एक समीक्षक के रूप में, क्या मैं डेटा और कोड के अनुरोध को सही ठहरा सकता हूं, भले ही वह जर्नल उपलब्ध न हो?

Question

जैसा कि विज्ञान को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होना चाहिए, परिभाषा के अनुसार, यह मान्यता बढ़ रही है कि डेटा और कोड प्रजनन के लिए येलो राउंडटेबल द्वारा चर्चा किए गए अनुसार प्रतिलिपि प्रस्तुत करने का एक अनिवार्य घटक है ।

उस पत्रिका के लिए एक पांडुलिपि की समीक्षा करने के लिए जिसे डेटा और कोड साझा करने की आवश्यकता नहीं है, क्या मैं यह अनुरोध कर सकता हूं कि डेटा और कोड उपलब्ध हो

1. समीक्षा के समय मेरे पास
2. प्रकाशन के समय सार्वजनिक रूप से (पत्रिका सप्लीमेंट्स का समर्थन करता है)

यह भी, मैं इस तरह के अनुरोध को कैसे उद्धृत कर सकता हूं?

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अद्यतन : हालांकि मैं सामान्य मामले में दिलचस्पी रखता हूं, इस विशेष मामले में सभी पहले प्रकाशित आंकड़ों के साथ मेटा-विश्लेषण शामिल है, और कोड एसएएस में सरल रैखिक मॉडल है

साइड अध्ययन को क्रॉस-स्टडी इंफ़ेक्शन बनाने की क्षमता पर ध्यान दें (जैसा कि मेटा-एनालिसिस का लक्ष्य है) बहुत अधिक बढ़ाया जाएगा यदि अधिक अध्ययन कच्चे डेटा प्रदान करता है

अपडेट 2 :

मैंने समीक्षा के प्रयोजनों के लिए संपादक से डेटा और कोड का अनुरोध किया, संपादक ने अनुरोध को उचित माना, और मुझे एक दिन के भीतर अनुरोधित सामग्री (पर्याप्त लेकिन क्रिप्टिक चर नाम, कोई मेटाडेटा और कुछ इनलाइन टिप्पणियों) के साथ प्राप्त हुई है।

Comments

निजी तौर पर, मैं किसी भी परिस्थिति में कोड के साथ ठीक हो जाऊंगा। डेटा एक और मुद्दा है। जब तक यह पहले से ही सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है, तब तक मेरे पास इसे किसी के साथ साझा करने की अनुमति नहीं होगी। मुझे संदेह है कि यह कई परिस्थितियों में एक डेटा अनुरोध को अनुचित बनाता है।

— एंडी डब्ल्यू

ऐसा लगता है जैसे आपको अपने सहयोगी संपादक या संपादक के साथ चर्चा करनी चाहिए। यदि वे अपना काम कर रहे हैं, तो वे आपको मार्गदर्शन प्रदान करने में सक्षम होने चाहिए और संभवतः ऐसे किसी भी अनुरोध के लिए लेखकों के संपर्क के बिंदु के रूप में काम करेंगे।

— कार्डिनल

यह मुझे लगता है कि कई उदाहरण और आगामी चर्चा उपाख्यानों की स्थितियों पर आधारित हैं जो अनुशासन के अनुसार काफी भिन्न हो सकते हैं और हम किस डेटा के बारे में बात कर रहे हैं। निश्चित रूप से कुछ परिस्थितियाँ डेटा के प्रसार के लिए पूरी तरह से उचित प्रतीत होती हैं, लेकिन यह सभी स्थितियों की विशेषता नहीं है। यह सवाल बहुत तेज़ी से एक शेख़ी में बदल रहा है!

— एंडी डब्ल्यू

@ और शेख़ी दूर करने के बारे में कोई सुझाव? उदाहरण के लिए, ओपी में किए जाने वाले अंतर या उत्तरों को संपादित करना चाहिए (यह सब के बाद सीडब्ल्यू है)।

— अबे

मुझे लगता है कि इस फॉर्म में एक चयन पूर्वाग्रह :-) है। हम में से अधिकांश यहाँ हैं क्योंकि हम में से अधिकांश किसी न किसी तरह से ओपी विचार का समर्थन करते हैं।

— सनकूलू

Answer 1

जहां तक ​​एक समीक्षक के रूप में डेटा प्राप्त करने की बात है, तो यदि आपको अपनी समीक्षा ठीक से करने की आवश्यकता है, तो आप इसके हकदार हैं। अधिक समीक्षकों को डेटा के लिए पूछना चाहिए और इसका आकलन करना चाहिए। बहुत सी पत्रिकाओं में ऐसी नीतियां होती हैं जिनकी उन्हें समीक्षा उद्देश्यों के लिए डेटा और विश्लेषण कोड की आवश्यकता हो सकती है।

