能力坡道模型视角下期刊论文数据生命周期管护分析

刘春年　张凌宇

〔摘要〕论文阐述了期刊论文数据监管的内涵，分析了期刊论文数据管护存在的问题，并以期刊论文发表过程为依据，划分期刊论文数据生命周期。在总结原有成果的基础上，借鉴能力坡道模型，提出期刊论文数据管护生命周期概念模型，以生命周期不同阶段为切入点，分析期刊论文数据管护的过程和内容。据此提出建议：我国应推广数据论文的出版，加强学术期刊对国外出版工具的借鉴，加强相关人员专业素养的管理，期刊数据中心应嵌入生命周期提供相应服务。

〔关键词〕数据管护；期刊论文；生命周期；能力坡道模型

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.09.007

〔中图分类号〕G203〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）09-0039-06

〔Abstract〕This paper described the connotation of journal papers and data monitoring，journal articles data protection existing problems were analyzed，and in journals publishing process as the basis，divided journal articles data life cycle.In summary original results，referring to the ability to ramp model.Journal data protection concept of the life cycle model was proposed，in different stages of the life cycle for starting point，analysis of the process and content of the journal data management and protection.Accordingly it put forward some suggestions：China should be promotion and the data publishing and strengthen academic journals of foreign publishing tool of learning，strengthen personnel professional quality management，the journal data center should be embedded in life cycle to provide the corresponding services.

〔Key words〕data curation；journal articles；life cycle；capacity ramp model

自20世纪90年代，计算机技术飞速成熟，文献、位置等各类信息被全面数字化，这代表大范围产生、各方共同享用和应用数据的时期——大数据时代的问世。大数据带来了以数据为中心的“数据密集型科学”，新范式下的科学发掘和知识创造依赖于对海量数据的收集、分析及处理，科学数据的重要性和共享的紧迫性越发突出。近十年来，数据管护（Curation）一直受E-science、图书情报等领域的学者的关注，对其研究已取得突破进展。科技论文是学者经过合理分析、综合研究，对科技成果的发现、总结和创新，是互联网+背景下最活跃、影响面最宽的基础战略性资源，对于科技创新具有显著的支撑作用。学术期刊是科技论文的综合，是成果共享与互换、公布和传播媒介。对期刊论文数据实施管护，是对学术热点与前沿的监测，是对科学探索的情况和演变过程规律的总结。既可为学术研究呈现真正、确切、细致的科研信息，也可为学术期刊编辑提供筛选、评判依据，还可以对期刊论文数据的重组、扩展与再研究，拓展科学研究成果。发掘管护后的期刊论文数据中的规律，剖析论文行为数据，发现并利用研究人员的独特化需求，使得数据传播的分众化、独特化、准确化，及时、全时为广大研究人员与期刊编辑人员服务，实现传播效应最大化。此外，期刊论文数据的管护，利于相关人员对科技成果做出正确的价值判断，展现不同学科的研究的质量，引导和展望未来的研究。在此管护空间下，也能净化学术风气，纠正学术腐败、学术不端等行为。

王芳对国外数据管护的研究、应用与教育情况进行了详细的汇总与分析[1]。Anna Gold讨论了在数据监管中图书馆所扮演的角色和需要提供的服务，其中一种是数据科学“上游”（Upstream）的角色，即作为科研过程密切的合作者[2]。Loenen等总结了科学数据的开放原则[3]；Walters以佐治亚理工学院为例，通过介绍该校数据监管计划，建立了数据监管模型[4]；杨鹤林对美国高校图书馆监护科研数据的现状做了相关介绍[5]；钱鹏和郑建明探讨了高校科学数据的采集、管理，提出与科学文献整合的学科服务[6]。

论文分析了期刊论文数据管护的问题，以能力坡道模型为视角，期刊论文发表过程为依据，划分期刊论文数据的生命周期，并根据其不同生命阶段，对期刊论文数据管护做出分析，并据此提出关于加强期刊论文数据管护的一些建议。

1期刊论文数据管护存在问题

11期刊论文数据的长尾现象

CAdnerson[7]以亚马逊、苹果和雅虎为典型企业，研究企业实施长尾产略问题，推广了基于互联网的长尾经济学。基本理论是：相对于大量市场份额的少数热销产品，若给予充足的选择、庞大的客户群体、将库存和分销成本忽略不计，市场份额将更多被那些需要的较少、销售不佳的独特的商品同时占据。

