FÉROVÁ data

FAIR data  jsou data, která odpovídají principům Findability, Accessibility , Interoperability, R reusability - findability , accessibility , kompatibility a opětovného použití [ 1] , zkratku FAIR lze také přeložit jako „fair“, „fair“. Tyto principy byly představeny v článku z března 2016 v časopise Scientific Data konsorciem několika vědců a organizací. [jeden]

Principy FAIR se zaměřují na schopnosti automatizovaného zpracování – tedy schopnost výpočetních systémů vyhledávat, přistupovat, interagovat a znovu používat data bez nebo s minimálním lidským zásahem – potřebné kvůli neustále rostoucímu objemu, složitosti a rychlosti informací. [2]

Zkratka FAIR/O znamená přidání výslovného označení otevřené licence (Open license) pro data k výše popsaným zásadám.

FAIR Principy publikované GO FAIR

Originál na https://www.go-fair.org/fair-principles/

Najít

Prvním krokem při (opětovném) použití dat je jejich nalezení. Metadata a data musí být snadno zjistitelná jak pro lidi, tak pro počítače. Strojově čitelná metadata jsou nezbytná pro automatické zjišťování datových sad a služeb a jsou nezbytnou součástí procesu FAIRfication.

F1. (Meta)datům je přiřazen globálně jedinečný a trvalý identifikátor F2. Data jsou popsána pomocí rozšířených metadat (definovaných níže v kapitole R1). F3. Metadata jasně a explicitně obsahují identifikátor dat, která popisují. F4. (Meta)data jsou registrována nebo indexována v systému s možností vyhledávání Původní text  (anglicky)[ zobrazitskrýt]

Prvním krokem při (opětovném) použití dat je jejich nalezení. Metadata a data by měla být snadno dohledatelná jak pro lidi, tak pro počítače. Strojově čitelná metadata jsou nezbytná pro automatické zjišťování datových sad a služeb, takže jde o základní součást procesu FAIRification.

F1. (Meta)datům je přiřazen globálně jedinečný a trvalý identifikátor F2. Data jsou popsána pomocí bohatých metadat (definovaných níže pomocí R1) F3. Metadata jasně a explicitně zahrnují identifikátor dat, která popisují F4. (Meta)data jsou registrována nebo indexována ve zdroji s možností vyhledávání

Přístupné

Jakmile uživatel najde data, která potřebuje, musí zjistit, jak k nim získat přístup, možná s ohledem na autentizaci a autorizaci .

A1. (Meta)data lze získat podle jejich ID pomocí standardizovaného komunikačního protokolu A1.1 Protokol je otevřený, bezplatný a univerzálně implementovatelný A1.2 Protokol umožňuje autentizační a autorizační proceduru tam, kde je to vhodné A2. Metadata zůstávají dostupná, i když samotná data již nejsou k dispozici Původní text  (anglicky)[ zobrazitskrýt]

Jakmile uživatel najde požadovaná data, musí vědět, jak se k nim může dostat, případně včetně autentizace a autorizace.

A1. (Meta)data jsou vyvolatelná podle jejich identifikátoru pomocí standardizovaného komunikačního protokolu A1.1 Protokol je otevřený, bezplatný a univerzálně implementovatelný A1.2 Protokol umožňuje v případě potřeby autentizační a autorizační proceduru A2. Metadata jsou přístupná, i když data již nejsou k dispozici

Interoperabilní - Kompatibilita

Data je obvykle potřeba propojit s jinými daty. Kromě toho musí data interagovat s aplikacemi nebo pracovními postupy pro analýzu , ukládání a zpracování.

I1. (Meta)data používají k reprezentaci znalostí formální, přístupný, běžný a široce používaný jazyk. I2. (Meta)data používají slovníky, které se řídí FAIR principy I3. (Meta)data zahrnují kvalifikované odkazy na jiná (meta)data Původní text  (anglicky)[ zobrazitskrýt]

Data je obvykle potřeba integrovat s jinými daty. Kromě toho musí data spolupracovat s aplikacemi nebo pracovními postupy pro analýzu, ukládání a zpracování.

