Scientific Data 期刊简介

Scientific Data
英文简介:

Scientific Data is a peer-reviewed, open-access journal for descriptions of scientifically valuable datasets, and research that advances the sharing and reuse of scientific data. We aim to promote wider data sharing and reuse, and to credit those that share.

Scientific Data primarily publishes Data Descriptors, a new type of publication that provides detailed descriptions of research datasets, including the methods used to collect the data and technical analyses supporting the quality of the measurements. Data Descriptors focus on helping others reuse data, rather than testing hypotheses, or presenting new interpretations, methods or in-depth analyses.

Scientific Data also welcomes submissions describing analyses or meta-analyses of existing data, and original articles on systems, technologies and techniques that advance data sharing and reuse to support reproducible research.

Scientific Data offers a streamlined but thorough peer-review process that evaluates the rigour and quality of the experiments used to generate the data and the completeness of the description of the data. The actual data are stored in one or more public, community-recognized repositories, and release of the data is verified as a condition of publication.

Scientific Data is open to submissions from a broad range of natural science disciplines, including, but not limited to, data from the life, biomedical and environmental science communities. Submissions may describe big or small data, from new experiments or value-added aggregations of existing data, from major consortiums and single labs. We are also willing to consider descriptions of quantitative datasets from the social sciences, particularly those that may be of use for integrative analyses that stretch across the traditional discipline boundaries between the life, biomedical, environmental and social sciences.

中文简介:(来自Google、百度翻译)

科学数据是同行评审的开放获取期刊,用于描述具有科学价值的数据集,以及促进科学数据共享和重用的研究。我们的目标是促进更广泛的数据共享和重用,并赞扬那些共享的数据。
科学数据主要发布数据描述符,这是一种提供研究数据集详细描述的新型出版物,包括用于收集数据的方法和支持测量质量的技术分析。数据描述符专注于帮助他人重用数据,而不是检验假设,或提出新的解释、方法或深入分析。
科学数据也欢迎提交描述现有数据的分析或元分析的文章,以及关于系统的原始文章,促进数据共享和重用以支持可重复研究的技术和技术。
科学数据提供了一个简化但彻底的同行评审过程,该过程评估了用于生成数据的实验的严谨性和质量以及数据描述的完整性。实际数据存储在一个或多个公共的、社区认可的存储库中,并将数据的发布作为发布的条件进行验证。
科学数据对来自广泛的自然科学学科的提交开放,包括但不限于,来自生命、生物医学和环境科学界的数据。提交的文件可能描述来自新实验或现有数据的增值聚合,来自主要财团和单一实验室的大数据或小数据。我们也愿意考虑社会科学定量数据集的描述,特别是那些可能用于跨越生命,生物医学,环境和社会科学之间的传统学科边界的综合分析的描述。

期刊ISSN
2052-4463
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通讯地址
HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197
偏重的研究方向(学科)
Social Sciences-Education
出版周期
出版年份
2014
出版国家/地区
ENGLAND
是否OA
Yes
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Scientific Data 期刊中科院JCR 评价数据
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年度总发文量 研究类文章占比
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影响因子趋势图
近年的影响因子趋势图(整体平稳趋势)

2022年预警名单预测最新

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2 Social Sciences Statistics and Probability #4/239
3 Social Sciences Statistics, Probability and Uncertainty #3/152
4 Social Sciences Library and Information Sciences #7/235
5 Social Sciences Information Systems #27/329
6 Social Sciences Computer Science Applications #58/693
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