期刊论文数据也出现长尾特征，一些学者对科学研究中此现象展开了探究。PSeglen[8]通过对信息计量学分析发现：研究人员认可度高的文章不一定在高影响力的期刊上发表。SPeck[9]则认为，少数科学家可见的长尾期刊论文数据也可以为科学变革做出突出贡献。PBHeidorn[10]通过对美国国家科学基金会2007年资助的研究项目经费使用分析证明，小项目的产出总和比大项目更大。“大科学”（Big Science）容易误导人们，许多尾部的小科学项目是在分散的资助模式下运行的智力成果。

12原始数据重用

RRefientti[11]认为，包含独特事件记录的数据若没有汇总分析，将失去其隐藏的重要价值。现有的期刊论文出版大多通过将作者研究内容出版，来体现研究的价值所在。论文发表后，期刊论文数据将被不能被改变，或许可以借助新版本对数据进行修正，但这就为期刊论文数据管理增加了一定的困难。许多研究人员并不会自觉、主动对相关数据一直进行管护。原始数据能否公开、公开多少，则需要期刊编辑的提示和约定，有些数据公开后，对其真正进行管护的则非常少[12]。NSYoung[13]也发现，随着信息技术和新媒体技术的发展，期刊论文和公开出版途径的增长，科学家和科学数据也随之增长，但公开发表的数据仅仅是实验数据中很小的一部分，大量丰富的原始资源并没有在出版物中得以呈现。对相同的数据，不同知识结构和背景的研究人员将可以产生不一样的价值理解，原始数据难以重用，或许使很多研究人员错失发现新问题的机会。

13人才和技术欠缺

杨滟[14]认为，即使科研人员倾向于原始数据可用，且相关人员愿意花时间和资金支持数据管护，但大部分科研人员并没有专业的数据处理知识和技能，即使将这些技术细节交给数据管护专家来处理，目前缺乏足够数量、技术过硬的数据管护专家。Kouper ICLIR[13]指出，真正为数据管护这个位置培养出非常优秀的人才的机构屈指可数。开放的期刊数据格式和不兼容的软件产品，对于研究人员个人应用是非常有效的，也有利于其知识产权的保护，但却不利于互相操作和数据共享。实现有效的期刊数据管护，需要相关的数据采集工具、数据迁移工具、加工工具以及期刊数据出售、交换或者淘汰等管理工具的支持，但这些元数据的生成工具的应用并不乐观。

14缺乏激励机制

多数情况下，在学术期刊和会议上发表高质量的统计数据、图表、学术论文可以为科研人员带来荣誉。学术论文关系着研究人员职称、地位的高低。数据管护是门新学科，容易被误解为“数据复制”，管护意识淡薄，期刊论文数据的管护更是缺乏激励机制，使得相关人员在面对所需的时间和资金成本后忽视或不足以重视期刊论文数据管护。PBHeidorn[10]则认为，奖励机制的缺失的原因也许是因为缺少像紧密追踪学术论文引文那样的数据追踪机制。

2期刊论文数据生命周期管护

21期刊论文数据生命周期管护理论基础

211期刊论文数据管护的生命周期

英国联合信息系统委员会（Joint Information System Committee，JISC）对科学数据管护的界定是：“在数据产生后，立即对其维护和更新，使得数据不仅能短时间内被利用，在未来甚至很长一段时间内都能被利用，发挥其价值”[15]。本文借鉴本定义，并以期刊论文数据管护为研究内容，界定期刊论文数据的管理是期刊论文数据产生后，即对其进行相关管理，并且对期刊论文数据管护在期刊论文数据的整个生命周期都将持续。

国外相关机构和研究人员将数据管护过程进行定义，以期为其应用发挥更好地引导作用。其中比较普及的有：DCC的生命周期模型和国际标准OAIS参考模型。

（1）DCC数据管护生命周期模型。通过对实践总结，DCC提出包括采集、保存、获取、利用、概念化、接收、创建、转化、观察、描述等环节的数据管护生命周期概念模型。发育中的基因表达地图项目（DGEMap），和英国网络移动环境下传感系统（MESSAGE）都采用此模型。该模型创建的目的是提高英国高校研究群体延伸数据管理的能力，希望能够为他们提供专家咨询、培训和合作的帮助[16]。

（2）开放档案信息系统（OAIS）参考模型。参考国际标准，期望长期保留数据的开放档案信息系统（OAIS）参考模型，包括环境模型、信息模型和功能模型[17]。欧盟的电子资源保存与接入网络项目（ERPANET），美国佛罗里达数字档案项目（FDA）开发的数字资源库（DAITSS）[18]，美国政府印刷办公室（GPO）开发的联邦数字系数（FDSYS）[19]，欧盟的文化、艺术和科学知识的保存、获取和检索项目（CASPAR）等，都借鉴此参考模型，得到更好的管理。

（3）美国加州大学洛杉矶分校的嵌入式网络传感中心（Center for Embedded Network Sensing，CENS）建立的生命周期模型，包含：数据获取、整理、计算、组织、分析、成果发表、保存等9个过程[20]。

关于科学数据管护的生命周期，国外学者有着自己独到的见解。JimGray认为，数据的存储于获取、管理、组织分析和可视化，构成了完整的数据密集型科学研究的生命周期[21]。英国Data Archive项目认为：①数据创建：包括研究计划的规划、数据整理、收集、元数据创建等；②数据处理阶段：包括数据的输入、翻译、检验以及管理和保存等；③分析数据：包括解释数据和导出数据等；④保存数据：包含元数据、文档和相关数据的检查、保留等；⑤提供数据的访问：包含数据的公布、各方同时利用、访问控制、版权归属等；⑥重用数据：包含研究成果的追踪、评审等，这6个过程构成了数据的生命周期[22]。

据以上模型与国外学者不同观点为理论支撑，本文提出期刊论文数据管护概念模型，并将期刊论文数据监管生命周期分为6个阶段：①收集阶段；②处理阶段；③出版阶段；④保存阶段；⑤利用阶段；⑥评价阶段。科学研究过程的生命周期促进了数据监管的生命周期的诞生[23]。期刊论文发表过程包括期刊论文发表前、期刊论文发表、期刊论文发表后。因此，本文根据期刊论文发表过程，将期刊论文数据生命周期分为：①前期：原始数据收集、处理阶段；②中期：数据出版阶段；③后期：数据保存、利用与评价阶段，共3个阶段。具体如图2所示。

212期刊论文数据监管能力坡道模型

iSchool基于AtKinson[24]等人研究的“坡道”（Ramp，通过深入群体和接触新的群体扩大交流的方法）概念，提出数据能力坡道模型，如图1所示，该模型展示了ISchool通过与数据科学家、领域专家、学生之间的相互协作提高数据技能、能力和实践经验的方法，并对图书馆在此过程中需要提供的对应服务做了简要分析。学生与数据科学家可以通过相互合作的方式共同提升数据管理能力，数据科学家与领域专家通过基础设施和服务来提供数据管理科研互动的规模，学生可以通过与领域专家的互动亲身体验来扩展领域知识，使三者达到共赢。基于此，借鉴此模型，笔者提出期刊论文管护生命周期概念模型，如图2所示，分析在数据管护中，分析研究人员、期刊数据中心和学术期刊之间的联系，探讨如何能进一步加强三者之间的相互协作，促进期刊论文数据监管有序展开，加快管护步伐。

22期刊论文数据生命周期管护过程

根据上述期刊论文数据管护模型，本节以生命周期为视角，对期刊论文数据具体管护活动展开述评。

221原始数据收集

具体管护从期刊论文原始数据收集开始，主要是指研究人员对原始数据的获取与文献信息集成。研究人员需要明确产生数据的类型、格式，进而确定数据创建、收集的方法并选择合适的数据收集工具；此外，还需要检索是否存在与研究内容相关的数据，确定它们是否可以在研究中重用以及重用的方法。软件记录、仪器观测、问卷量表、网站系统、传感装置等，都是可以用来收集原始数据的工具。此外，研究人员还可以利用期刊论文数据中心，如：知识机构、图书馆、专题数据库等，对原始数据进行收集。王学勤提出，高校图书馆应加强对学科数据库的收集，整理、分析和跟踪学科数据库，并对学科数据库进行评估、推介、导航服务[25]。科研人员可以根据图书馆等数据中心提供的数据评价、分类和整理结果，对所需的原始数据进行收集和文献信息抽取，为研究人员节约了检索、浏览时间，提高了数据收集效率。

