Penerbitan data: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Menambahkan referensi |
k ~cite |
||
(9 revisi perantara oleh 3 pengguna tidak ditampilkan) | |||
Baris 1:
'''Penerbitan data''' (juga '''publikasi data''') adalah tindakan merilis data penelitian dalam bentuk yang dipublikasikan untuk digunakan oleh orang lain. Ini adalah praktik yang terdiri dari menyiapkan [[data]] atau kumpulan data tertentu untuk penggunaan publik sehingga membuatnya tersedia bagi semua orang untuk digunakan sesuai keinginan. Praktik ini merupakan bagian integral dari gerakan sains terbuka. Ada konsensus besar dan multidisiplin tentang manfaat yang dihasilkan dari praktik ini.
Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan data menjadi output penelitian kelas satu. <ref>{{Cite journal|last=Callaghan|first=Sarah|last2=Donegan|first2=Steve|last3=Pepler|first3=Sam|last4=Thorley|first4=Mark|last5=Cunningham|first5=Nathan|last6=Kirsch|first6=Peter|last7=Ault|first7=Linda|last8=Bell|first8=Patrick|last9=Bowie|first9=Rod|date=2012-03-12|title=Making Data a First Class Scientific Output: Data Citation and Publication by NERC’s Environmental Data Centres|url=http://ijdc.net/index.php/ijdc/article/view/208|journal=International Journal of Digital Curation|language=en|volume=7|issue=1|pages=107–113|doi=10.2218/ijdc.v7i1.218|issn=1746-8256}}</ref> Ada sejumlah inisiatif yang sedang berlangsung serta poin-poin konsensus dan isu-isu yang masih diperdebatkan. [5]▼
▲Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan data menjadi output penelitian kelas satu. <ref name=":0">{{Cite journal|last=Callaghan|first=Sarah|last2=Donegan|first2=Steve|last3=Pepler|first3=Sam|last4=Thorley|first4=Mark|last5=Cunningham|first5=Nathan|last6=Kirsch|first6=Peter|last7=Ault|first7=Linda|last8=Bell|first8=Patrick|last9=Bowie|first9=Rod|date=2012-03-12|title=Making Data a First Class Scientific Output: Data Citation and Publication by NERC’s Environmental Data Centres|url=http://ijdc.net/index.php/ijdc/article/view/208|journal=International Journal of Digital Curation|language=en|volume=7|issue=1|pages=107–113|doi=10.2218/ijdc.v7i1.218|issn=1746-8256}}</ref> Ada sejumlah inisiatif yang sedang berlangsung serta poin-poin konsensus dan isu-isu yang masih diperdebatkan.<ref>{{Cite
Ada beberapa cara berbeda untuk menyediakan data penelitian, termasuk:
* menerbitkan data sebagai bahan tambahan yang terkait dengan artikel penelitian, biasanya dengan file data yang ''dihosting'' oleh penerbit artikel,
* ''menghosting'' data di situs web yang tersedia untuk umum, dengan file yang tersedia untuk diunduh,
* ''hosting'' data dalam [[Repositori (kendali versi)|repositori]] yang telah dikembangkan untuk mendukung publikasi data, misalnya ''figshare'', ''Dryad, Dataverse, Zenodo''. Sejumlah besar repositori data umum dan khusus (seperti berdasarkan topik penelitian) ada.<ref>{{Cite
* menerbitkan makalah data tentang kumpulan data, yang dapat diterbitkan sebagai pracetak, dalam [[Jurnal ilmiah|jurnal]] biasa, atau dalam jurnal data yang didedikasikan untuk mendukung makalah data. Data dapat ''di-host'' oleh jurnal atau ''di-host'' secara terpisah dalam [[Repositori (kendali versi)|repositori]] data.
Menerbitkan data memungkinkan peneliti untuk membuat data mereka tersedia bagi orang lain untuk digunakan, dan memungkinkan kumpulan data dikutip serupa dengan jenis publikasi penelitian lainnya (seperti artikel atau buku), sehingga memungkinkan produsen kumpulan data untuk mendapatkan kredit akademik untuk pekerjaan mereka.