प्रकाशन के समय उपलब्धता मेरे लिए स्पष्ट नहीं है। ऐसा लगता है कि आप कह रहे हैं कि आप इस मुद्दे को सार्वजनिक करना चाहते हैं कि डेटा को प्रकाशन की स्थिति के रूप में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया जाए। यह एक बुरा विचार है अगर यह पहले से ही जर्नल नीति नहीं है। आप प्रकाशन को अनुचित चलती लक्ष्य बना रहे हैं। उन्होंने उम्मीद जताई कि आवश्यकता नहीं है और आप और न ही संपादक, खेल को बदलना चाहते हैं।

कई शोधकर्ताओं ने सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित शोधकर्ताओं के लिए जाने से पहले, उन्हें अपने डेटा को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, अधिकांश एनआईएच अनुदानों में खंड होते हैं जहां शोधकर्ता को अपने डेटा के साथ आगामी होना चाहिए। अधिकांश सरकारी अनुदान देने वाली एजेंसियों के पास डेटा शेयरिंग क्लॉज़ होते हैं जो शोधकर्ता को यह साझा करने के लिए बाध्य करते हैं कि वे क्या पाते हैं (शायद बल थोड़ा मजबूत है कि यह उस पर अनुदान खोना बहुत कठिन है ... शायद नवीकरण खो देते हैं)। जनता ने डेटा के लिए भुगतान किया, इसलिए जनता इसके लिए हकदार है --- मानव अनुसंधान के मामले में, यह गुमनाम है।

मानव एफएमआरआई डेटा इकट्ठा करने के लिए सबसे महंगे और संवेदनशील डेटा में से कुछ, सबसे अधिक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए गए कुछ भी हैं। न केवल PLoS, बल्कि क्षेत्र की प्रमुख पत्रिकाओं को डेटा जमा करने और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा बैंक को बनाए रखने की आवश्यकता होती है। मुझे लगता है कि यह उन लोगों के लिए बहुत कुछ कहता है जो लागत के कारणों (यह बहुत महंगा है) के लिए आपत्ति करते हैं, और गोपनीयता (यह छोटे अध्ययनों से मानव डेटा और कभी-कभी अद्वितीय नैदानिक ​​आबादी है जो बहुत संवेदनशील हो सकती है)। वे कारण हैं जो उस डेटा को जनता के लिए अधिक मूल्यवान बनाते हैं। इस तरह के डेटा को वापस लेने वाले शोधकर्ता इसे खरीदने वाले लोगों (सभी) के लिए एक असहमति कर रहे हैं, और उन्हें सबक की जरूरत है कि उनकी छोटी प्रयोगशाला और प्रकाशन प्रतियोगिता के बाहर उनकी जिम्मेदारियां क्या हैं।

अगर शोध निजी तौर पर वित्त पोषित था, वास्तव में निजी तौर पर वित्त पोषित है, तो शुभकामनाएं।

Comments

मैं इस बात से सहमत हूं कि इसमें से अधिकांश - एनआईएच वित्त पोषित अनुदान और इस तरह - आमतौर पर अन्य योग्य शोधकर्ताओं के लिए डेटा का खुलासा करने की आवश्यकताएं हैं। लेकिन मुझे लगता है कि प्रकाशन के लिए एक तदर्थ आवश्यकता के लिए इसका विस्तार करना एक समीक्षक की भूमिका को बहुत कम कर देता है।

— फोमाइट

(+1) हालांकि, अच्छी तरह से स्पष्ट जवाब। एक बात का ध्यान रखें कि इस साइट में काफी अंतरराष्ट्रीय दर्शक हैं। मुझे आशा है कि और अधिक शोधकर्ता अपने अनुसंधान और डेटा की ओर एक सहयोगी दृष्टिकोण ले जाएंगे, भले ही कोई NIH या अन्य संगठन अपनी बांह घुमा रहा हो।

— कार्डिनल

एपिग्रैड, यदि यह उत्तर से स्पष्ट नहीं है, तो मुझे लगा कि प्रकाशन के लिए तदर्थ आवश्यकता को समीक्षक की सीमा से अधिक नहीं होना चाहिए, बल्कि संपादक को भी।

