Newsletter | IEEE支持开放科学计划
在科研进程中,科研人员除了需要了解相关技术的全文文献,还希望获取研究数据和其他研究文档,以尝试重现结果并查看假设是否成立。
IEEE支持开放科学和研究的可重复性,因而引入:Code Ocean、IEEE DataPort、TechRxiv.org三个平台,以促进科研人员的在线交流,提高研究结果的可用性,提升科研的传播及研究价值。
可与其他学术平台集成的在线代码可再现性平台。
作者可以在可运算环境发布代码和算法
Code Ocean插件直接集成在IEEE Xplore文章细节页面
用户/读者可以基于他人发布的代码进一步演算
用户获得与原始作者相同的运算环境, 无需额外设置和安装
用户可以使用一系列配套工具:Jupyter、Code versioning、collaboration、flexible computing等
您也可以导出该代码集,在Code Ocean之外的平台运行。这是一个开放平台
发布的代码集带有DOI,属OA资源
代码和算法现在可以进行同行评审
通过共享代码及算法,可以提高作者的影响力及知名度,增加文章的曝光度。
上传源文件或数据文件的注意事项:
确保你的源文件或数据文件未在之前发布过。
确保不存在其他不同版本的源文件或数据文件。
确保满足资助机构的要求或规定
支持C/C++、Fortran、 Java、Julia、Lua、 MATLAB、 Octave、Perl、Python、R、 Stata等编辑语言。
支持Jupyter notebooks
如果研究内容跟深度学习相关,源文件或数据文件将会自动和TensorFlo及PyTorch等关键词关联。
如何上传源文件或数据文件:
从GitHub导入或拖放你的源文件或数据文件到指定文件夹
确保你的代码始终有效并能顺利运行
IEEE DataPort(https://ieee-dataport.org/)是一个高质量且易于使用的数据集平台,它使作者能够与全球技术社区并共享他们的研究数据集,提高他们研究成果的曝光度。
IEEE DataPort与IEEE Xplore集成在一起,您的数据集可链接到在IEEE Xplore的已发表的论文。
IEEE DataPort中的研究数据可能增加研究被引用的情况。研究数据是可以被引用的,IEEE DataPort简化了交付及引用数据的流程。
在IEEE DataPort上可免费存储高达2TB的数据集。研究人员,工程师和工程领域无限量访问数据集并进行分析以提高技术水平
与AMAZON WEB SERVICES(AWS)完全集成以促进数据分析
上传数据集时需确保有以下内容:
Dataset Author(s)
Title
Category
Abstract
Instructions
Dataset file(s)
上传步骤:
登录到IEEE DataPort(注册登录位于网站的右上角)。
单击IEEE DataPort主页底部的"SUBMIT A DATASET"。
可选择提交"Standard Dataset"、"Open Access Dataset"以及"Data Competition"。
完成"METADATA"、"ABSTRACT&IMAGE"、
"INSTRUCTIONS&DOCUMENTATION"、"DATASET FILES"的上传。
查看IEEE DataPort使用条款,并选择同意,才能上传您的数据竞赛数据集。
完成所有必填内容后,点击页面底部的提交。
更多相关条款和上传格式,请通过下方链接了解。
https://ieee-dataport.org/help/uploading-standard-dataset-ieee-dataport
TechRxiv(techrxiv.org)是一个免费开放的,经过审核的预印本存储库。即使作者最终打算将论文提交给其他出版社,也可以将其发布到TechRxiv。TechRxiv旨在改善科学发现的开放性和可访问性,增强研究人员之间的协作,推进工程、计算机科学和其他相关技术领域学术交流和研究。
收集来自其他科学家和工程师的反馈和意见
增加研究内容的曝光度、并提高研究结果的知名度
确定研究内容被发现的优先级
寻找潜在的合作者
在出版之前将研究结果记录在案,以供评审人查找
促进快速评审结果
发现技术趋势并提出建设性反馈
TechRxiv中的研究内容会获得了DOI,因此也可以被其他论文引用
TechRxiv接收未出版的、预审的文章。文章研究方向需符合以下领域之一:
所有提交给TechRxiv的文件都会在接受之前经过筛选,但不等同于同行评审,不会根据技术优点、完整性、新颖性、有效性、数据的准确性进行评审,对于提交内容也没有编辑或排版的要求。不过研究方向必须满足TechRxiv所接收的16个技术领域。
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