Data publications correlate with citation impact

Leitner, Florian, Bielza Lozoya, María Concepción ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7109-2668, Hill, Sean L. and Larrañaga Múgica, Pedro María ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0652-9872 (2016). Data publications correlate with citation impact. "Frontiers in Neuroscience", v. 10 ; pp.. ISSN 1662-453X. https://doi.org/10.3389/fnins.2016.00419.

Descripción

Título: Data publications correlate with citation impact
Autor/es:
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Frontiers in Neuroscience
Fecha: Septiembre 2016
ISSN: 1662-453X
Volumen: 10
Materias:
ODS:
Palabras Clave Informales: Data article citation index;DAC-index;Citations;Data sharing;open data;Data publications
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[thumbnail of INVE_MEM_2016_253118.pdf]
Vista Previa
PDF (Portable Document Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (465kB) | Vista Previa

Resumen

Neuroscience and molecular biology have been generating large atasets over the past years that are reshaping how research is being conducted.In their wake, open data sharing has been singled out as a major challenge for the future of research. We conducted a comparative study of citations of data publications in both fields, showing that the average publication tagged with a data-related term by the NCBI MeSH(MedicalSubjectHeadings) curators achieves a significantly larger citation impact than the average in either field. We introduce a new metric, the data article citation index(DAC-index), to identify the most prolific authors among those data-related publications.The study is fully reproducible from an executable Rmd(RMarkdown)script to gether with all the citation datasets. We hope these results can encourage authors to more openly publish their data.

Proyectos asociados

Tipo
Código
Acrónimo
Responsable
Título
Gobierno de España
C080020-09
Sin especificar
Sin especificar
Cajal Blue Brain
Gobierno de España
TIN2013-41592-P
Sin especificar
Sin especificar
Aprendizaje de redes bayesianas con variables sin y con direccionalidad para descubrimiento de asociaciones, predicción multirespuesta y clustering
Comunidad de Madrid
S2013/ICE-2845
CASI – CAM
Sin especificar
Conceptos y aplicaciones de los sistemas inteligentes
Horizonte 2020
720270
HBP SGA1
Sin especificar
Human Brain Project Specific Grant Agreement 1

Más información

ID de Registro: 46291
Identificador DC: https://oa.upm.es/46291/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46291
URL Portal Científico: https://portalcientifico.upm.es/es/ipublic/item/5493997
Identificador DOI: 10.3389/fnins.2016.00419
URL Oficial: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins...
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 06 Oct 2017 10:26
Ultima Modificación: 12 Nov 2025 00:00