本文来源:爱思唯尔Elsevier
在12月的微信文章,新刊力荐:Data in Brief,让研究数据发挥最大价值中,我们为大家推荐了爱思唯尔旗下的一份侧重于数据存储、共享及引用的学术期刊——Data in Brief。今天,我们邀请了Data in Brief的主编Hao-Ran Wang,请他为大家介绍一下如何才能写好一篇优秀的数据论文。
Hao-Ran Wang
Data in Brief主编
诺华生物医药研究中心(NIBR)
剑桥,马萨诸塞州,美国
数据是科研最重要的板块之一,几乎所有领域的科研过程,都会产生大量的数据,且版式不一,内容各异。这些数据蕴含着超量的价值,但却只有很少一部分会经过同行评审,最终被发表。我们的Data in Brief期刊,就为大家提供了这样一个平台,实现全学科的数据存储、共享及引用。
与普通的学术文章或者短篇通讯不同,Data in Brief上的数据论文更重视数据的可用性和潜在复用性,而非其重要性。任何空值结果、负面结果或中间结果,都可以在我们的期刊上发表。
针对Data in Brief上的数据论文,最核心的审核标准就在于数据的清晰度及完整性。如果数据足够可靠或实用,作者只需做一些微小的调整,而无需重新运行实验搜集数据。此外,我们实行透明同行评审,审核速度相对普通论文要快得多!
下面,我为大家简单介绍一些实用的数据论文撰写技巧。
一 般 技 巧
YES
遵循Data in Brief论文模板撰写内容
在全文中皆使用“data”用来描述相关数据
文章涉及的词语尽可能使用全称,而非首字母缩写或缩略词
尽可能提供足够的信息,以帮助数据论文可以单独被阅读
NO
无需添加结论、讨论、总结等解释型的板块
不要使用“study”、“results”、“conclusions”等词汇
不要使用过长的篇幅描述背景信息
Data in Brief更偏重于发表原始数据,而非新的研究方法
标 题 技 巧
YES
撰写独特的标题,并重点关注文章的数据内容
尽量在标题中使用“data”,“dataset”等词汇
NO
不要和您的研究论文使用相同的标题
不要在标题中使用“effects”,“evidence”,“response”等词汇
摘 要 技 巧
YES
摘要一定要是描述性的,介绍数据的相关内容
如果该数据论文有对应的研究论文,需要在摘要中以缩写的方式把学术论文标注出来
NO
不要和您的研究论文使用相同的摘要
不要描述过多的背景信息,包括相关研究论文、结果等
特 定 表 格
YES
我们提供了Specifications Table,请详尽填写
如果表格中有任何板块不适用,保持空白即可
描述文字尽可能简短
如果数据被保存在公共数据库中,请在“Data Accessibility”一栏中加入链接,无需单独在Data in Brief中重现数据
NO
我们在表格中提供了填写参考,记得一定要删除掉
不要在“Experimental Factors”、“Experimental Features” 等空格中填写过多信息,相关细节请在Materials and Methods板块中描述
若您的数据存储在有防火墙的数据库中,请不要添加链接
数 据 价 值
YES
Value of Data板块请使用3-5个要点,简短概要地介绍数据的价值
尽可能深入描述相关数据更广泛的可用性,而非仅局限在自己的研究中
描述数据对相关行业的价值
NO
不要对数据做解释或总结,也不要声明数据对相关研究的价值
不要对未在您的数据论文中展现的数据做任何总结
数 据 技 巧
YES
简要描述数据本身及其使用环境
除了统计分析之外,尽可能包含原始数据
为了帮助读者更好地理解,尽可能使用可视化效果,包括图表、图片等来展现数据
为图表和图片增加标题
数据既可以包含在数据论文中,也可以保存在公共数据库中
NO
确保数据此前尚未发表
不要从研究论文中复制图片、图表或表格
数据需要来自实际的实验或观察,而非计算机模拟
实 验 设 计、材 料 及 方 法 技 巧
YES
提供数据生成方法或帮助读者理解数据的必要信息
仅需要提供与数据直接相关的信息
添加方程式或足够的信息来解释数据或统计是如何生成的
NO
不要从您的研究论文中完全复制Materials & Methods板块
引 用 技 巧
YES
在适当的位置添加引用
如果您之前在Elsevier的其它期刊中发表过相关研究论文,一定要在提交给Data in Brief的数据论文中标注出引用
NO
不要引用任何与Data in Brief数据论文没有直接关系的文章
Data in Brief期刊的投稿数据库可大可小,一个简单的数据表、一张简洁的数据图都可以投稿,若您的数据已经存储在公共数据库中,那您提交给Data in Brief的论文只需要对数据做简洁的描述。
您需要确保提交给Data in Brief的数据论文中的数据是公开可获取的,以下几个存储途径供大家参考:
1.数据论文:在Data in Brief的线上提交系统中,上传单独的数据压缩文件;
2.公共数据库:可参考我们的推荐数据库,https://www.elsevier.com/authors/author-services/research-data/data-base-linking
3.Mendeley Data:若您的数据库过大,一般数据库无法存储,可以将其存储至Mendeley Data数据库。该数据库不仅对Data in Brief的作者免费,而且单个数据库文件最高可支持10G。
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