The views, perspectives, and experiences of academic researchers with data sharing and reuse: A meta-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Funding agencies and research journals are increasingly demanding that researchers share their data in public repositories. Despite these requirements, researchers still withhold data, refuse to share, and deposit data that lacks annotation. We conducted a meta-synthesis to examine the views, perspectives, and experiences of academic researchers on data sharing and reuse of research data. METHODS: We searched the published and unpublished literature for studies on data sharing by researchers in academic institutions. Two independent reviewers screened citations and abstracts, then full-text articles. Data abstraction was performed independently by two investigators. The abstracted data was read and reread in order to generate codes. Key concepts were identified and thematic analysis was used for data synthesis. RESULTS: We reviewed 2005 records and included 45 studies along with 3 companion reports. The studies were published between 2003 and 2018 and most were conducted in North America (60%) or Europe (17%). The four major themes that emerged were data integrity, responsible conduct of research, feasibility of sharing data, and value of sharing data. Researchers lack time, resources, and skills to effectively share their data in public repositories. Data quality is affected by this, along with subjective decisions around what is considered to be worth sharing. Deficits in infrastructure also impede the availability of research data. Incentives for sharing data are lacking. CONCLUSION: Researchers lack skills to share data in a manner that is efficient and effective. Improved infrastructure support would allow them to make data available quickly and seamlessly. The lack of incentives for sharing research data with regards to academic appointment, promotion, recognition, and rewards need to be addressed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,220 | 0,385 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».