Périmètre - Lancé en 2018 par la société commerciale Digital Science (UK), le moteur de recherche académique Dimensions permet de mener une recherche dans 1 556 3184 datasets (25 août 2020). Ils sont issus d’une centaine d’entrepôts, parmi lesquels des entrepôts pluridisciplinaires (Dryad, Figshare contenant lui-même des données associées aux publications d’éditeurs scientifiques comme PLoS), des entrepôts publics internationaux (Zenodo), des entrepôts thématiques (Pangea), l’entrepôt de données Mendeley data de l’éditeur commercial Elsevier. (Voir aussi la fiche CoopIST : Utiliser des moteurs de recherche académiques gratuits).

Mode de recherche - Comme pour les publications, la recherche peut porter sur l’ensemble des données du jeu de données (Full data), ou être limitée aux titre et résumé (Title and abstract), ou aux seuls mots-clés (Keywords Search) ou au seul résumé (Abstract Search) du jeu de données.
Les résultats peuvent être filtrés par année (Publication year), par auteurs (Researchers), par thématique (Field of research), par titre de la revue publiant les jeux de données (Source), et par entrepôt (Repository).
Après création d’un compte et connexion, le bouton Save/Export est actif et permet une sauvegarde des résultats (Save as favorite) dans Dimensions ou un export (Export results) des références de jeux de données obtenus.

L’aide en ligne sous la forme d’une foire aux questions (FAQ) est bien documentée avec un moteur de recherche spécifique.