I detta dokument beskrivs ett pågående forskningsprojekt för att testa FAIR-dataprincipernas effektivitet och relevans. Samtidigt kommer den att analysera hur enkelt det är för dataarkiven att följa principerna. Forskningen ägde rum från november 2016 till januari 2017 och kommer att stödjas med återkoppling från arkiven. FAIR-dataprinciperna innehåller 15 aspekter som motsvarar de fyra bokstäverna FAIRFindable, Accessible, Interoperable, Reusable. Dessa principer har redan fått dragkraft inom forskarvärlden. Europeiska kommissionen har nyligen ökat sin efterfrågan på forskning för att ta fram öppna data. De relevanta riktlinjerna 1 är uttryckligen skrivna inom ramen för FAIR-dataprinciperna. Med tanke på ett ökande antal forskare kommer att utsättas för riktlinjerna, förstå deras genomförbarhet och föreslå där det kan finnas utrymme för ändringar och anpassning är av avgörande betydelse. Detta övningspapper är kopplat till en datauppsättning (Dunning et al., 2017) som innehåller den ursprungliga översikten över urvalsgruppens statistik och diagram, i ett Excel-kalkylblad. Under loppet av två månader har web-interfaces, help-sidor och metadata-poster i över 40 databaser undersökts, för att poängsätta det individuella dataarkivet mot FAIR-principerna och fasterna. Trafikljussystemet möjliggör färgkodning enligt överensstämmelse och vaghet. Den statistiska analysen ger övergripande, kategoriserade, på principerna fokuserar, och på aspekten fokuserar resultaten. Analysen omfattar den statistiska och beskrivande utvärderingen, följt av utarbetande av element i FAIR-dataprinciperna, ämnesspecifika eller arkivspecifika skillnader, och därefter vad databaser kan göra för att förbättra sin informationsarkitektur. 1 H2020 Riktlinjer för hantering av FAIR-data:
Författarna till REF fokuserar på att mäta FAIRness i forskningsdatabaser.
Are the FAIR Data Principles Fair
{'venue': 'IJDC', 'journal': 'IJDC', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}