Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Введение в данные FAIR и постоянные идентификаторы .
ЧЕСТНЫЕ данные rules.jpg

Данные FAIR - это данные, которые соответствуют принципам доступности , доступности , функциональной совместимости и возможности повторного использования . [1] В публикации консорциума ученых и организаций, опубликованной в марте 2016 г., в разделе «Научные данные» были указаны «Справедливые руководящие принципы для управления научными данными» с использованием аббревиатуры FAIR, что упростило обсуждение этой концепции.

Авторы намеревались предоставить руководящие принципы для улучшения поиска, доступности, взаимодействия и повторного использования цифровых активов. Принципы FAIR подчеркивают возможность действия машины (то есть способность вычислительных систем находить, получать доступ, взаимодействовать и повторно использовать данные без вмешательства человека или с минимальным вмешательством человека), потому что люди все больше полагаются на вычислительную поддержку для работы с данными в результате увеличения объем, сложность и скорость создания данных. [2]

Аббревиатура FAIR / O data иногда используется для обозначения того, что рассматриваемый набор данных или база данных соответствует принципам FAIR, а также содержит явную открытую лицензию на доступ к данным .

Честные принципы [ править ]

Найти [ править ]

Первый шаг в (повторном) использовании данных - это их найти. Метаданные и данные должны быть легко доступны как для людей, так и для компьютеров. Машиночитаемые метаданные необходимы для автоматического обнаружения наборов данных и сервисов, поэтому это важный компонент процесса FAIRification.

F1. (Мета) данным присваивается глобальный уникальный и постоянный идентификатор

F2. Данные описываются с помощью обширных метаданных (определяется R1 ниже)

F3. Метаданные четко и явно включают идентификатор данных, которые они описывают.

F4. (Мета) данные регистрируются или индексируются в доступном для поиска ресурсе [2]

Доступно [ править ]

Как только пользователь найдет необходимые данные, он должен знать, как к ним можно получить доступ, возможно, включая аутентификацию и авторизацию.

А1. (Мета) данные могут быть получены по их идентификатору с использованием стандартизованного протокола связи.

A1.1 Протокол открытый, бесплатный и универсальный.

A1.2 Протокол позволяет при необходимости выполнять процедуру аутентификации и авторизации.

A2. Метаданные доступны, даже если данные больше не доступны [2]

Совместимость [ править ]

Данные обычно необходимо интегрировать с другими данными. Кроме того, данные должны взаимодействовать с приложениями или рабочими процессами для анализа, хранения и обработки.

I1. (Мета) данные используют формальный, доступный, общий и широко применимый язык для представления знаний.

I2. (Мета) данные используют словари, соответствующие принципам FAIR.

I3. (Мета) данные включают квалифицированные ссылки на другие (мета) данные [2]

Многоразовый [ править ]

Конечная цель FAIR - оптимизировать повторное использование данных. Для этого метаданные и данные должны быть хорошо описаны, чтобы их можно было реплицировать и / или комбинировать в различных условиях.

R1. Мета (данные) подробно описаны множеством точных и релевантных атрибутов.

R1.1. (Мета) данные выпускаются с четкой и доступной лицензией на использование данных

R1.2. (Мета) данные связаны с подробным происхождением

R1.3. (Мета) данные соответствуют отраслевым стандартам сообщества

Принципы относятся к трем типам сущностей: данные (или любой цифровой объект), метаданные (информация об этом цифровом объекте) и инфраструктура. Например, принцип F4 определяет, что и метаданные, и данные регистрируются или индексируются в доступном для поиска ресурсе (компонент инфраструктуры). [2]

Принятие и реализация принципов ЧЕСТНЫХ данных [ править ]

В 2016 году саммит G20 Ханчжоу , что G20 лидеры выступили с заявлением , одобряющий применение принципов добросовестной для исследования. [3] [4]

В 2016 году группа австралийских организаций разработала Заявление о СПРАВЕДЛИВОЙ доступе к результатам исследований Австралии, цель которого - распространить принципы на результаты исследований в более общем плане. [5]

В 2017 году Германия, Нидерланды и Франция договорились о создании [6] международного офиса для поддержки инициативы FAIR - Международного бюро поддержки и координации GO FAIR .

Другие международные организации, активно участвующие в экосистеме исследовательских данных, такие как CODATA или Research Data Alliance (RDA), также поддерживают справедливые реализации своих сообществ. Оценка реализации принципов FAIR изучается рабочей группой по модели зрелости данных FAIR при RDA [7]. В стратегической десятилетней программе CODATA «Данные для планеты: заставить данные работать для решения междоменных проблем» [8] принципы данных FAIR упоминаются как фундаментальный инструмент наука, управляемая данными.

«Внедрение принципов честных данных - роль библиотек», руководство

Ассоциация европейских научных библиотек рекомендует использовать принципы FAIR. [9]

В статье 2017 года сторонников данных FAIR сообщается, что осведомленность о концепции FAIR растет среди различных исследователей и институтов, но также понимание концепции становится запутанным, поскольку разные люди применяют к ней свои собственные разные точки зрения. [10]

В руководствах по внедрению практик FAIR указывается, что стоимость плана управления данными в соответствии с практикой FAIR должна составлять 5% от общего бюджета исследования. [11]

До FAIR статья 2007 года была самой ранней статьей, в которой обсуждались подобные идеи, связанные с доступностью данных. [12]

В 2019 году Глобальный альянс данных коренных народов (GIDA) выпустил Принципы CARE для управления данными коренных народов в качестве дополнительного руководства. [13] Принципы CARE расширяют принципы, изложенные в СПРАВЕДЛИВЫХ данных, и включают в себя коллективную выгоду, полномочия на контроль, ответственность и этику, чтобы гарантировать, что руководящие принципы данных учитывают исторический контекст и различия в полномочиях. Принципы CARE для управления данными коренных народов были разработаны на Международной неделе данных и на пленарном заседании Research Data Alliance, организованном совместно с семинаром «Принципы суверенитета данных коренных народов для управления данными коренных народов», 8 ноября 2018 г., Габороне, Ботсвана.

Отсутствие информации о том, как применять руководящие принципы, привело к их непоследовательному толкованию. [14]

См. Также [ править ]

  • Управление данными
  • Ремикс культура
  • Открытый доступ
  • Открытые данные - наборы данных и базы данных с явной открытой лицензией на доступ к данным.
  • Открытая наука

Ссылки [ править ]

  1. ^ Уилкинсон, Марк Д .; Дюмонтье, Мишель; Ольберсберг, Айсбранд Ян; Эпплтон, Габриель; и другие. (15 марта 2016 г.). «Справедливые руководящие принципы для управления научными данными и рационального использования» . Научные данные . 3 : 160018. DOI : 10.1038 / sdata.2016.18 . OCLC  961158301 . PMC  4792175 . PMID  26978244 .
  2. ^ a b c d e "Честные принципы" . ИДТИ ЯРМАРКА . Проверено 16 февраля 2020 . Материал был скопирован из этого источника, который доступен по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  3. ^ Лидеры G20 (5 сентября 2016). «Коммюнике лидеров G20 на саммите в Ханчжоу» . europa.eu . Европейская комиссия.
  4. ^ «Европейская комиссия принимает принципы ЧЕСТНИКИ - Голландский технический центр наук о жизни» . Голландский технический центр наук о жизни . 20 апреля 2016 г.
  5. ^ "Австралийская рабочая группа СПРАВЕДЛИВОГО доступа" . www.fair-access.net.au . Проверено 3 апреля 2020 .
  6. ^ Ministerie ван Onderwijs, Cultuur ан Wetenschap (2017-12-01). «Прогресс на пути к европейскому открытому научному облаку - GO FAIR - новость - Government.nl» . www.government.nl (на голландском) . Проверено 15 февраля 2020 .
  7. ^ "Честная рабочая группа по модели зрелости данных" . RDA . 2018-09-23 . Проверено 16 февраля 2020 .
  8. ^ "Десятилетняя программа - КОДАТА" . www.codata.org . Проверено 16 февраля 2020 .
  9. ^ Ассоциация европейских исследовательских библиотек (13 июля 2018 г.). «Открытая консультация по плану действий FAIR Data - LIBER» . ЛИБЕР .
  10. ^ Монс, Баренд; Нейлон, Кэмерон; Велтероп, Ян; Дюмонтье, Мишель; да Силва Сантос, Луис Олаво Бонино; Уилкинсон, Марк Д. (7 марта 2017 г.). «Облачно, все чаще ЧЕСТНАЯ; пересмотр руководящих принципов ЧЕСТНЫХ данных для Европейского открытого научного облака» . Информационные услуги и использование . 37 (1): 49–56. DOI : 10.3233 / ГИП-170824 . ЛВП : 20.500.11937 / 53669 .
  11. ^ Science Europe (май 2016 г.). «Финансирование управления данными исследований и соответствующей инфраструктуры» (PDF) .
  12. ^ Сандра Коллинз; Франсуаза Женова; Натали Харроуэр; Саймон Ходсон; Сара Джонс; Лейф Лааксонен; Даниэль Митчен; Рута Петраускайте; Питер Виттенбург (7 июня 2018 г.), «Превращение данных FAIR в реальность: промежуточный отчет Группы экспертов Европейской комиссии по данным FAIR», Zenodo, doi: 10.5281 / ZENODO.1285272
  13. ^ «Принципы CARE по управлению данными коренных народов» . Глобальный альянс данных коренных народов . Проверено 30 сентября 2019 .
  14. ^ Якобсен, Анника; де Миранда Азеведо, Рикардо; Джути, Ник; Батиста, Доминик; Коулз, Саймон; Корнет, Рональд; Курто, Мелани; Кросас, Мерсе; Дюмонтье, Мишель; Evelo, Chris T .; Гобл, Кэрол; Гуиззарди, Джанкарло; Хансен, Карстен Крайгер; Хаснаин, Али; Хеттне, Кристина; Геринга, Яап; Хофт, Роб В.В.; Имминг, Мелани; Джеффри, Кейт Дж .; Калияперумал, Раджарам; Kersloot, Martijn G .; Киркпатрик, Кристина Р .; Кун, Тобиас; Лабастида, Игнаси; Маганья, Барбара; Маккуилтон, Питер; Мейерс, Натали; Монтесанти, Анналиса; ван Рейзен, Мирьям; Рокка-Серра, Филипп; Пергл, Роберт; Сансоне, Сусанна-Ассунта; да Силва Сантос, Луис Олаво Бонино; Шнайдер, Джулиана; Строун, Джордж; Томпсон, Марк; Ваагмеестер, Андра; Вейгель, Тобиас; Уилкинсон, Марк Д .; Willighagen, Egon L .; Виттенбург, Питер; Роос, Марко; Монс, Баренд; Шультес, Эрик (январь 2020 г.).«Честные принципы: интерпретация и соображения реализации» . Анализ данных . 2 (1–2): 10–29. DOI : 10.1162 / dint_r_00024 .

Внешние ссылки [ править ]

  • FAIR Data and Semantic Publishing , заявление из лаборатории первого автора оригинальной статьи
  • Руководство по достоверным данным Голландского технологического центра наук о жизни
  • Сайт инициативы GO FAIR
  • Принципы FAIR с подробным описанием каждого из руководящих принципов инициативы GO FAIR
  • СКАЗКА, объясняющая принципы ЧЕСТНИКИ , опубликованная проектом FAIR