— जॉन

कार्डिनल, तारीफ के लिए धन्यवाद। रिमाइंडर के लिए भी धन्यवाद। मैं यह ध्यान रखने की कोशिश करता हूं कि साइट अंतर्राष्ट्रीय है। NIH जितना बड़ा है, यह मेरे देश में नहीं है। ;)

— जॉन

@ जॉन। हाँ - मैं आपसे सहमत होते हुए +1

— लगाना

Answer 2

दो स्थितियों को अलग-अलग संबोधित करना:

एक समीक्षक के रूप में: हां, मुझे लगता है कि आपके पास डेटा या कोड देखने के लिए कहने के लिए आधार होगा। लेकिन अगर मैं तुम थे, मैं कोड नीचे कोड, या डेटा की एक नमूना की तरह चीजों को देखने के लिए तैयार हूँ। लोग भविष्य के शोध को इस कोड में अपने कोड में हर समय रिपोर्ट नहीं किया जा रहा है, और आपको उस कोड का कोई अधिकार नहीं है। चूंकि मैं ज्यादातर बायोमेडिकल रिसर्च करता हूं, इसलिए मैं कुछ काफी प्रतिबंधात्मक डेटा उपयोग समझौतों से निपटने के लिए भी तैयार रहूंगा।

जर्नल में ही: नहीं। यदि कोई शोधकर्ता मेरे परिणामों को पुन: प्रस्तुत करना चाहता है, तो वे मुझसे कोड मांगने के लिए खुद से संपर्क कर सकते हैं - यही कारण है कि हम इसके अनुरूप लेखक हैं। डेटा के लिए, बिल्कुल नहीं, किसी भी परिस्थिति में नहीं। मेरा डेटा आईआरबी और गोपनीयता समझौतों द्वारा शासित है - यह सिर्फ सार्वजनिक नहीं किया जाएगा। अगर मैं चाहूंएक सार्वजनिक-ईश डेटा सेट, मैं समान गुणों के साथ एक डेटासेट का अनुकरण कर सकता हूं (जैसे कि "फॉक्स-मेसा" नेटवर्क डेटा आर के लिए नेटवर्क पैकेज में उपलब्ध है), लेकिन एक समीक्षक के रूप में, आपको मजबूर करने के लिए कोई कॉल नहीं मिली है। । यदि इसकी एक जर्नल-वाइड आवश्यकता है, तो लेखकों को पता था कि इसे सबमिट करते समय उनका डेटा / कोड सार्वजनिक होगा, लेकिन यदि यह नहीं तो नहीं। आपकी भूमिका स्वयं कागज की गुणवत्ता का मूल्यांकन करना है (इसलिए समीक्षा के उद्देश्यों के लिए मेरे साथ ठीक है), कागज की स्वीकृति / अस्वीकृति में योगदान करने के लिए अपनी क्षमता का उपयोग न करें जो अनिवार्य रूप से एक दार्शनिक / राजनीतिक बिंदु है पत्रिका के दायरे से बाहर।

सबसे अच्छा, मैं एक "मैं जोरदार ढंग से लेखकों को अपने कोड और डेटा उपलब्ध कराने के लिए आग्रह करूंगा, जहां संभव हो" आपकी टिप्पणियों में, लेकिन मैं इसे इससे ज्यादा मजबूत नहीं कहूंगा, और मैं इसे नहीं डालूंगा। "दिन के प्रकाश को देखने से पहले मुझे लगता है कि फिक्सिंग की जरूरत है" की औपचारिक सूची।

Comments

बस अपने संपादन पर ध्यान दिया: इस मामले में, जहां तक ​​कागज का संबंध है, जवाब से वास्तव में एक मजबूत 'नहीं' है - यह मानते हुए कि कागज में उद्धरण हैं। यदि अनुरोध का बिंदु 'प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान' है, और डेटा पारंपरिक रूप से खोजने योग्य है, तो कोई कारण नहीं है कि निष्कर्षों की पुष्टि करने के लिए शोध करने वाला एक शोधकर्ता खुद ऐसा नहीं कर सकता है। इसके अलावा, यदि बिंदु वास्तव में विज्ञान का मूल्यांकन करता है, तो केवल यह प्रदर्शित करने के बजाय कि आप "रन" पर भी क्लिक कर सकते हैं और वही परिणाम प्राप्त कर सकते हैं, जो लिटेर्यूट में खोज और अमूर्त प्रक्रिया से गुजरना स्वयं एक परिणाम को सत्यापित करने का हिस्सा है।