222原始数据处理

期刊论文原始数据处理指研究人员对收集数据的关联和分析。数据关联是指对分散数据的发现和获取。通用资源标识符URI、语义网技术：RDF记载、本体、概括性的数据库条目以及网络信息系统等，是当前应用较为广泛的数据关联方式[26]。除研究人员需要对数据关联以外，图书馆等期刊论文数据中心也可以选择合适的元数据进行标注原始数据，确保原始数据在现在和未来都可以理解，并在研究人员无须浏览所有数据集的情况下，实现正确解读数据的背景信息。

223期刊论文数据出版

国外学术期刊的编辑多是由专业学者担任，而我国的情况与此不同，基本是由专职编辑担任。学术期刊论文的出版流程一般是论文数据评审、安排、编辑校对、排版印刷等。我国学术论文评审的流程一般通过初审、经由专家审稿、最后再由主编终审。初审一般由学术期刊编辑完成，初审完成并合格之后送外部专家审理，即专家审稿，然后再由主编完成终审，最后进入期刊论文数据出版过程。何丽[27]通过实证性研究发现，大部分学术期刊的发表周期过长，期刊论文出版时滞长，此过程中产生的需要不断更新且未发表的期刊论文数据不易完全公布，优化方式有：编辑方式变革、期刊安排周期缩短等。

224期刊论文数据保存

图书馆等期刊论文数据中心将有价值的期刊论文数据进行保存，保证期刊论文数据在未来可被持续访问，提供期刊论文数据共享服务。评价、总结相关数据，对不足之处及时进行调整，并将优秀之处继续保持。并提供研究者以加工提炼富有针对性的信息，可以有效实现期刊论文数据价值的最大化，促进对期刊论文数据的管护。目前，对于科学数据的长期保存，自然科学领域给予了较多的关注，然而人文与社会科学领域并没有引起足够的重视。牛津大学的调查发现，人文学科的结构化数据较少，数据格式多样，许多来自文献汇编数据存在不完整、不一致、不可靠等问题，给数据管护带来困难[28]。研究人员在自己参与的所有期刊论文数据生命周期过程中，对每个阶段产生的有价值信息进行存储和备份。研究人员通过引用期刊论文数据来支持自己观点，为期刊论文的论点服务。并且可以通过对期刊论文的评价，来判断是否符合自己的引用要求。学术期刊也应该对期刊论文数据做纸质、电子档的保存，为后期的数据分析、数据归档做好准备工作。

225期刊论文数据利用

期刊数据有效管护的最终目的就是实现期刊论文数据的访问和重用，实现数据的价值和增值。很多研究成果都是通过对数据的分析与利用获得[1]。一些数据可能是敏感的，或者设计个人隐私、国家安全问题，为了保证数据的安全性，需要进行适当的数据的访问控制。而经过授权共享，可以供研究人员安全获取和使用的数据，则需要通过数据发布和共享平台促进期刊论文数据的利用。网站系统是当代最受认可的数据发布与共享的方式。GEODE项目通过门户网站为专业用户提供发布职业信息文件的平台，非专业用户也可以连接在线数据库，并通过GridSphere工具获得服务。DGEMap项目的HDBR数据库，通过审查后，允许研究人员通过互联网访问和利用[29]。

226期刊论文数据评价

不是所有期刊论文数据都有保留的价值，研究人员应该与期刊数据中心、学术期刊等相关人员相互沟通，确定数据的价值，给予相应的评价，确定是否需要保留和重用。当予以肯定的评价的期刊论文数据转移到公共数据库中，也需要相应的设备和工作人员对其做解释说明，如添加附加文档、文件编码等，以便不同领域的研究人员都可以合理利用数据，提高数据重用可能性，实现期刊论文数据的价值增值。IEDA[30]项目中对其实验数据添加适当的文档说明，主要是对实验室分析程序描述和原始程序转化为处理数据的描述，并对数据库中的数据格式进行了首字母缩写词扩展和解释。对于评价较低的期刊论文数据，相关人员可以进行处理，如进行格式转换、删除或者放置于专门的数据库中。

