Предположим, есть данные, которыми вы, как автор журнальной статьи, хотите поделиться с читателями статьи (например, необработанные экспериментальные данные, код, золотой стандарт/наземные данные).
Как лучше всего это сделать? Возможности включают в себя:
Наиболее распространенный и устойчивый способ — поместить данные в репозиторий исследовательских данных. В зависимости от того, какой из них вы выберете, данные получат постоянный идентификатор, например, DOI, могут быть правильно процитированы в публикациях, могут быть повторно использованы другими исследователями, ...
Вы можете найти список доступных репозиториев данных в re3data , реестре репозиториев исследовательских данных. Количество репозиториев продолжает расти. Даже ваше учреждение/университет может предложить институциональное хранилище данных.
Если это данные, представляющие общий интерес , перейдите в общедоступный репозиторий , как упоминал FuzzyLeapfrog (конечно, делайте это только в том случае, если у вас есть на это законное право).
Если это что-то очень специфичное для публикации (например, код, который создает результаты/графики/таблицы из публикации), то используйте «дополнительные ресурсы» от издателя (если они доступны и удобны).
Open Science Framework довольно хорош. https://osf.io/
Это не коммерческая недвижимость, которая является хорошей собственностью. Он предлагает гибкое архивное хранилище для проекта. Он имеет множество инструментов, предназначенных для хранения данных, кода и материалов в академической среде (например, вы даже можете поделиться ссылкой, которая скрывает имена авторов при отправке в рамках слепого обзора).
Для получения дополнительной информации посетите: https://osf.io/support/
Это зависит от поля. В моем регионе в настоящее время довольно распространено предоставление дополнительной информации в репозитории GitHub . GitHub, будучи в первую очередь платформой для обмена программным обеспечением, вполне подходит для такой задачи, так как исследование (в форме публикации журнала/конференции) обычно поддерживается некоторым кодом, который использовался для сбора данных и их обработки/анализа, самих наборов данных и описание этих наборов данных (т.е. метаданные). Кроме того, с помощью GitHub Pages легко создать набор веб-страниц или даже сайт .
Совместное использование данных на GitHub работает как шарм, если объем ваших наборов данных умеренный (скажем, <100 МБ). Если больше, то репозиторий Github может содержать код, метаданные, некоторые выборочные выдержки из наборов данных и, кроме того, указывать, как получить доступ к самим наборам данных. Последние могут быть прямыми ссылками на данные, хранящиеся, например, в Dropbox или другом онлайн-хранилище, в системе хранения вашего отдела/организации (если таковая имеется) и т. д. И/или это могут быть просто инструкции о том, как получить наборы данных (запрос по электронной почте и т. д.). Кроме того, там может быть указана любая другая сопутствующая информация — например, авторские права, как ссылаться на публикацию и/или вспомогательные материалы и т. д.
Почти все могут использовать файлы EXCEL (CSV), поэтому размещайте их на диске Google. Делитесь ссылками с электронными письмами, с которыми вы хотите быть. Никаких хлопот со сторонними серверами или службами передачи данных, а также универсально приемлемый формат CSV. Для очень больших данных разбить на файлы.
Сверре
Геррит
Грег
Дэнни Руйтерс
пользователь10623