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The sharing of research data facing the COVID-19 pandemic.
Scientometrics ( IF 3.9 ) Pub Date : 2021-04-26 , DOI: 10.1007/s11192-021-03971-6
Rut Lucas-Dominguez 1, 2, 3 , Adolfo Alonso-Arroyo 1, 2 , Antonio Vidal-Infer 1, 2 , Rafael Aleixandre-Benavent 2, 4
Affiliation  

During the previous Ebola and Zika outbreaks, researchers shared their data, allowing many published epidemiological studies to be produced only from open research data, to speed up investigations and control of these infections. This study aims to evaluate the dissemination of the COVID-19 research data underlying scientific publications. Analysis of COVID-19 publications from December 1, 2019, to April 30, 2020, was conducted through the PubMed Central repository to evaluate the research data available through its publication as supplementary material or deposited in repositories. The PubMed Central search generated 5,905 records, of which 804 papers included complementary research data, especially as supplementary material (77.4%). The most productive journals were The New England Journal of Medicine, The Lancet and The Lancet Infectious Diseases, the most frequent keyword was pneumonia, and the most used repositories were GitHub and GenBank. An expected growth in the number of published articles following the course of the pandemics is confirmed in this work, while the underlying research data are only 13.6%. It can be deduced that data sharing is not a common practice, even in health emergencies, such as the present one. High-impact generalist journals have accounted for a large share of global publishing. The topics most often covered are related to epidemiological and public health concepts, genetics, virology and respiratory diseases, such as pneumonia. However, it is essential to interpret these data with caution following the evolution of publications and their funding in the coming months.

中文翻译:

共享面临 COVID-19 大流行的研究数据。

在之前的埃博拉病毒和寨卡病毒爆发期间,研究人员分享了他们的数据,使得许多已发表的流行病学研究只能从开放的研究数据中产生,以加快对这些感染的调查和控制。本研究旨在评估作为科学出版物基础的 COVID-19 研究数据的传播情况。通过 PubMed 中央存储库对 2019 年 12 月 1 日至 2020 年 4 月 30 日期间的 COVID-19 出版物进行了分析,以评估通过其出版物作为补充材料或存放在存储库中的研究数据。PubMed Central 搜索生成了 5,905 条记录,其中 804 篇论文包括补充研究数据,尤其是作为补充材料 (77.4%)。最多产的期刊是《新英格兰医学杂志》,The Lancet 和 The Lancet Infectious Diseases,最常见的关键词是肺炎,使用最多的存储库是 GitHub 和 GenBank。这项工作证实了大流行病后发表文章数量的预期增长,而基础研究数据仅为 13.6%。可以推断,数据共享并不是一种常见的做法,即使是在像现在这样的突发卫生事件中也是如此。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。最常用的存储库是 GitHub 和 GenBank。这项工作证实了大流行病后发表文章数量的预期增长,而基础研究数据仅为 13.6%。可以推断,数据共享并不是一种常见的做法,即使是在像现在这样的突发卫生事件中也是如此。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。最常用的存储库是 GitHub 和 GenBank。这项工作证实了大流行病后发表文章数量的预期增长,而基础研究数据仅为 13.6%。可以推断,数据共享并不是一种常见的做法,即使是在像现在这样的突发卫生事件中也是如此。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。这项工作证实了大流行病后发表文章数量的预期增长,而基础研究数据仅为 13.6%。可以推断,数据共享并不是一种常见的做法,即使是在像现在这样的突发卫生事件中也是如此。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。这项工作证实了大流行病后发表文章数量的预期增长,而基础研究数据仅为 13.6%。可以推断,数据共享并不是一种常见的做法,即使是在像现在这样的突发卫生事件中也是如此。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。比如现在的。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。比如现在的。高影响力的通才期刊在全球出版中占有很大份额。最常涉及的主题与流行病学和公共卫生概念、遗传学、病毒学和呼吸道疾病(如肺炎)有关。然而,随着出版物的发展及其在未来几个月的资助,必须谨慎解释这些数据。
更新日期:2021-04-26
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