数据集概述
本数据集是论文“Beyond authorship: Analyzing disciplinary patterns of contribution statements using the CRediT taxonomy”的补充材料，包含基于CRediT分类法对多学科贡献声明的分析数据。研究覆盖Elsevier、PLOS期刊2017-2024年70余万篇论文及Scopus文献计量数据，聚焦贡献声明的学科差异、作者顺序关联等内容，数据集含1个文件。
文件详解
- 文件名称：
Gonzalez-Salmon-Supplementary-Material.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：作为论文补充材料，推测包含与CRediT贡献声明分析相关的结构化数据，可能涉及学科分类（多学科、健康、生命、物理、社会科学）、论文层面的作者及贡献信息、文献计量统计数据等支持研究结论的补充内容（具体字段需结合论文研究设计参考）。
数据来源
论文“Beyond authorship: Analyzing disciplinary patterns of contribution statements using the CRediT taxonomy”
适用场景
- 学术贡献模式研究：分析不同学科（健康、生命、物理、社会科学等）在CRediT贡献声明使用上的差异与规律。
- 科研评价体系优化：基于贡献声明与作者顺序的关联数据，探索更公平的科研贡献评估框架。
- 文献计量学分析：结合Scopus数据，研究多学科论文贡献声明的覆盖情况及演变趋势。
- 学术出版规范研究：探究Elsevier、PLOS等期刊在贡献声明披露实践上的特征与差异。
