Data Citation Index

 

现在,您可以从一个访问入口检索和评估来自全球不同学科数据知识库的高质量研究数据。在基于Web of Science™核心合集平台的 Data Citation IndexSM(简称:DCI,数据引文索引) 数据库中,您可以在学术研究文献的上下文中浏览支持该研究的相关数据,从而更轻松快速地揭示卓越研究与科研数据之间的内在联系,更深入地了解该研究的全貌。

Data Citation IndexSM将研究数据与众多强大的研究发现工具连接了起来,使研究人员能够快速和轻松识别与获取最相关的数据。

研究数据和数字化的学术资源的加入,使Web of Science™核心合集平台强大的引文检索和导航功能优势得到了最大化。

 

DCI能够提供:

•  有助于研究可发现的、可引用的、并可链接至原始研究文献的数据研究

•  来自全球高质量数据知识库的近 200 万条记录

•  依据描述性的元数据建立起来的研究数据记录,用以创建针对数据研究的书目记录和被引参考文献

•  面向学术界用以推动研究数据的标准引用格式

 

利用DCI,您能够:

•  方便地获取研究数据,提供全面的研究成果

•  发现并通过引用的方式向研究数据提供者表示尊重,数据提供可藉此获得创建研究数据的相应荣誉

•  通过了解研究数据所支持的学术研究的影响力,准确锁定原始研究

•  衡量在特定学科领域里研究数据的贡献,并识别潜在合作者

如今,出于自愿或资助机构的政策要求,数字化研究数据数量正不断增加,而对创建学术研究数据加以发现和提供荣誉的需求也空前高涨。自2012年开始,汤森路透在Web of Science™核心合集平台中加入了Data Citation IndexSM(数据引文索引),让用户能够检索和发现科研数据,同时能链接至已出版的相关文献了解其引文指标。由于网络数字化资源数量的不断增加,汤森路透必须对Data Citation Index所收录资料的选择进行遴选。

收录范围

考虑收录的研究数据包括保存在公认的知识库中的数据研究和数据集。

评估过程

汤森路透不断地遴选数据知识库,每星期都会增加知识库,同时持续对现有知识库进行审查以确保它们的可用性、高标准、以及与Data Citation Index 的相关性。本文描述的知识库选择过程适用于Data Citation Index收录的所有资源。

汤森路透在评估所收录的知识库时考虑了许多定量和定性因素。知识库的基本出版标准、其编辑内容、作者的国际化、以及相关引文数据都在考虑之列。综合考虑以上因素后,编辑人员能够判断知识库的整体优点和缺点。

执行评估的汤森路透编辑人员具有与其负责领域相关的教育背景,并理解其所审查的知识库中保存的数据。

基本的知识库出版标准

持久性和稳定性
知识库与其中保存的数据具有持久性是评估过程中的基本标准。Data Citation Index中收录的知识库必须具有持久性。比如:汤森路透会审查是否有新数据正在被保存,因为稳定的新数据流是衡量此资源有效性的一个指标。此外知识库中必须保存有数据本身,而不仅仅拥有元数据或者远程/外部数据的Web链接,这样可以确保对数据的稳定引用以及数据的再利用。

基金声明
对那些提供文献出处并附有基金信息的知识库,汤森路透将予以特别考虑。

英语元数据
英语目前是通用的科学语言。因此,汤森路透主要考虑元数据为英语或者至少允许以英语提供足够的描述性(元数据)信息的知识库。

同行评审
同行评审仍然可以作为知识库标准的一个指标(虽然对研究数据进行同行评审绝非普遍),同行评审还可以保证数据的整体质量和任何被 引参考文献的完整性。

资料的年限
知识库在保存数据的年限方面不存在限制,因为作为一项多学科服务,汤森路透认为来自各个学科的研究者有关“旧”数据的完全不同的态度和要求都是合理的。

与研究文献的链接
为了推广数据引用标准,以及在随后量化其不断增长的影响,汤森路透将优先考虑那些能够显示将数据集与产生或重复使用这些数据的研究文献关联起来的数据知识库。

更详尽信息,请点击浏览/下载《汤森路透Data Citation Index的知识库评估、选择和收录准则》


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