✓ データを公開している場合

推奨される方法です。 永続的識別子（DOI、アクセッション番号）を持つ公認の公開リポジトリにデータを登録します。

例：「本研究で生成・解析したデータセットは、Zenodoリポジトリ：[DOIリンク]で入手できます。ソースコードはGitHub：[リポジトリのURL]で入手できます。」

✓ 請求に応じてデータを提供する場合

合理的な請求があれば、責任著者からデータを提供します。連絡先を明記します。

例：「本研究で使用したデータセットは、合理的な請求に応じて責任著者から入手できます。連絡先：[メールアドレス]」

✓ データが原稿に含まれている場合

すべてのデータが、論文内の表、図、または補足ファイルに掲載されています。

例：「本研究で生成または解析したすべてのデータは、本論文およびその補足情報ファイルに含まれています。」

✓ データを公開できない場合

プライバシー、倫理、法律、または商業上の制約によりデータを共有できない場合です。理由の説明が必要です。

例：「HIPAA規則に基づく患者のプライバシー保護上の制約により、データを公開することはできません。匿名化されたデータは、倫理委員会の承認を得たうえで、適格な研究者に提供できる場合があります。」

汎用リポジトリ

• Zenodo - 学際的、DOIの付与
• Figshare - あらゆるファイル形式、可視化に対応
• Dryad - 査読付きのキュレーション済みデータセット
• Mendeley Data - 文献管理ツールと連携
• OSF (Open Science Framework) - プロジェクト管理＋データ

コードリポジトリ

• GitHub - バージョン管理、共同作業
• GitLab - 非公開／公開リポジトリ
• Bitbucket - 学術向けプランあり
• Code Ocean - 計算の再現性
• Software Heritage - 長期アーカイブ

分野別リポジトリ

• UCI ML Repository - 機械学習データセット
• Kaggle Datasets - コンペティションおよび公開データ
• GenBank - 生物学的配列データ
• IEEE DataPort - 工学データセット
• arXiv - 補足データ付きのプレプリント

機関リポジトリ

• 大学図書館のリポジトリ
• 研究センターのデータアーカイブ
• 国内・国際データセンター
• 分野別コンソーシアムのリポジトリ

• バージョン管理： コード管理にはGitベースのプラットフォーム（GitHub、GitLab）を使用する
• ドキュメント： インストール手順、依存関係、使用例を記載したREADMEファイルを含める
• ライセンス： 適切なオープンソースライセンス（MIT、Apache 2.0、GPL）を適用するか、制限事項を明記する
• 実行環境の指定： requirements.txt、environment.yml、またはDockerコンテナを提供する
• 再現可能なワークフロー： 生データから主要な結果を再現するスクリプトを含める
• バージョンのタグ付け： 掲載された原稿に対応するリポジトリのバージョンにタグを付ける
• DOIの付与： ZenodoとGitHubの連携機能を使用して、コードのリリースにDOIを付与する

• 原稿に記載した新規のアルゴリズムと手法
• データの前処理およびクリーニング用スクリプト
• 統計解析コードとモデルの学習手順
• 図の作成に使用した可視化スクリプト
• 学習済みモデルの重みとハイパーパラメータ（計算上可能な場合）
• ベンチマーク比較用コードと評価スクリプト

表形式データ

推奨： CSV、TSV、JSON
使用可： Excel（.xlsx）、HDF5
含める内容： 変数の定義、単位、欠損データのコード

画像と図

推奨： PNG、TIFF、SVG
使用可： JPEG、PDF
解像度： 出版品質として最低300 DPI

コードとスクリプト

推奨： プレーンテキスト（.py、.R、.m、.java）
含める内容： コメント、ドキュメント、使用例
明記する内容： 言語のバージョン、依存関係

特殊な形式

分野特有： NetCDF、GeoTIFF、FASTA
機械学習モデル： ONNX、pickle、TensorFlow SavedModel
含める内容： 形式の説明文書と読み込み手順

• 著作権で保護された図・表： 他の出版物の内容を転載または改変する場合
• 写真： 個人を特定できる人物の画像、または著作権で保護された美術作品の画像
• 長文の引用： 単一の出典から250-400語を超えて引用する場合
• 未発表データ： 共同研究者や他の研究者のデータセットや結果を使用する場合
• 専有の資料： 企業ロゴ、商標、商用データセット

• オープンアクセス論文： CC BY、CC BY-SA、または同様の制約の少ないライセンスのもとで公開されたコンテンツ（ただし適切なクレジットの表示は必要）
• パブリックドメイン： 著作権の保護期間が満了した著作物、または明示的にパブリックドメインとされた著作物
• ご自身の著作物： ご自身の過去の出版物の資料（著作権を保持している場合、またはライセンスが再利用を認めている場合）
• フェアユース： 批評、論評、学術的分析のための限定的な引用（法域により異なる）
• 政府刊行物： 政府機関の公開データおよび文書（国により異なる）

1. 著作権者（元の出版社、著者、または権利者）に連絡する
2. 再利用したい内容（図番号、表、本文の抜粋）を具体的に示す
3. 使用方法（JBRの原稿での使用）を説明する
4. CC BY 4.0ライセンスのもとでのオープンアクセス出版物での使用について許諾を求める
5. 書面による確認を得る（メールでも可）
6. 図・表のキャプションに許諾に関する記載を含める
7. 査読中に求められた場合は、許諾に関するやり取りの写しを提出する

見つけられる（Findable）

• 永続的識別子（DOI）を付与する
• 充実したメタデータを提供する
• 検索可能なリポジトリに登録する
• 内容がわかるファイル名を使用する

アクセスできる（Accessible）

• 標準的なプロトコル（HTTP、FTP）を使用する
• 長期的な利用可能性を確保する
• 必要に応じて認証を設ける
• データが制限されている場合でもメタデータにはアクセスできるようにする

相互運用できる（Interoperable）

• 標準化された形式（CSV、JSON、XML）を使用する
• 統制語彙を適用する
• 形式の説明文書を含める
• 他のデータとの統合を可能にする

再利用できる（Reusable）

• 明確なライセンス（CC BY、CC0）を付与する
• 来歴情報を含める
• コミュニティの標準を満たす
• 処理手順を記録する