数据论文是正式的学术论文，遵从学术发表规范，接受严格的同行评议。数据论文又与常规学术论文有很大不同：数据不是支持学术观点的辅助性材料，而是论文主体，它并不重点报道基于科学假设和科学问题的研究结果，而是重点描述科学数据本身。数好地发现、获取、理解、复用数据，并再次进行科研创新。

数据期刊指那些致力于发表数据论文的期刊，其重在描述实验和观察数据，并有效整合传统学术论文的内容和结构，力求在最大程度上促进数据重用，帮助用户进行检索和数据挖掘。数据期刊大致分为两种：一种是混合性的数据期刊，出版数据论文的同时，也出据论文发表的是可被检索的元数据文件，用以描述单个或一组可在线访问的数据集，其内容主要是对数据采集、获取、处理等过程和方法的描述，不涉及对数据和研究结果的推论、发现以及假设论证，目的是让科研群体更版综述、研究论文、会议报告等其他类型的文章；另一种是纯粹的数据期刊，其出版单元全部为数据论文。

1999年美国生态学会（ESA）出版的学术期刊Ecology首次刊发数据论文，2001、2003、2008年开放获取出版商Biomed Central先后创办了BMC Plant Biology、Human Genomics和BMC Research Notes 3种数据期刊，2008年Pensoft创办了ZooKeys，但这5种均为混合数据期刊，只是将“数据论文”作为一个子栏目。2009年Copernicus创办了一本纯数据期刊Earth System Science Data，自此每年都有新的数据期刊创立。从2012年开始，国际上数据期刊呈现飞速发展态势，2012-2014年间创办的数据期刊数量剧增，3年间共创办了13种。

我国第一本数据期刊是2014年中科院地理科学与资源研究所发行的《地理学报增刊》，该刊介绍有重要共享价值的科研数据，同时配合《全球变化科学研究数据注册与出版系统》的运行。2016年，中科院计算机网络信息中心创办了《中国科学数据》数据期刊，中科院地理科学与资源研究所于2017年创办了《全球变化数据学报》。我国科技期刊界对于数据期刊出版起步较晚，在科研数据的存储、管理和发表上与国外相比还存在非常明显的差距。虽然国内从“十一五”开始已经陆续建设领域数据存储平台，但由于缺乏统一的标准和规范的数据提交政策，仍然缺乏广泛影响力的科学数据存储平台。同时数据的质量控制也是当前数据期刊还要进一步解决的问题，数据质量不仅包括数据集的真实性、可靠性，也要求数据集的元数据符合领域或者相关标准，以便增加数据复用的便利程度。

随着我国《科学数据管理办法》的发布，有关我国科学数据的共享、安全、传播等问题必将受到科学技术行政部门、科研机构、出版界等多方人员更大重视。基于国内外科学数据出版和数据期刊的调研，建议从以下三方面加强我国科学数据共享与传播工作。

（1）建立数据仓储并加强期刊与数据库的关联。目前我国的数据期刊仅是通过自建的数据库相关联，建议参照国外数据期刊的经验，对于专业性强的期刊，可以按公共数据仓储的要求建立专业数据仓储（如生物学、地球科学、医学等），供相关专业数据期刊集中进行数据出版；对于专业性不突出的综合性期刊，可建立统一的公共数据仓储。

       （2） 健全数据质量控制和评议标准。科学数据作为重要的科研成果被纳入到学术出版体系中，对其质量加以控制尤为重要。进行数据出版时，应采用严格的同行评议机制，尤其要提请评审专家对数据及数据说明的完整性、数据格式的标准性、形成数据的方法及过程的严谨性和科学性进行有效评价。

（3） 制定科学数据统一的引用规范和标准。由于缺乏规范的科学数据引用机制，科学家们担心数据被盗用、数据共享无法体现学术平等。数据期刊要实现数据被全世界的科研工作者检索查询、阅读和引用，必须有大家共同遵守的引用规范和标准。数据期刊应该与数据中心共同制定规范的数据引用格式，并有明确的数据引用说明，这些规范和标准需具有普适性和通用性。

在新型出版模式下，学术期刊的作用不仅仅局限在提供文献资料支撑上，而是与知识服务紧密结合起来。只有通过各方的努力和实践，数据期刊的优势才能更好地发挥出来，从而更好地推动科研的发展。