Data-sharing practices in publications funded by the Canadian Institutes of Health Research: implications for health sciences librarians
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Funding bodies such as Canada's Tri-Agency have implemented requirements for grant recipients to encourage improved research data management (RDM) practices and data sharing. Consequently, RDM and data sharing have become a higher priority for researchers and stakeholders supporting the research process, including librarians. Health sciences research can present special challenges to those wishing to share and use research data, as access to sensitive data must be restricted. This study examines the data sharing practices of researchers funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) in recent years. Methods: We ran a search of PubMed Central to identify papers funded by CIHR that were published between 2020 and 2023 and had associated data. From the resulting records, we drew a sample of 368 articles. Using Qualtrics for each article, we recorded if and how data was shared and what types of documentation were provided alongside the data. Results were exported to and analyzed using Microsoft Excel. Results: We found that 69% of papers included a data availability statement. 34% of articles made at least some data readily accessible, while 31% indicated that some data was available via request or application. Only 9% of articles supplied the kinds of documentation that would support reuse of the data. Conclusion: Those seeking to reuse Canadian health sciences research data continue to face significant hurdles. We offer ideas for health sciences librarians looking to support researchers in their efforts to make data available and usable while respecting restrictions required due to ethical considerations.
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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 | 0,393 | 0,668 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,090 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,018 |
| Communication savante | 0,033 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».