CNAS-TRL-014：2021 科研数据特征划分及其分类体系表.pdfVIP

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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

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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。

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本文件主要起草人：周桃庚、吕京、傅华栋、宋桂兰。o

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发布日期：2021年01月01日

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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

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版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适

用于本文件。o

GB/T13016标准体系表编制原则和要求c

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3术语和定义w

下列术语和定义适用于本文件。x

3.1科研数据ResearchDataf

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

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据产品和相关信息。b

3.2定量数据QuantitativeData

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可以量化和验证的数据，适用于统计操作。

3.3定性数据QualitativeData

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近似或表征但无法测量的某物或现象