元分析。现在,许多资助机构和机构都要求公开分享研究成果。 通过更好的数据共享、透明度和信息可用性,研究生态系统中数据的分发和使用得到提升。因此,公共政策和规划可以根据更高质量、更易于获取的事实进行制定。 研究人员和研究资助者都从数据共享中受益。它鼓励研究人员更好地管理他们的数据,并确保他们的同行和公众可以访问这些数据时,数据是高质量的。数据共享鼓励人们提高对他们专业领域的认识和进一步研究。
研究资助者和研究人员可以通过提高他们的知名度和认可度从数 阿联酋手机号码格式 据共享中受益。 科学界普遍支持数据共享,但要实现这一目标需要投入大量时间、精力和资源。要准备共享数据,必须仔细记录数据收集方法和研究结果。 研究数据来源 可以出于各种原因并使用多种方法来生成研究数据。下面列出了一些示例: 观察数据:观察行为或活动并将其记录为观察数据。收集数据的方法多种多样,包括观察、问卷调查以及使用监测设备和仪器。 实验数据: 当变量发生变化时,研究人员旨在通过积极干预来创造差异或产生变化。
研究人员通常可以使用实验数据确定因果关系,并可以广泛应用结果。复制这些类型的数据通常需要成本。 模拟数据:计算机模型模仿现实过程随时间的行为以生成模拟数据。输出数据比元数据和从测试模型生成的模型更重要。 派生/编译数据: 根据先前的数据样本修改的数据。如果丢失,可以重新生成,但成本较高。例如三维模型和编译数据库。 参考或规范数据:这些是大量更紧凑的已发布和精心准备的数据集的集合。例如,存储基因序列的数据库、包含原子结构的数据库或存储坐标的数据库。