— Fomite

शोध योग्य होने के लिए, विश्लेषण में प्रयुक्त कोड और डेटा का संस्करण उपलब्ध कराया जाना चाहिए, और विश्लेषण में उपयोग नहीं किए जाने वाले कोड की उम्मीद नहीं की जाएगी (या आवश्यक रूप से प्रासंगिक)।

— डेविड लेबॉयर

@EpiGrad: कुछ स्तर पर, मैं इस मजबूत नहीं के साथ काफी सहमत नहीं हूं । कीथ Baggerly हाल ही में इस विषय पर प्रचार कर रहा है और कुछ दिलचस्प टिप्पणियों को बनाता है। उदाहरण के लिए, KA Baggerly और KR Coombes, सेल लाइनों से व्युत्पन्न रसायन विज्ञान: उच्च-थ्रूपुट जीव विज्ञान , ऐन में फोरेंसिक जैव सूचना विज्ञान और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान । Appl। स्टेट। , वॉल्यूम 3, नहीं। 4, पीपी। 1309-1334। एक arxiv संस्करण भी है ।

— कार्डिनल

मुझे बहुत कम अनुदान प्राप्त शोधकर्ताओं का पता है जिनके पास आईआरबी और गोपनीयता के मुद्दे हैं जो वास्तव में सही ढंग से अज्ञात डेटा के प्रकाशन को प्रतिबंधित करते हैं। यदि आप उस स्थिति में हैं तो यह बहुत दुर्लभ मामला है।

— जॉन

@EpiGrad मैं भी मजबूत नहीं सवाल । एक मेटा-विश्लेषण में कच्चे डेटा से व्युत्पन्न मीट्रिक तक प्राप्त करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले तरीकों को अक्सर एक व्यक्ति अध्ययन के स्तर पर होने वाली कार्यप्रणाली और व्याख्या में अंतर से संबंधित मान्यताओं के एक बड़े सूट की आवश्यकता होती है। इस मामले में, 200 से अधिक अध्ययनों का प्रतिनिधित्व किया गया है, इसलिए डेटा सेट को फिर से संगठित करने के लिए आवश्यक समय निषेधात्मक होगा - और अंततः विज्ञान के प्रगति के अंतिम लक्ष्य को बाधित करेगा।

— डेविड लेबॉयर

Answer 3

जैसा कि जॉन कहते हैं कि समीक्षकों के लिए डेटा की उपलब्धता न-ब्रेनर होनी चाहिए; सावधान समीक्षा में विश्लेषण की प्रतिकृति शामिल होनी चाहिए और जैसे डेटा तक पहुंच आवश्यक हो।

प्रकाशन के बाद डेटा की सार्वजनिक उपलब्धता के संबंध में, मैं कहूंगा कि आम तौर पर एक विशिष्ट सबमिशन के संबंध में पत्रिका के साथ लड़ाई लड़ी जानी चाहिए।

अधिक सामान्य नोट पर, फंडिंग एजेंसियां ​​और आईआरबी तेजी से जागरूक हो रहे हैं कि डेटा साझा करना वैज्ञानिक और अनुसंधान के लिए आवश्यक रूप से आवश्यक घटक है। पुन: विश्लेषण के लिए उपलब्धता बढ़ाने से जो सही गलत रिपोर्ट के नए परिणाम प्राप्त कर सकता है, डेटा साझा करने से अनुसंधान के संभावित लाभ बढ़ जाते हैं, जिससे अनुसंधान के प्रतिभागियों के लाभ के लिए लागत / लाभ ट्रेडऑफ़ को संशोधित किया जाता है। निश्चित रूप से इस संभावना के प्रतिभागियों को सूचित करना आवश्यक है कि उनका डेटा साझा किया जाएगा, और प्रतिभागियों को पहचान के जोखिम को रोकने के लिए सुरक्षा उपायों को स्थापित करना भी आवश्यक है, लेकिन ये अधिकांश परिस्थितियों में प्राप्त किया जा सकता है। अपने स्वयं के शोध में, मैं प्रतिभागियों (और मेरे आईआरबी) को आश्वस्त करता हूं कि (1) डेटा को एक मजबूत एन्क्रिप्टेड प्रारूप (डिक्रिप्शन टेक्नोलॉजी एडवांस के रूप में अद्यतन) में संग्रहीत किया जाएगा,

Answer 4

मेरे पास इसका कोई अनुभव नहीं है, लेकिन यह मुझे लगता है कि आप अपने परिणामों की समीक्षा करने में अपने ही परिश्रम के एक भाग के रूप में # 1 पर जोर दे सकते हैं। मैं यह नहीं देखता कि आप # 2 पर कैसे जोर दे सकते हैं।