在SCI论文发表中，数据管理与共享是一个至关重要的环节。它不仅关乎研究的透明度、可重复性和可验证性，还体现了科研工作的严谨性和诚信度。以下是一些关于SCI论文发表中数据管理与共享的建议：

一、数据管理

　　1.数据收集与整理：确保数据的来源可靠，收集过程符合伦理和法律规定。在收集数据时，应遵循一定的标准化程序，以保证数据的准确性和一致性。在整理数据时，应注意数据的清洗、分类和标记，以便后续的分析和处理。

　　2.数据存储与备份：建立合适的数据存储系统，确保数据的长期保存和可检索性。同时，应定期备份数据，以防止意外数据丢失。云存储或其他安全的存储方式是值得考虑的选择。

　　3.数据质量控制：在数据分析之前，应对数据进行质量检查，包括检查数据的完整性、准确性和一致性。这有助于确保后续分析结果的可靠性。

　　4.数据字典与文档：创建一个详细的数据字典，解释每个变量的含义、取值范围和计量单位。同时，提供完整的文档，说明数据的来源、收集方法、处理过程等，以便其他研究者能够理解和正确使用数据。

二、数据共享

　　1.遵循期刊要求：越来越多的SCI期刊要求作者共享研究数据，以支持论文的结论和增强研究的可重复性。在投稿前，应仔细阅读期刊的投稿指南，了解期刊对数据共享的具体要求。

　　2.选择合适的存储库：将数据存储在公共数据存储库中，以便其他研究者能够方便地访问和使用数据。在选择存储库时，应考虑存储库的可靠性、易用性和访问权限等因素。

　　3.遵守法律法规：在共享数据时，必须遵守相关的法律法规，如知识产权法、隐私法等。对于涉及个人隐私或敏感信息的数据，需要进行适当的脱敏处理或获得相关机构的批准。

　　4.提供详细的说明文档：在共享数据时，应提供详细的说明文档，包括数据的来源、收集方法、处理过程、分析方法和结果等。这有助于其他研究者更好地理解和使用数据。

　　SCI论文发表中的数据管理与共享是一个重要而复杂的任务。通过加强数据管理，可以确保数据的准确性、可靠性和可追溯性；通过共享数据，可以提高研究的透明度和可重复性，促进科研工作的交流和合作。