I1. (Meta)data používají formální, přístupný, sdílený a široce aplikovatelný jazyk pro reprezentaci znalostí. I2. (Meta)data používají slovníky, které se řídí FAIR principy I3. (Meta)data zahrnují kvalifikované odkazy na jiná (meta)data

Reusable - opakovaně použitelné

Konečným cílem FAIR je optimalizovat opětovné použití dat. K dosažení tohoto cíle musí být metadata a data dobře popsána, aby je bylo možné replikovat a/nebo kombinovat za různých podmínek.

R1. Meta(data) jsou podrobná s mnoha přesnými a relevantními vlastnostmi R1.1. (Meta)data jsou publikována s jasnou permisivní licencí R1.2. (Meta)data spojená s podrobným popisem původu R1.3. (Meta)data jsou v souladu se standardy komunity relevantními pro danou oblast Původní text  (anglicky)[ zobrazitskrýt]

Konečným cílem FAIR je optimalizovat opětovné použití dat. Aby toho bylo dosaženo, měla by být metadata a data dobře popsána, aby je bylo možné replikovat a/nebo kombinovat v různých prostředích.

R1. Meta(data) jsou bohatě popsána s množstvím přesných a relevantních atributů R1.1. (Meta)data se uvolňují s jasnou a dostupnou licencí na používání dat R1.2. (Meta)data jsou spojena s podrobným původem R1.3. (Meta)data splňují standardy komunity relevantní pro doménu

Principy se týkají tří typů objektů: data (nebo jakýkoli digitální objekt), metadata (informace o tomto digitálním objektu) a infrastruktura. Například princip F4 specifikuje, že jak metadata, tak data jsou registrována nebo indexována v systému s možností vyhledávání (součást infrastruktury).

Původní text  (anglicky)[ zobrazitskrýt]

Principy se týkají tří typů entit: data (nebo jakýkoli digitální objekt), metadata (informace o tomto digitálním objektu) a infrastruktura. Princip F4 například definuje, že jak metadata, tak data jsou registrována nebo indexována v prohledávatelném zdroji (součást infrastruktury).

Přijetí a implementace zásad FAIR údajů

Jeden z prvních článků pojednávajících o podobných myšlenkách vyšel již v roce 2007. [3]

Na summitu G20 v Hangzhou v roce 2016 vydali vedoucí představitelé G20 prohlášení, ve kterém podpořili uplatňování principů FAIR ve výzkumu. [4] [5]

V roce 2016 skupina australských organizací vyvinula prohlášení FAIR Access for Australia's Research Outputs, které rozšířilo použití principů na výsledky výzkumu. [6]

V roce 2017 se Německo, Nizozemsko a Francie dohodly na zřízení [7] mezinárodního podpůrného úřadu pro iniciativu FAIR – GO FAIR International Support and Coordination Office .

Další mezinárodní organizace působící v ekosystému výzkumných dat, jako je CODATA nebo Research Data Alliance (RDA), také podporují implementaci FAIR svými členy. Vyhodnocení implementace FAIR-principů provádí Pracovní skupina pro FAIR Data Maturity Model v RDA [8] . Desetiletý strategický program CODATA Data for the Planet: Using Data to Sole Cross-Domain Challenges [9] zmiňuje principy FAIR dat jako základní vlastnost věd založených na datech.

Asociace evropských výzkumných knihoven doporučuje používat principy FAIR. [deset]

Dokument z roku 2017 od zastánců dat FAIR informoval o rostoucím povědomí o konceptu FAIR mezi různými výzkumníky a institucemi, ale také poznamenal, že principy se stírají, přičemž mnozí mají svou vlastní konkrétní vizi. [jedenáct]

Pokyny pro implementaci metod zpracování dat FAIR uvádějí, že náklady na plán správy dat v souladu s postupy FAIR by měly být 5 % z celkového rozpočtu na výzkum. [12]

V roce 2019 vydala Global Indigenous Data Alliance (GIDA) dodatek v podobě principů CARE. [13] Principy CARE rozšiřují principy FAIR přidáním kolektivního prospěchu, pravomoci ke kontrole, odpovědnosti a etiky, aby bylo zajištěno, že budou brány v úvahu historické souvislosti a rozdíly.

