Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Analyzing STEM Research Data in the Data Citation Index

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F26%3A3VFXRKM4" target="_blank" >RIV/00216208:11320/26:3VFXRKM4 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2025.59.1.489" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2025.59.1.489</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2025.59.1.489" target="_blank" >10.4275/KSLIS.2025.59.1.489</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Analyzing STEM Research Data in the Data Citation Index

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This study examines the types of research data and data repositories in STEM(Science, Technology, Engineering, and Mathematics) fields that demonstrate high levels of data sharing and citation. STEM fields were identified by aligning discipline codes from the National Science Foundation(NSF) with research areas listed in the Data Citation Index. The selected disciplines include astrophysics, biological sciences, chemistry, computing, earth sciences, engineering, mathematics, and technology, encompassing a total of eight fields. This study involved the collection and analysis of over 6.3 million STEM research data records. The findings indicate that various types of research data across STEM fields are cited; however, key data repositories differ by discipline. Notably, high levels of data sharing do not necessarily correspond with high data citation rates.

  • Název v anglickém jazyce

    Analyzing STEM Research Data in the Data Citation Index

  • Popis výsledku anglicky

    This study examines the types of research data and data repositories in STEM(Science, Technology, Engineering, and Mathematics) fields that demonstrate high levels of data sharing and citation. STEM fields were identified by aligning discipline codes from the National Science Foundation(NSF) with research areas listed in the Data Citation Index. The selected disciplines include astrophysics, biological sciences, chemistry, computing, earth sciences, engineering, mathematics, and technology, encompassing a total of eight fields. This study involved the collection and analysis of over 6.3 million STEM research data records. The findings indicate that various types of research data across STEM fields are cited; however, key data repositories differ by discipline. Notably, high levels of data sharing do not necessarily correspond with high data citation rates.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of the Korean Society for Library and Information Science

  • ISSN

    2982-6292

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    59

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    28

  • Strana od-do

    489-516

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus