【摘 要】
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[目的 /意义]梳理不同科学数据出版过程中数据质量控制的特点,总结数据质量控制当前面临的挑战,分析相关责任者现状,以利于更好地理解数据质量控制的发展趋势与特征。[方法 /
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[目的 /意义]梳理不同科学数据出版过程中数据质量控制的特点,总结数据质量控制当前面临的挑战,分析相关责任者现状,以利于更好地理解数据质量控制的发展趋势与特征。[方法 /过程]从数据出版模式入手,选取每一种出版模式下的典型案例,归纳总结其数据质量控制的实践、标准,进行不同模式之间的对比分析,总结异同,并发现问题。[结果 /结论]展示、出版和存储数据的方法不同,导致质量控制方法也存在较大差别。大多数期刊未提出与数据质量控制相关的建议和要求;数据知识库从技术方面完成数据集的质量控制,将质量控制作为数据存储、保存和服务开发过程的一部分;数据期刊拥有最详细的数据质量控制过程,并且与数据知识库合作进行数据的获取和存储。随着数据出版机构的发展,数据质量控制将会出现更有效的建议和最佳实践,但前提是必须解决可获取性、数据格式及评议模式等方面的问题。
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