CNAS-TRL-014:2021 第1页共7页 CNAS CNAS技术报告 科研数据特征划分及其分类体系表 中国合格评定国家认可委员会 发布日期:2021年01月01日 CNAS-TRL-014:2021 第2页共7页 前言 科研实验室是实施科技创新的重要组成部分和基础技术保障,出具的数据是科学 成果的依据,其质量直接影响科学成果的可靠性和科学性.但科研实验室存在科研数 据难以重复、可靠性难以评估的问题.如何对科研实验室进行规范管理,实现科研数 据的可靠和可重复,是科学界面临的重大课题.为了更好的规范科研实验室的管理和 运行,依托“十三五”国家重点研发计划“科研实验室认可关键技术研究”项目中 的“科研数据不确定性表征方法和评估技术研究”课题(编号:2016YFF0203801) CNAS组织编制了《科研数据特征划分及其分类体系表》. 本文件由中国合格评定国家认可委员会提出并归口. 本文件主要起草单位:中国合格评定国家认可中心、北京理工大学. 本文件主要起草人:周桃庚、吕京、傅华栋、宋桂兰. 发布日期:2021年01月01日 CNAS-TRL-014:2021 第3页共7页 科研数据特征划分及其分类体系表 1范围 本标准定义了科研数据的特征划分和分类方法,规定了科研数据分类体系表组 成、结构及编码规则和编制要求,用以保证科研数据组织、存储及交换的一致性. 2规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的.凡是注日期的引用文件,仅注日期的 版本适用于本文件.凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括的修改单)适 用于本文件. GB/T13016标准体系表编制原则和要求 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件. 3.1科研数据Research Data 在科技活动(实验、观测、探测、调查等)或通过其他方式所获取的反映客观世界的本质、 特征、变化规律等的原始性、基础性数据,以及根据不同科技活动需要,进行系统加工整理的数 据产品和相关信息. 3.2定量数据Quantitative Data 可以量化和验证的数据,适用于统计操作. 3.3定性数据Qualitative Data 近似或表征但无法测量的某物或现象的属性,特征,性质等的数据. 3.4科研数据分类Research Data Classification 根据科研数据的属性或特征,将其按照一定的原则和方法进行区分和归类,并建立起一定的 分类体系和排列顺序,以便更好地管理和使用科研数据的过程. 3.5线分类法method of1 inear classification 将分类对象按选定的若干属性(或特征)逐次分为若干层级,每个层级又分为若干类目.同一 分支的同层级类目之间构成并列关系,不同层级类目之间构成隶属关系. 3.6面分类法method of area classification 选定分类...
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