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Enregistrement W4237277342 · doi:10.31219/osf.io/h7byr

Surveying the landscape of CIHR-funded research data sharing practices: An analysis of the published literature

2021· preprint· en· W4237277342 sur OpenAlexafffundabout
Kevin Read, Heather Ganshorn, Sarah Rutley, David Scott

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésData sharingDocumentationRDMMetadataReuseBest practiceComputer scienceData managementData curationWorld Wide WebData sciencePolitical scienceDatabaseMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:As Canada increases requirements for research data management (RDM) and sharing, there is value in identifying how research data are shared, and what has been done to make them findable and reusable. This study aims to understand Canada’s data sharing landscape by reviewing how Canadian Institutes of Health Research (CIHR) funded data are shared, and comparing researchers’ data sharing practices to RDM and sharing best practices. Methods:We performed a descriptive analysis of CIHR-funded publications from PubMed and PubMed Central that were published between 1946 and Dec 31, 2019 and that indicated the research data underlying the results of the publication were shared. Each publication was analyzed to identify how and where data were shared, who shared data, and what documentation was included to support data reuse.Results:Of 4,144 CIHR-funded publications, 45.2% (n=1,876) included accessible data, 21.9% (n=909) stated data were available by request, 7.3% (n=304) stated data sharing was not applicable/possible, and we found no evidence of data sharing in 37.6% (n=1,558) of publications. Frequent data sharing methods included via a repository (n=1,549, 37.3%), within supplementary files (n=1,048, 25.2%), and by request (n=919, 22.1%). 13.1% (n=554) of publications included documentation that would facilitate data reuse.Interpretation:Our findings reveal that CIHR-funded publications largely lack the metadata, access instructions, and documentation to facilitate data discovery and reuse. Without measures to address these concerns, and enhanced support for researchers seeking to implement RDM and sharing best practices, most CIHR-funded research data will remain hidden, inaccessible, and unusable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,201
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,465
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2010,465
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0790,157
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0180,009
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,505
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,003 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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