İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Yayın etiği›Veri Paylaşımı ve Açık Bilim
Process / pipelineopen-science

Veri Paylaşımı ve Açık Bilim

Data Sharing, Reproducibility, and Open Science Practices · Ayrıca şöyle bilinir: Open Data, Research Data Sharing, Research Reproducibility

Veri paylaşımı ve açık bilim, ham verileri, analiz kodlarını ve yöntemleri yayınlarla birlikte kamuya açık hale getirerek araştırma şeffaflığını ve tekrarlanabilirliğini en üst düzeye çıkaran uygulamalardır. Tekrarlanabilirlik krizi (psikoloji, tıp ve diğer alanlarda yayınlanmış bulguların yeniden üretilmesindeki yaygın başarısızlık), geleneksel yayıncılığın—yeni sonuçlara odaklanarak—seçici raporlamayı ve p-hacking'i teşvik ettiğini ortaya koymuştur. Açık bilim uygulamaları (ön kayıt, veri paylaşımı, kod paylaşımı, açık materyaller) yanlılığı azaltmayı ve bağımsız doğrulamayı sağlamayı amaçlamaktadır. Büyük fon sağlayıcılar (NIH, NSF, AB) artık açık bilim uygulamalarını zorunlu kılmakta ve birçok dergi veri erişilebilirlik beyanları veya kod depoları talep etmektedir.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 3 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Veri Paylaşımı ve Açık Bilim
Açık Erişim Yayın Modell…Hakem Değerlendirme Süre…Akademik Araştırmada İnt…Bilimde Ön Baskı Sunucul…

Ne zaman kullanılır

Herhangi bir araştırma projesinin başlangıcından itibaren, özellikle insan deneklerle yapılan ampirik çalışmalar, klinik deneyler veya birden fazla hipotezi test eden çalışmalar için açık bilim uygulamalarını uygulayın. Çalışmaları Clinicaltrials.gov'a (klinik deneyler için zorunlu) veya OSF'ye (tüm araştırmalar için teşvik edilir) ön kayıt yaptırın. Her yayınla birlikte, en azından halka açık bir depoda veri ve kod paylaşın. Güvenilirliği artırmak, tekrarlamayı sağlamak ve fon sağlayıcıların taleplerine uymak için açık bilimi kullanın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Bağımsız doğrulamayı ve tekrarlamayı sağlayarak bulgulara olan güveni güçlendirir.
  • Analiz planlarını kamuya açık hale getirerek araştırmacı serbestlik derecelerini (p-hacking, HARKing, seçici raporlama) azaltır.
  • Etkiyi artırır: açık verilere sahip makaleler daha fazla atıf alır ve daha yüksek tekrarlanabilirliğe sahiptir.
  • Meta-analizleri ve yeni analizleri destekler; veriler gelecekteki çalışmalar için bir araştırma kaynağı haline gelir.
  • Kamu finansmanı ilkeleriyle uyumludur; kamu tarafından finanse edilen araştırmaların kamuya açık verileri olmalıdır.
  • Hataları ve sahtekarlığı erken yakalar; şüpheli kalıplar topluluk tarafından görülebilir.
Sınırlılıklar
  • Gizlilik endişeleri: hassas verilerin kimliksizleştirilmesi karmaşıktır; bazı veriler paylaşılamaz (örn. video, tanımlanabilir özelliklere sahip genetik veriler).
  • Fikri mülkiyet: araştırmacılar, patent veya ticari kullanım bekleyen tescilli verileri paylaşmayı geciktirebilir.
  • Veri dokümantasyonu: kod defterleri ve meta veri hazırlamak çaba ve uzmanlık gerektirir.
  • Teknik engeller: tüm araştırmacılar GitHub, veri depoları veya DOI'ler konusunda rahat değildir.
  • Eksik uygulama: ön kayıt tüm sorunlu uygulamaları engellemez; yaptırım zayıftır.

SSS

Veri paylaşmak, çalışmam için itibarımı kaybetmem anlamına mı geliyor?

Hayır. Veri sağlayıcı olarak atıfta bulunulursunuz. Veri paylaşımı, etkiyi ve atıfları artırır, azaltmaz. Açık verilere sahip makaleler ortalama %25 daha fazla atıf alır. Ayrıca, başkaları verileri kullanmadan önce analizlerinizi tamamlamanız için size zaman tanımak amacıyla kısa bir ambargo (örn. başkalarının verilere erişmesinden 1 yıl önce) uygulayabilirsiniz.

İnsan denek verilerini paylaşmak için nasıl kimliksizleştiririm?

