Scientific data citation characteristics of Chinese scientific journal papers based on Chinese Science Citation Database

doi:10.11946/cjstp.202308230683

Abstract

Abstract:

[Purposes] This paper aims to quantitatively analyze the scientific data citations of Chinese scientific journal papers, explore their implementation effect in data citation, and investigate the impact of data citation standards and scientific journal management policies on data citation behavior.[Methods] Based on the papers included in the Chinese Science Citation Database, we selected the scientific data citation texts in the reference list as the research object and conducted an analysis of data citations from three quantitative dimensions including basic citation features, data source, and cited metadata elements and data types, as well as a qualitative dimension of case journal comparison. [Findings] The scientific data citations of China's scientific journal papers are relatively few, while in recent years they have shown an overall growth trend. Additionally, there are differences in the citation tendency in various disciplines. The scientific data citation format is far from meeting the requirements of national standards, while open data sharing is changing the trend of scientific research papers citing various scientific data.[Conclusions] Data citation awareness of researchers should be enhanced, detailed rules for journal data citations should be improved, the citation norms should be refined based on journal society in various disciplines, and the cooperation between scientific journals and the data resource identification system of China should be strengthened.

Key words: Scientific data, Data citation, Citation characteristic, Citation standard

摘要：

【目的】 对中国科技期刊论文的科学数据引用情况进行量化分析,探究我国科技期刊论文实施数据引用的效果,分析数据引用标准和科技期刊管理政策对数据引用行为的影响。【方法】 以中国科学引文数据库收录的论文为基础,选取参考文献列表中的科学数据引用文本为研究对象,从引用基础特征、引用数据来源、引用元数据要素及数据类型3个定量维度和案例期刊对比定性维度展开分析。【结果】 我国科技期刊论文科学数据的被引频次相对较少但近年来逐渐增长,各学科领域的科学数据引用倾向存在差异,科学数据引用格式与国家标准规范还存在较大差距,数据开放共享正在改变科研论文对各类科学数据的引用趋势。【结论】 应增强科研人员数据引用意识,完善期刊数据引用细则,以学科领域期刊学会为单位细化引用规范,加强科技期刊与国家自主数据资源标识体系合作。

关键词: 科学数据, 数据引用, 引用特征, 引用标准

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Figures/Tables 11

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指示词类型	指示词规则(中文)	指示词规则(英文)
数据集	数据集、资料集、样本集、样品集、产品集、科学数据、年鉴、数据$、资料$、样本$、样品$、产品$	dataset、data set、sample set、specimen$、product$、research data、scientific data、data record、data report
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影像	影像$、录像$	video$
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数据论文	数据论文	data research paper、data scientific paper

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数据论文	数据论文	data research paper、data scientific paper

数据发布者类型	发布者名称规则(国内)	发布者名称规则(国外)
通用型科学数据存储库/平台	科学数据银行、中国科学院科学数据总中心	Dryad、Zenodo
领域型科学数据存储库/平台	国家地球系统科学数据中心、国家对地观测科学数据中心、国家青藏高原科学数据中心、国家基因组科学数据中心、国家气象科学数据中心	ArrayExpress、PANGAEA、Marine Geoscience Data System(MGDS)、Uniprot、Cambridge Crystallographic Data Centre
通用型数据期刊	中国科学数据	Dataset Papers in Science、Data in Brief、Scientific Data
领域型数据期刊	全球变化数据学报、地球大数据	Open Health Data、Open Data Journal for Agricultural Research、Earth System Science Data、Biodiversity Data Journal、Chemical Data Collections

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期刊名称	NCC	ACCR
数据引用的对象	(1)无论在论文中的引用位置和提及方式如何,凡是存储在数据存储库中的数据集,都应作为正式引用条目列入论文参考文献并注明其持久标识符; (2)若在生成或验证研究结果的过程中使用被其他论文提及的数据,也应注明出处	只要某个观点依赖数据得出,就应该标注对应数据引用,并链接数据集
数据引用的要素	数据集的引用信息应包括DataCite推荐的最低限度信息,并遵循Nature Portfolio的格式,即作者、标题、出版商(资源库名称)、标识符,其中标识符应包含完整的URL	数据引用应包括以下元素:作者姓名、数据集标题、数据存储库、版本(如果可用)、年份和全局持久标识符
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