Je třeba poznamenat, že nedostatek informací o praktickém uplatňování pokynů vedl k jejich nejednotnému výkladu. [čtrnáct]

V lednu 2020 zástupci devíti skupin univerzit z celého světa připravili Sorbonnskou deklaraci o právech na výzkumná data [15] , která obsahovala závazek poskytovat FAIR data a vyzývala vlády, aby poskytly podporu pro její implementaci. [16]

Viz také

Poznámky

  1. 1 2 Wilkinson, Mark D. (15. března 2016). „Spravedlivé hlavní zásady pro správu vědeckých dat a správu“. vědecké údaje _ ]. 3 : 160018. Bibcode : 2016NatSD...360018W . DOI : 10.1038/sdata.2016.18 . PMID26978244  . _
  2. FÉR   Principy _ . JDĚTE NA FAIR . Staženo 16. února 2020. Archivováno z originálu dne 1. března 2020. Materiál byl zkopírován z tohoto zdroje, který je dostupný pod mezinárodní licencí Creative Commons Attribution 4.0 .
  3. Sandra Collins; Francoise Genova; Natalie Harrowerová; Simon Hodson; Sarah Jones; Leif Laaksonen; Daniel Mietchen; Ruta Petrauskaite; Peter Wittenburg (7. června 2018), „Turning FAIR data do reality: průběžná zpráva expertní skupiny Evropské komise pro FAIR data“, Zenodo, doi:10.5281/ZENODO.1285272
  4. Vedoucí představitelé G20. Komuniké lídrů G20  Summit v Chang-čou . europa.eu . Evropská komise (5. září 2016). Získáno 17. listopadu 2021. Archivováno z originálu dne 3. července 2017.
  5. Evropská komise uznává principy FAIR – Dutch Techcenter for Life Sciences . Dutch Techcenter for Life Sciences (20. dubna 2016). Získáno 17. listopadu 2021. Archivováno z originálu dne 20. července 2018.
  6. Australská pracovní skupina FAIR Access . www.fair-access.net.au . Získáno 3. dubna 2020. Archivováno z originálu dne 26. března 2020.
  7. Ministerie van Onderwijs. Pokrok směrem k evropskému cloudu pro otevřenou vědu – GO FAIR – Novinky – Government.nl  (n.d.) . www.government.nl (1. prosince 2017). Staženo 15. února 2020. Archivováno z originálu 21. února 2020.
  8. ↑ FAIR Data Maturity Model WG  . RDA (23. září 2018). Staženo 16. února 2020. Archivováno z originálu 16. února 2020.
  9. Dekadální program - CODATA . www.codata.org . Staženo 16. února 2020. Archivováno z originálu dne 15. února 2020.
  10. Asociace evropských výzkumných knihoven. Otevřená konzultace o FAIR Data Action Plan – LIBER . LIBER (13. července 2018). Získáno 17. listopadu 2021. Archivováno z originálu dne 29. listopadu 2020.
  11. Mons, Barend (7. března 2017). „Zataženo, stále více FAIR; přehodnocení hlavních zásad FAIR Data pro evropský cloud pro otevřenou vědu“. Informační služby a použití . 37 (1): 49-56. DOI : 10.3233/ISU-170824 .
  12. Science Europe. Financování správy dat výzkumu a související infrastruktury (květen 2016). Získáno 17. listopadu 2021. Archivováno z originálu dne 17. listopadu 2018.
  13. ↑ PÉČE Principy  správy původních dat  ? . Globální aliance domorodých dat . Získáno 30. září 2019. Archivováno z originálu 27. srpna 2021.
  14. Jacobsen, Annika (leden 2020). „FAIR Principles: Interpretace a implementační úvahy“. datová inteligence . 2 (1-2): 10-29. DOI : 10.1162/dint_r_00024 .
  15. Sorbonnské prohlášení o právech na výzkumná data Archivováno 25. února 2022 na Wayback Machine , 27. ledna 2020
  16. Otevřená data jsou „tvrdší“ než otevřený přístup a vyžadují „změnu myšlení“ Archivováno 6. listopadu 2021 na Wayback Machine , Times Higher Education , 31. ledna 2020

Odkazy