Zitieren von Datenquellen

Damit Daten entdeckt und anerkannt werden können, müssen sie in der wissenschaftlichen Literatur einheitlich und klar zitiert werden. Um dies zu erreichen, hat Elsevier die gemeinsame Erklärung der Datenzitierungsgrundsätze für seine Zeitschriften eingeführt. Dies wird dazu beitragen, Forschungsdaten zu einem festen Bestandteil der wissenschaftlichen Aufzeichnungen zu machen. Forschungsdaten sollen gut zu erhalten und leicht zugänglich sein. Gleichzeitig soll sichergestellt werden, dass Wissenschaftler Anerkennung für ihre Arbeit erhalten.

Wie Daten zitiert werden

Die Zitation von Daten ist in der Standardquellenliste eines Artikels enthalten und wird in der gleichen Fußnote mit der Zitation des Artikels behandelt. Das bedeutet, dass die Leser die gleichen Vorteile genießen wie beim Zitieren von Artikeln, einschließlich One-click-Deep-Links auf das referenzierte Material sowie die Möglichkeit, schnell zum Punkt im Artikel zu springen, wo diese Arbeit erstmals zitiert wurde.

Elsevier hat die FORCE 11 Datenzitierungsgrundsätze in alle seine Zeitschriften übernommen. Dies bedeutet, dass Autoren dazu angehalten werden, das Zitieren der Daten mit in ihre Quellenliste aufzunehmen und dass wir unsere Produktions- und Publikationssysteme geändert haben, um diese Zitierform zu verarbeiten.

Wie bei Artikeln, Büchern und Web-Quellen sollten Datensätze an der entsprechenden Stelle im Manuskript zitiert werden. Außerdem sollte ein Verweis auf die Quellenliste des Artikels hinzugefügt werden. Der Verweis sollte die relevanten Elemente enthalten, um Informationen über einen Datensatz bereitzustellen, und kann wie andere Verweise formatiert werden. Wenn Sie [Dataset] vor dem Verweis hinzufügen, stellen Sie sicher, dass unsere Systeme diesen als solchen erkennen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Verweise im Leitfaden für Autoren.

Elsevier bleibt an der Entwicklung technischer Lösungen und der Erstellung von Richtlinien zur Umsetzung der Zitationsprinzipien beteiligt, sowohl innerhalb von Elsevier als auch darüber hinaus. Wir empfehlen Ihnen, diese Grundsätze auf der FORCE 11 Website zu unterstützen.


Gemeinsame Erklärung der Datenzitierungsgrundsätze

Die FORCE11-Datenzitierungsgrundsätze wurden 2014 mit dem Ziel veröffentlicht, Forschungsdaten zu einem integralen Bestandteil der wissenschaftlichen Aufzeichnungen zu machen. Diese Grundsätze erkennen an, dass ein entscheidender Faktor für die Erhöhung der Verfügbarkeit von Forschungsdaten in der Sicherstellung besteht, Autoren durch das korrekte Zitieren von Forschungsdaten Anerkennung für das Teilen der Daten zu zollen.

Elsevier war an der Erstellung des Entwurfs dieser Grundsätze beteiligt, und zusammen mit vielen anderen Verlegern, Datenverzeichnissen und Forschungsinstituten wurden sie als Standard in der Branche empfohlen. Die Datenzitierungsgrundsätze werden nachfolgend dargelegt:

  1. Wichtigkeit: Daten sollten als legitime, zitierbare Forschungsprodukte betrachtet werden. Dem Zitieren von Daten sollte in wissenschaftlichen Aufzeichnungen die gleiche Wichtigkeit zukommen wie dem Zitieren anderer Forschungsobjekte, z.B. Publikationen.
  2. Anerkennung und Zuordnung: Zitate sollten es ermöglichen, all denjenigen wissenschaftliche Anerkennung und normative und rechtliche Zuschreibung zu geben, die zu den zitierten Daten beigetragen haben, wobei zu berücksichtigen ist, dass ein einzelner Stil oder Mechanismus der Attribution möglicherweise nicht auf alle Daten anwendbar ist.
  3. Nachweis: In der wissenschaftlichen Literatur sollten, wann und wo immer eine Behauptung auf Daten beruht, die entsprechenden Daten zitiert werden.
  4. Eindeutige Identifizierung: Das Zitieren von Daten sollte nach einer gleichbleibenden Methode zur Identifizierung erfolgen; diese sollte maschinell umsetzbar, weltweit einzigartig und in der Community weit verbreitet sein.
  5. Zugang: Zitierte Daten sollen den Zugriff auf die Daten selbst und auf die entsprechenden verknüpften Metadaten, Dokumentationen, Codes und anderen Materialien erleichtern, was sowohl für Menschen als auch für Maschinen notwendig ist, um die referenzierten Daten sachkundig nutzen zu können.
  6. Beständigkeit: Die eindeutigen Identifizierungsmerkmale und Metadaten, welche die Daten und deren Anordnung beschreiben, sollten beständig bleiben – auch über die Lebensdauer der beschreibenden Daten hinaus.
  7. Eindeutigkeit und Verifizierbarkeit: Das Zitieren von Daten sollte die Identifizierung von, den Zugang zu und die Verifizierung der spezifischen Daten, die eine These unterstützen, erleichtern. Zitationen oder Zitations-Metadaten sollten ausreichend Informationen über Herkunft und Beständigkeit enthalten, um zu verifizieren, dass die spezifische Zeitspanne, die Version und/oder der detaillierte Anteil der später abgerufenen Daten derselbe ist, wie ursprünglich zitiert.
  8. Interoperabilität und Flexibilität: Die Methoden zum Zitieren von Daten sollten ausreichend flexibel sein, um die unterschiedlichen Praktiken in den Communitys zu berücksichtigen, sie sollten sich jedoch nicht so sehr unterscheiden, dass sie die Interoperabilität der Datenzitierungspraktiken in den verschiedenen Communitys beeinträchtigen.