Motivasi untuk menerbitkan data dapat berkisar pada keinginan untuk membuat penelitian lebih mudah diakses, untuk memungkinkan sitabilitas kumpulan data, atau penyandang dana penelitian atau mandat penerbit yang memerlukan penerbitan data terbuka. ''UK Data Service'' adalah salah satu organisasi kunci yang bekerja dengan pihak lain untuk meningkatkan pentingnya mengutip data dengan benar
Solusi untuk menjaga privasi dalam penerbitan data telah diusulkan, termasuk algoritma perlindungan privasi, metode "masking" data, dan [[algoritma]] perhitungan tingkat privasi regional.<ref>{{Cite
== Metode untuk menerbitkan data ==
Baris 26 ⟶ 25:
=== Repositori data ===
Ada sejumlah besar repositori data, baik pada topik umum maupun khusus. Banyak [[Repositori (kendali versi)|repositori]] adalah repositori disipliner, berfokus pada disiplin penelitian tertentu seperti ''UK Data Service'' yang merupakan repositori digital tepercaya untuk data sosial, ekonomi, dan humaniora. [[Repositori (kendali versi)|Repositori]] mungkin gratis bagi peneliti untuk mengunggah data mereka atau mungkin mengenakan biaya satu kali atau berkelanjutan untuk ''hosting'' data. Repositori ini menawarkan antarmuka web yang dapat diakses publik untuk mencari dan menelusuri kumpulan data yang ''dihosting'', dan dapat mencakup fitur tambahan seperti pengidentifikasi objek digital, untuk kutipan permanen data, dan menautkan ke makalah dan kode terkait yang diterbitkan.
=== Makalah data ===
'''Makalah data''' atau '''artikel data''' adalah "publikasi ilmiah dari dokumen metadata yang dapat dicari yang menggambarkan ''dataset
Dengan demikian makalah data mewakili pendekatan komunikasi ilmiah untuk berbagi data. Terlepas dari potensinya, makalah data bukanlah solusi akhir dan lengkap untuk semua masalah berbagi dan penggunaan kembali data dan, dalam beberapa kasus, mereka dianggap menimbulkan harapan palsu dalam komunitas penelitian.<ref>{{Cite
=== Jurnal data ===
Makalah data didukung oleh beragam jurnal data, beberapa di antaranya "murni", yaitu mereka didedikasikan untuk menerbitkan makalah data saja, sementara yang lain - mayoritas - adalah "campuran", yaitu mereka menerbitkan sejumlah jenis artikel termasuk makalah data.
Sebuah survei komprehensif pada jurnal data tersedia.<ref>{{Cite journal|last=Candela|first=Leonardo|last2=Castelli|first2=Donatella|last3=Manghi|first3=Paolo|last4=Tani|first4=Alice|date=2015-09|title=Data journals: A survey|url=https://asistdl.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.23358|journal=Journal of the Association for Information Science and Technology|language=en|volume=66|issue=9|pages=1747–1762|doi=10.1002/asi.23358|issn=2330-1635}}</ref> Daftar jurnal data yang tidak lengkap telah disusun oleh staf di Universitas Edinburgh.
Contoh jurnal data "murni" adalah: ''Earth System Science Data, Journal of Open Archaeology Data, Open Health Data, Polar Data Journal,'' dan ''Scientific Data.''
Contoh jurnal
=== Kutipan data ===
'''Contoh kutipan data'''
Kutipan data adalah penyediaan referensi yang akurat, konsisten, dan terstandarisasi untuk kumpulan data seperti halnya kutipan [[Daftar pustaka|bibliografi]] disediakan untuk sumber lain yang diterbitkan seperti artikel penelitian atau monograf. Biasanya pendekatan [[Digital Object Identifier]] (DOI) yang mapan digunakan dengan
'''Sejarah perkembangan'''
'''2011:''' Sebuah makalah terbitan tahun 2011 melaporkan ketidakmampuan untuk menentukan seberapa sering kutipan data terjadi dalam ilmu sosial.<ref>{{Cite