Doğrudan tanımlayıcıları (isimler, kimlikler, doğum tarihleri) kaldırın. Mümkün olduğunda toplu veya gruplandırılmış veriler kullanın (kesin tarihler yerine yaş aralıkları). Denekleri yeniden tanımlayabilecek yarı tanımlayıcıları kontrol edin (örn. nadir hastalık + hastane = tanımlanabilir). Rehberlik için IRB'nize danışın; bazı veriler güvenli bir şekilde kimliksizleştirilemez ve kamuya açık olarak paylaşılmamalıdır. Alternatif: araştırmacıların kısıtlamalar altında yerinde verilere eriştiği bir veri enklavı aracılığıyla paylaşın.

Ön kayıt, klinik deney kaydı ile aynı mı?

Benzer ama aynı değil. Klinik deney kaydı (Clinicaltrials.gov), klinik deneyler için zorunludur ve temel bilgileri (hipotez, birincil sonuç) içerir. Ön kayıt (OSF, AsPredicted) daha ayrıntılıdır ve analiz planını, hipotezleri ve örneklem büyüklüğünü içerir. Her ikisi de ileriye dönük kayıttır; her ikisi de HARKing'i önler. Klinik deneyler, yayın koşulu olarak kayıt gerektirir (ICMJE gereksinimi). Diğer araştırmalar OSF'ye gönüllü olarak ön kayıt yaptırabilir.

Ön kayıttan sonra beklenmedik bulgular keşfedersem ne olur?

Keşifsel bulgulara izin verilir. Makalenizde, bulguları açıkça 'önceden kaydedilmiş' (planlanmış) veya 'keşifsel' (beklenmedik) olarak etiketleyin. Keşifsel bulguları rapor edin ancak bunların hipotez üreten, doğrulayıcı olmadığını belirtin. Bu şeffaflık HARKing'i önler; okuyucular planlanmış bulguları sonradan yapılan keşiflerden ayırt edebilir. Keşifsel bulgular, doğrulanmış olarak ele alınmadan önce yeni verilerde tekrarlanmalıdır.

Paylaşılan verilerime erişim için ücret alabilir miyim?

Genellikle hayır. Açık bilim ilkeleri, verilerin serbestçe erişilebilir olmasını gerektirir. Ancak, veriler tescilli ise veya ticari bir ürünün parçası ise, bir alt kümesini paylaşabilir, sınırlı kullanımlı bir lisans kullanabilir veya verileri kontrollü erişimli bir depoya yerleştirebilirsiniz (erişim için onay gerektirir). Kısıtlamaları her zaman açıkça belirtin. Tamamen açık veriler, etkiyi ve fon sağlayıcılarla uyumu en üst düzeye çıkarır.

Kaynaklar

  1. Open Science Framework (2023). OSF. Center for Open Science. link ↗
  2. Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data, 3, 160018. DOI: 10.1038/sdata.2016.18 ↗
  3. Cohen, S. A., Cox, R. P., Favor, T. K., & Glover, S. C. (2016). The Role of Preregistration in Psychological Research. Psychological Science Agenda (American Psychological Association). link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Data Sharing, Reproducibility, and Open Science Practices. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/publication-ethics/data-sharing-open-science

İlişkili yöntemler

Açık Erişim Yayın ModelleriHakem Değerlendirme SüreciAkademik Araştırmada İntihalBilimde Ön Baskı Sunucuları

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Açık Erişim Yayın ModelleriYayın etiği↔ karşılaştır
  • Hakem Değerlendirme SüreciYayın etiği↔ karşılaştır
  • Akademik Araştırmada İntihalYayın etiği↔ karşılaştır
  • Bilimde Ön Baskı SunucularıYayın etiği↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bilimde Ön Baskı Sunucuları

Benzer yöntemler

Veri Uydurma ve SahtekarlığıKlinik Araştırma KaydıBilimde Ön Baskı SunucularıAraştırma Bütünlüğü İlkeleriTekil Yayın ve Salam DilimlemeAraştırmalarda Veri Koruma ve Gizlilikİstatistiksel Raporlama Standartları: Analizlerin Şeffaf RaporlanmasıAraştırma Sorusu Formülasyonu

İlgili referans kavramlar

Tekrarlanabilir AraştırmaEksik Veri ve Katılımcı KaybıAraştırma Yöntemleri ve Deneysel Tasarımİstatistiksel Güç ve Örneklem BüyüklüğüCONSORT Bildirisi ve RKÇ RaporlamasıÇalışma Tasarımı ve Örneklem Büyüklüğü Planlaması

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Data Sharing and Open Science (Data Sharing, Reproducibility, and Open Science Practices). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/publication-ethics/data-sharing-open-science · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Open science movement; Center for Open Science; funding agencies (NIH, EU, NSF)
Subfamily
open-science
Year
2010
Type
Framework
İlişkili yöntemler
Açık Erişim Yayın ModelleriHakem Değerlendirme SüreciAkademik Araştırmada İntihalBilimde Ön Baskı Sunucuları
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil