Citation des données

Pour que les données soient découvertes et reconnues, elles doivent être largement accessibles et citées de manière cohérente et claire dans la littérature scientifique. Pour ce faire, Elsevier a mis en place la Déclaration conjointe des principes de citation des données S’ouvre dans une nouvelle fenêtre pour ses revues. Cela permettra aux données de recherche de faire partie intégrante du registre scientifique, d’être correctement conservées et facilement accessibles, tout en veillant à ce que les chercheurs soient reconnus pour leur travail.

Comment fonctionne la citation des données

La citation des données est incluse dans la liste standard des références d’un article et est traitée sur un pied d’égalité avec les citations d’articles. Cela signifie également que les lecteurs bénéficieront des mêmes avantages que pour les citations d’articles, y compris des liens profonds en un clic vers le support référencé et la possibilité de se rendre rapidement au point de l’article où ce travail a été cité pour la première fois.

Elsevier a mis en œuvre les principes de citation des données FORCE 11 S’ouvre dans une nouvelle fenêtre dans toutes ses revues. Cela signifie que les auteurs sont invités à inclure des citations de données dans leur liste de références et que nous avons modifié nos systèmes de production et de publication pour traiter cette forme de citation.

Comme pour les références d’articles, de livres et de sites web, les jeux de données doivent être cités à l’endroit approprié dans le manuscrit. Une référence devrait également être ajoutée à la liste des références de l’article. La référence devrait contenir les éléments pertinents pour fournir des informations sur un jeu de données et peut être formatée de la même manière que les autres références. Si vous ajoutez [dataset] avant la référence, vous veillez à ce que nos systèmes la reconnaissent comme telle. Pour plus d’informations, veuillez consulter la section des références dans le Guide des auteurs.

Par exemple, le diagramme ci-dessous montre une liste de références tirée de l’article « A new approach to predicting environmental transfer of radionuclides to wildlife: A demonstration for freshwater fish and caesium » S’ouvre dans une nouvelle fenêtre édité dans Science of the Total Environment en 2013. La première référence utilise une citation de données appropriée, comprenant les informations bibliographiques clés pour le jeu de données et utilisant un DOI de données comme identifiant unique et persistant.

Elsevier reste impliqué dans le développement de solutions techniques et la création de lignes directrices pour mettre en œuvre les principes de citation, à la fois au sein d’Elsevier et au-delà. Nous vous invitons à adhérer à ces principes en consultant le site web FORCE 11.

Déclaration commune sur les principes de citation des données

Les Principes de citation des données FORCE11 ont été lancés en 2014 dans le but de faire des données de recherche une partie intégrante du registre scientifique. Ces principes reconnaissent qu’un facteur essentiel pour améliorer la disponibilité des données de recherche est de veiller à ce que les auteurs soient reconnus pour leur partage en citant correctement les données de recherche. Elsevier a participé à la rédaction de ces principes et, avec de nombreux autres éditeurs, référentiels de données et instituts de recherche, les a approuvés en tant que norme sectorielle. Les principes de citation des données sont décrits ci-dessous:

1. Importance Les données devraient être considérées comme des produits légitimes de la recherche. Les citations de données devraient se voir accorder le même degré d’importance dans le registre scientifique que les citations d’autres objets de recherche, tels que les publications.

2. Crédit et attribution Les citations de données devraient faciliter l’attribution de crédits scientifiques et d’attributions normatives et légales à tous les contributeurs aux données, en reconnaissant qu’un style ou un mécanisme d’attribution unique peut ne pas être applicable à toutes les données.

3. Preuves Dans la littérature scientifique, chaque fois qu’une affirmation s’appuie sur des données, les données correspondantes devraient être citées.

4. Identification unique Une citation de données devrait inclure une méthode d’identification permanente, exploitable de manière automatique, unique à l’échelle mondiale et largement utilisée par une communauté.

5. Accès Les citations de données devraient faciliter l’accès aux données elles-mêmes et aux métadonnées, à la documentation, au code et à d’autres supports associés, qui sont nécessaires pour que les humains et les machines puissent utiliser les données référencées en connaissance de cause.

6. Persistance Les identifiants uniques et les métadonnées décrivant les données et leur disposition devraient persister, même au-delà de la durée de vie des données qu’ils décrivent.

7. Spécificité et vérifiabilité Les citations de données devraient faciliter l’identification, l’accès et la vérification des données spécifiques qui étayent une affirmation. Les citations ou métadonnées de citations devraient inclure des informations sur la provenance et la fixité suffisantes pour permettre de vérifier que la tranche temporelle, la version et/ou la partie granulaire spécifique des données récupérées ultérieurement sont les mêmes que celles qui ont été citées à l’origine.

8. Interopérabilité et flexibilité Les méthodes de citation des données devraient être suffisamment souples pour s’adapter aux différentes pratiques des communautés, mais ne devraient pas différer au point de compromettre l’interopérabilité des pratiques de citation des données entre les communautés.