Dane TARGOWE - FAIR data

Wprowadzenie do danych FAIR i trwałych identyfikatorów .
Zasady dotyczące danych FAIR.jpg

Dane FAIR to dane, które spełniają zasady wyszukiwania , dostępności , interoperacyjności i ponownego wykorzystania . Akronim i zasady zostały zdefiniowane w artykule z marca 2016 r. w czasopiśmie Scientific Data przez konsorcjum naukowców i organizacji.

Zasady FAIR kładą nacisk na możliwość działania maszyn (tj. zdolność systemów obliczeniowych do wyszukiwania, uzyskiwania dostępu, współdziałania i ponownego wykorzystywania danych bez lub przy minimalnej interwencji człowieka), ponieważ ludzie coraz częściej polegają na wsparciu obliczeniowym w radzeniu sobie z danymi w wyniku wzrostu liczby objętość, złożoność i szybkość tworzenia danych.

Skrót FAIR/O data jest czasami używany do wskazania, że ​​dany zbiór danych lub baza danych jest zgodna z zasadami FAIR, a także posiada otwartą licencję na wyraźne przetwarzanie danych .

Zasady FAIR opublikowane przez GO FAIR

Znajdowalny

Pierwszym krokiem w (ponownym) wykorzystywaniu danych jest ich odnalezienie. Metadane i dane powinny być łatwe do znalezienia zarówno dla ludzi, jak i komputerów. Metadane do odczytu maszynowego są niezbędne do automatycznego wykrywania zbiorów danych i usług, dlatego jest to niezbędny element procesu FAIRification.

F1. (Meta)dane mają przypisany globalnie unikalny i trwały identyfikator

F2. Dane są opisane bogatymi metadanymi (zdefiniowanymi przez R1 poniżej)

F3. Metadane wyraźnie i wyraźnie zawierają identyfikator danych, które opisują

F4. (Meta)dane są rejestrowane lub indeksowane w przeszukiwalnym zasobie

Dostępny

Gdy użytkownik znajdzie wymagane dane, musi wiedzieć, w jaki sposób można uzyskać do nich dostęp, łącznie z uwierzytelnianiem i autoryzacją .

A1. (Meta)dane można pobrać według ich identyfikatora przy użyciu znormalizowanego protokołu komunikacyjnego

A1.1 Protokół jest otwarty, bezpłatny i powszechnie możliwy do wdrożenia

A1.2 Protokół umożliwia, w razie potrzeby, procedurę uwierzytelniania i autoryzacji

A2. Metadane są dostępne, nawet jeśli dane nie są już dostępne

Interoperacyjny

Dane zazwyczaj muszą być zintegrowane z innymi danymi. Ponadto dane muszą współdziałać z aplikacjami lub przepływami pracy w celu analizy , przechowywania i przetwarzania .

I1. (Meta)dane używają formalnego, dostępnego, współdzielonego i szeroko stosowanego języka do reprezentacji wiedzy.

I2. (Meta)dane używają słowników zgodnych z zasadami FAIR

I3. (Meta)dane obejmują kwalifikowane odniesienia do innych (meta)danych

Wielokrotnego użytku

Ostatecznym celem FAIR jest optymalizacja ponownego wykorzystania danych. Aby to osiągnąć, metadane i dane powinny być dobrze opisane, aby można je było replikować i/lub łączyć w różnych ustawieniach.

R1. Meta(dane) są bogato opisane za pomocą wielu dokładnych i odpowiednich atrybutów

R1.1. (Meta)dane są udostępniane z jasną i dostępną licencją na wykorzystanie danych

R1.2. (Meta)dane są powiązane ze szczegółowym pochodzeniem

R1.3. (Meta)dane spełniają standardy społeczności właściwe dla danej domeny

Zasady odnoszą się do trzech rodzajów podmiotów: danych (lub dowolnego obiektu cyfrowego), metadanych (informacji o tym obiekcie cyfrowym) i infrastruktury. Na przykład zasada F4 określa, że ​​zarówno metadane, jak i dane są rejestrowane lub indeksowane w przeszukiwalnym zasobie (komponent infrastruktury).

—  GO FAIR, FAIR Zasady, https://www.go-fair.org/fair-principles/

Akceptacja i wdrożenie zasad dotyczących danych FAIR

Przed targami FAIR artykuł z 2007 roku był najwcześniejszym artykułem omawiającym podobne idee związane z dostępnością danych.

Podczas szczytu G20 Hangzhou w 2016 r. przywódcy G20 wydali oświadczenie popierające stosowanie zasad UCZCIWOŚCI w badaniach naukowych.

W 2016 r. grupa australijskich organizacji opracowała Oświadczenie w sprawie FAIR Access to Australia's Research Outputs, które miało na celu szersze rozszerzenie zasad na wyniki badań.

W 2017 r. Niemcy, Holandia i Francja uzgodniły utworzenie międzynarodowego biura wspierającego inicjatywę FAIR – Międzynarodowego Biura Wsparcia i Koordynacji GO FAIR .

Inne międzynarodowe organizacje działające w ekosystemie danych badawczych, takie jak CODATA czy Research Data Alliance (RDA), również wspierają wdrożenia FAIR przez swoje społeczności. Ocena wdrożenia zasad FAIR jest analizowana przez Grupę Roboczą Modelu Dojrzałości Danych FAIR RDA, strategiczny Program Dekada CODATA „Data for Planet: Making data work for cross-domain challenge” wymienia zasady danych FAIR jako fundamentalny element nauki opartej na danych.

Poradnik „Wdrażanie zasad FAIR dotyczących danych – rola bibliotek”

Stowarzyszenie Europejskich Bibliotek Naukowych zaleca stosowanie zasad fair.

Artykuł zwolenników danych FAIR z 2017 r. donosił, że świadomość koncepcji FAIR rośnie wśród różnych badaczy i instytutów, ale także zrozumienie tej koncepcji staje się niejasne, ponieważ różni ludzie stosują do niej swoje własne, odmienne perspektywy.

Przewodniki na temat wdrażania praktyk dotyczących danych FAIR stwierdzają, że koszt planu zarządzania danymi zgodnie z praktykami dotyczącymi danych FAIR powinien wynosić 5% całkowitego budżetu na badania.

W 2019 r. Global Indigenous Data Alliance (GIDA) opublikował CARE Principles for Indigenous Data Governance jako uzupełniający przewodnik. Zasady CARE rozszerzają zasady nakreślone w danych FAIR o zbiorowe korzyści, uprawnienia do kontroli, odpowiedzialność i etykę, aby zapewnić, że wytyczne dotyczące danych odnoszą się do kontekstów historycznych i różnic we władzy. CARE Principles for Indigenous Data Governance zostały opracowane podczas International Data Week and Research Data Alliance Plenarny współorganizowanej konferencji „Indigenous Data Sovereignty Principles for the Governance of Indigenous Data Workshop”, 8 listopada 2018 r., Gaborone, Botswana.

Brak informacji na temat sposobu realizacji wytycznych doprowadził do ich niespójnych interpretacji.

W styczniu 2020 r. przedstawiciele dziewięciu grup uniwersytetów z całego świata opracowali deklarację Sorbony w sprawie praw do danych badawczych , która zawierała zobowiązanie do danych FAIR i wezwała rządy do udzielenia wsparcia, aby to umożliwić.

Zobacz też

Bibliografia

Zewnętrzne linki