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《科学中的数据科学》是一本开放获取的国际期刊,在科学和数据科学的交叉点发表原始研究和评论论文。
其目的是推进:
(1)实验和观测数据驱动学习和发现的新思路,有助于解决科学和科学推理前沿的基本问题;(2)从数据驱动理论和复杂数据科学模型、算法和工作流中量化和总结不确定性,以及通过数据科学实现科学再现性和可复制性的新实践;(3)它促进数据科学领域内在的多学科性质,并寻求明确的科学驱动的数据科学进步,以及它们对科学的新颖、重要或变革性应用。
它通过(i)深层域(ii)更广泛的跨域和(iii)跨域协作研究,促进科学和数据科学领域之间的专业协作和融合。
它鼓励通过新的合作和科学方法和理论进行集体科学学习,这些方法和理论有可能为领域和数据科学家提供知识,并增强他们的数据实践。
原始研究论文应包含科学和数据科学概念、技术或计算方法和工具,以新颖或超越传统学科研究的方式解决科学问题。评论论文应强调数据科学在科学学科内的重要性和及时应用,或跨学科的有洞察力的应用,并对任何应用、具体考虑或假设进行全面讨论。
链接:Data Science in Science | Taylor & Francis Online https://www.tandfonline.com/journals/udss20
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