据此，论文对期刊论文数据管护过程中各个时期期刊论文数据对比分析做出总结，如表1所示。

3建议

论文基于如表1中各个阶段存在的期刊论文数据管护问题和管护主体间联系的问题，提出以下建议。

31期刊论文原始数据以数据论文形式学术出版是推动科研数据共享最根本的途径目前，Science、PNAS、Nature、BMC等诸多国外学术出版社及期刊纷纷对科研数据的存储及传播提出明确要求。PLos自2014年3月1日起，要求研究人员在提交期刊论文时，必须提交数据可用性声明，共享科研数据以及与之相关的元数据及方法[31]。将原始数据当成传统论文，以文档形式进行出版，其本质是对科研人员管理原始数据的鼓励与鞭策。研究人员出版原始数据，通过期刊论文的引用方式体现对其的肯定。原始数据的出版目的是描述、记录数据，并非论证性调查研究。它只以最真实的原始数据为主要内容，不包含该数据产生的论证和对其潜在的规律的挖掘[32]。数据论文出版主要包括，科研人员搜索和浏览数据，

32学术期刊、期刊论文数据中心等应合理利用数据监管工具，提高出版效率加州大学探索出一种新模式，开发eScholarship工具，能够促进科学数据的管理和数据论文的出版。通过引用出版的数据论文，增加科研人员交流方式，促进数据的发布和各方共同利用。eScholarship工具的作用是对学术成果、和论文的保存、发布和出版，是一种提高效率、节约成本的可持续发展模式，加强科研成果交流，包括期刊论文数据产生、专家评价、科学文献的管理、公开与保存等。eScholarship工具对于保存期刊论文、出版和共享提供了重要支持[34]。MyTRANDS[35]是莫纳什大学开发的存储、共享、访问以及出版服务的工具。它具有4个方面的特点：①通过获取、引用原始数据解决归档的问题，为原始生物科学提供数据服务；②为大数量级的数据集的共享、访问及出版给予支撑；③MyTRANDS的200万个文件、200 000亿万字节数据允许用户收集与利用；④连接研究人员与所要研究的数据。国外许多案例具备一定的先进性，值得学术期刊借鉴，来提升自身管护效率，提高科学数据出版效率，加强在期刊论文数据出版过程中研究人员与学术期刊、学术期刊与期刊数据中心等的联系，合理对其期刊论文数据保护、管理和实时保存、查询和归档，使期刊论文数据管护工作顺利推进。

33研究人员、期刊论文中心相关人员应加强期刊论文数据管护意识，培养专业素养拥有研究人员、图书馆员和信息技术专业人员技能的综合人员是数据管护所必需的[9]。数据管护是一个新兴领域，需要对其相关人员的管护意识、专业技能的培训给予足够的重视。Harris-Pierce指出，截止到2012年，55所北美地区的大学，只有16所学校在研究生层次开设了数据管护课程。英国数字管理中心通过国际数据管理教育行动（International Data Management Educatiion Act，IDEA）工作组开始提供数据管护教育专业培训。美国弗吉尼亚大学为数据咨询设置专门服务小组，新西兰奥塔哥大学图书馆开展了生物多样性数据管理项目，帮助机构和科研人员提高数据管理能力[13]。英国数据档案馆特意增加社会科学领域研究人员培训项目，密歇根州大学的数字资产管护小组，提议在互联网会议或论坛上成立“实践社区”，以帮助各方管护人员交流经验，以促进各方共赢[36]。

34期刊数据中心嵌入期刊论文数据管护不同阶段，提供基于生命周期的期刊论文数据监管服务图书馆等期刊论文数据中心应针对期刊论文管护活动的不同阶段，开展针对性的服务。在研究人员进行研究，产生期刊论文数据的过程中，拟定期刊论文数据管理标准，符合国家相关政策，并通过元数据发现、表示数据集，制定期刊论文数据管理流程和整体框架等。通过实现跟期刊论文数据中心之间的相互协作、与学术期刊间的相互协作，创建合作交流平台，共同拟定商议管理计划、数据存储准则、科学数据出版要求等，实现期刊论文数据有效管理、归一，通过加强各个管护主体间的合作，促进期刊论文数据的使用价值和保存价值的提升，为研究者提供参考和研究的方向。此外，还能对学术期刊完成期刊论文数据的出版、公布等提供大力支持，供各方研究人员共同获取和利用期刊论文数据等。目前，许多国外图书馆根据时代特征及时调整自己的服务项目，如麻省理工学院图书馆除了提供社会科学数据外，也提供地理GIS数据，并为相关机构提供数据保存和咨询服务[37]。康奈尔大学图书馆提供的DataStaR服务允许研究人员自行上传数据，对初始数据可以调整甚至删除，并自行设定他人访问数据权限[38]。论文将提出的建议加入到期刊论文数据管护模型中，如图3所示。