'''2012-2013:''' Makalah di tahun 2012-2013 melaporkan bahwa kutipan data menjadi lebih umum, tetapi praktik untuk itu tidak standar.<ref>{{Cite journal|last=Edmunds|first=Scott C.|last2=Pollard|first2=Tom J.|last3=Hole|first3=Brian|last4=Basford|first4=Alexandra T.|date=2012-07-02|title=Adventures in data citation: sorghum genome data exemplifies the new gold standard|url=https://doi.org/10.1186/1756-0500-5-223|journal=BMC Research Notes|volume=5|issue=1|pages=223|doi=10.1186/1756-0500-5-223|issn=1756-0500|pmc=PMC3392744|pmid=22571506}}</ref> <ref>{{Cite journal|last=Practices|first=CODATA-ICSTI Task Group on Data Citation Standards and|date=2013-09-08|title=Out of Cite, Out of Mind: The Current State of Practice, Policy, and Technology for the Citation of Data|url=https://datascience.codata.org/articles/10.2481/dsj.OSOM13-043|language=en-US|volume=12|issue=0|pages=CIDCR1|doi=10.2481/dsj.OSOM13-043}}</ref> <ref>{{Cite journal|last=Mooney|first=Hailey|last2=Newton|first2=Mark P.|date=2012|title=The Anatomy of a Data Citation: Discovery, Reuse, and Credit|url=https://doi.org/10.7916/D8MW2STM|language=en|volume=1|issue=1|doi=10.7916/D8MW2STM}}</ref>
penggunaan model dan format data heterogen – misalnya, basis data relasional, Comma-Separated Values (CSV), Extensible Markup Language (XML),[27][28] Resource Description Framework (RDF); [29]▼
'''2014:''' Pada tahun 2014, ''FORCE 11'' menerbitkan Deklarasi Bersama Prinsip Kutipan Data yang mencakup tujuan, fungsi, dan atribut kutipan data.<ref>{{Cite web|title=Joint Declaration of Data Citation Principles – FORCE11|url=https://www.force11.org/datacitationprinciples|website=www.force11.org|language=en-US|access-date=2023-11-29}}</ref>
'''2018:''' Pada bulan Oktober 2018, [[CrossRef]] menyatakan dukungannya untuk membuat katalog kumpulan data dan merekomendasikan kutipan mereka.<ref>{{Cite web|last=shouten|title=Data citation: let’s do this|url=https://www.crossref.org/blog/data-citation-lets-do-this/|website=Crossref|language=en|access-date=2023-11-29}}</ref>
perlunya mengutip data pada berbagai tingkat kekasaran – yaitu, kutipan yang dalam; [30]▼
'''2019:''' Sebuah jurnal berorientasi data populer melaporkan pada bulan April 2019, bahwa sekarang akan menggunakan kutipan data.<ref>{{Cite journal|date=2019-04-10|title=Data citation needed|url=https://www.nature.com/articles/s41597-019-0026-5|journal=Scientific Data|language=en|volume=6|issue=1|pages=27|doi=10.1038/s41597-019-0026-5|issn=2052-4463|pmc=PMC6472333|pmid=30971699}}</ref> Ada sebuah makalah pada Juni 2019 menyarankan bahwa peningkatan kutipan data akan membuat praktik ini lebih berharga bagi semua orang dengan mendorong berbagi data dan juga dengan meningkatkan prestise orang-orang yang berbagi.<ref>{{Cite journal|last=Pierce|first=Heather H.|last2=Dev|first2=Anurupa|last3=Statham|first3=Emily|last4=Bierer|first4=Barbara E.|date=2019-06|title=Credit data generators for data reuse|url=https://www.nature.com/articles/d41586-019-01715-4|journal=Nature|language=en|volume=570|issue=7759|pages=30–32|doi=10.1038/d41586-019-01715-4}}</ref>
kebutuhan untuk secara otomatis menghasilkan kutipan ke data dengan granularitas variabel.▼
Kutipan data adalah topik yang muncul dalam ilmu komputer dan telah didefinisikan sebagai masalah komputasi.<ref>{{Cite journal|last=Buneman|first=Peter|last2=Davidson|first2=Susan|last3=Frew|first3=James|date=2016-08-24|title=Why data citation is a computational problem|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/2893181|journal=Communications of the ACM|volume=59|issue=9|pages=50–57|doi=10.1145/2893181|issn=0001-0782|pmc=PMC5687090|pmid=29151602}}</ref>. Mengutip data menimbulkan tantangan signifikan bagi ilmuwan komputer dan masalah utama yang harus diatasi terkait dengan: <ref>{{Cite journal|last=Silvello|first=Gianmaria|date=2018-01|title=Theory and practice of data citation|url=https://asistdl.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.23917|journal=Journal of the Association for Information Science and Technology|language=en|volume=69|issue=1|pages=6–20|doi=10.1002/asi.23917|issn=2330-1635}}</ref>
▲* penggunaan model dan format data heterogen – misalnya, basis data relasional, Comma-Separated Values (CSV), [[Extensible Markup Language]] (XML),
▲* kesementaraan data; perlunya mengutip data pada berbagai tingkat kekasaran – yaitu, kutipan yang dalam;
▲* kebutuhan untuk secara otomatis menghasilkan kutipan ke data dengan granularitas variabel.
== Referensi ==
[[Kategori:Akses terbuka]]
[[Kategori:Data]]
[[Kategori:Sains terbuka]]
<references />
[[Kategori:Publikasi]]
|