4结论

期刊论文数据是当前数字时代灵活度高、影响面最宽的一种战略性根本性资源，给予科技创新较为显著的支持。研究人员、学术期刊和期刊论文数据中心应加强相互协作，推广数据论文出版，借鉴先进工具，树立管护意识，嵌入期刊论文数据管护的各个时期，加强对其管护，提升期刊论文数据质量，促进数据共享，实现数据价值最大化。

参考文献

[1]王芳，慎金花.国外数据管护（Data Curation）研究与实践进展[J].中国图书馆学报，2014，40（4）：116-128.

[2]Gold A K.Cyber infrastructure，data，and libraries，part 2：Libraries and the data challenge：Roles and actions for libraries[J].Office of the Dean（Library），2007.13.（2009/10）.

[3]Loenen B V，Onsrud H J.Geographic Data for Academic Research：Assessing AccessPolicies[J].Cartography and geographic informationscience，2004，30（1）：3-17.

[4]Walters T O.Data Curation Program Development in US.Universities：The Georgia Institute of Technology Example[J].The International Journal of Digital Curation，2009，4（3）：83-92.

[5]杨鹤林.数据监护：美国高校图书馆的新探索[J].大学图书馆学报，2011，（2）：18-21，41.

[6]钱鹏，郑建明.高校科学数据组织与服务初探[J].情报理论与实践，2011，34（2）：27-29.

[7]ANDERSON C.The long tail[EB/OL].http：∥www.wired.com/wired.com/wired/archive/12.10/tailpr.html，2015-06-22.

[8]SEGLEN P.Why the impact factor of journals should not be used for evaluating research[J].British Medical Journal，Education，2007，314（7079）：497.

[9]PECK S.Science suffers when getting a grant becomes the goal[J].The Chronicle of Higher Education，2008，55（7）：42.

[10]HEIDORN P B.Shedding light on the dark data in the long tail of science[J].Library Trends，2008，57（2）：280-299.

[11]REFINETTI R，CORNRLISSEN G，HALBERG F.Procedures for numerical analysis of circadian rhythms[J].Biological Rhythm Research，2007，38（4）：275-325.

[12]王丹丹.数据论文：数据集独立出版与共享模式研究[J].情报资料工作，2015，（5）：95-98.

[13]YOUNG N S，IOANNIDIS J P，AIUBAYDLI O，et al.Why current publication practices may distort science[J].PLoS Medicine，2008，5（10）：1418-1422.

[14]杨滟，孙建军.基于生命周期管理的科学长尾数据管护研究[J].情报理论与实践，2016，（4）：45-50.

[15]DCC Curation Lifecycle Model[EB/OL].http：∥www.dcc.ac.uk/resoutces/curation-lifecycle-model，2015-04-05.

[16]DCC.What is digital curation？[EB/OL].http：∥www.doc.ac.uk/digital-curation/what-digital-curation，2013-08-11.

[17]Laughton P.OAIS functional model conformance test：a proposed measurement[J].Program：electronic library and information systems，2012，46（3）：308-320.

[18]Caplan P.DAITSS，an OAIS-based preservation repository[C]∥Proceedings of the 2010 Roadmap for Digital Preservation Interoperability Framework Workshop，ACM，2010，17.

[19]LaPlant L，Zwaard K.A holistic approach for establishing content authenticity and maintaining content integrity in a large OAIS repository[C]∥Archiving Conference on Society for Imaging Science and Technology，2008，（1）：109-113.

[20]Wallis J C.Moving archival practices upstream： an exploration of the life cycle of ecological sensing data in collaborative field research[J].International Journal of Digital Curation，2008，3（1）：114-126.

[21]崔宇红.E-Science环境中研究图书馆的新角色：科学数据管理[J].图书馆杂志，2012，31（10）：20-23.

[22]Research Date Lifecycle[EB/OL].http：∥www.data-archive.ac，uk/create-manage/life-cycle，2015-04-05.