F.A.I.R. põhimõtted: A.F.I.A. põhimõtted: Kiire sissejuhatus

Millised on F.A.I.R. põhimõtted?

FAIR-põhimõtted on suunised andmete leitavaks, juurdepääsetavaks, koostalitlusvõimeliseks ja taaskasutatavaks muutmiseks. Need põhimõtted võeti kasutusele selleks, et lahendada andmete jagamise ja taaskasutamisega seotud probleeme teadusuuringutes, kuid neid saab kohaldada ka muudes valdkondades.

Nende põhimõtete eesmärk on edendada avatust, koostööd ja andmete potentsiaalse väärtuse maksimeerimist teadusuuringutes ja mujal.

F.A.I.R.-põhimõtted on nelja põhimõtte kogum, mis võeti kasutusele selleks, et lahendada andmete jagamise ja taaskasutamisega seotud probleeme teadusuuringutes, kuid neid saab kohaldada ka muudes valdkondades.

See aitab tugevdada protsessi, kui andmeid kogutakse, salvestatakse ja taaskasutatakse.
Need, kes kasutavad andmeid iga päev - sealhulgas andmeteadlased ja andmeanalüütikud - otsivad võimalusi andmete kogumise protsessi terviklikkuse ja kvaliteedi parandamiseks.
Need neli F.A.I.R.-põhimõtet annavad andmeanalüütikutele suunised, mis aitavad neil tagada, et andmed saadakse ja registreeritakse tõhusalt ja süstemaatiliselt. Kui need elemendid on täidetud, hõlbustab see juurdepääsu andmetele ja nende taaskasutamist.

Nende põhimõtete eesmärk on edendada avatust, koostööd ja andmete potentsiaalse väärtuse maksimeerimist teadusuuringutes ja mujal.

Mida tähendab olla F.A.I.R.

Uurimisandmeid ei kasutata sageli üle selle, milleks need ette nähtud on eesmärk. Tegelikult ei ole paljudel juhtudel teaduslikud andmed jagatud või isegi korduvkasutatavad.

See võib olla tingitud andmekaitsest või sellest, et andmeid on raske leida. Kujutage ette nende andmete potentsiaali, kui neid kasutataks väljaspool nende algset eesmärki. Mõelge, mida see võiks tähendada meditsiiniliste läbimurrete tegemiseks haiguste või uuenduslike alternatiivsete energiaallikate puhul. Kasu ühiskonnale oleks tohutu.

Need, kes igapäevaselt andmetega tegelevad, sealhulgas teadlased, rahastajad ja kirjastajad, soovivad muuta teaduslikud andmed kättesaadavamaks ja suurendada nende väärtust. Teistele teadlastele ja teadlastele juurdepääsu võimaldamine teie andmetele lihtsustab uusi avastusi ja soodustab teadusuuringute läbipaistvust.

Selle saavutamiseks töötoas "Ühiselt andmete FAIRporti kavandamine" 2014. aastal osalenud Lorentz töötoas "F.A.I.R.-põhimõtted teadusandmete haldamiseks ja haldamiseks", et juhendada teadlasi andmete jagamise optimeerimisel ja andmete taaskasutamise tagamisel nii inimeste kui ka masinate poolt.

Kuid mida täpselt tähendab F.A.I.R.? Selles artiklis uurime, mida F.A.I.R. tähendab ja miks see on oluline.

Akronüümi F.A.I.R. taga

Kuigi see on akronüüm, moodustab see ka päris sõna. Vähemalt inglise keeles. Sõna, mis tähendab reeglite järgi mängimist - ausat lähenemist.

Teaduses, kui me viitame "F.A.I.R. andmetele" , on see samamoodi: teadlased, kes esitavad oma andmed reeglite järgi. Reeglid, mis on kokku lepitud selleks, et andmed oleksid kergesti leitavad, juurdepääsetavad, koostalitlusvõimelised ja taaskasutatavad - need moodustavad akronüümi F.A.I.R. Need põhimõtted annavad teadlastele juhised, kuidas nende andmeid tuleks korraldada, et need oleksid kergesti kättesaadavad, arusaadavad, vahetatavad ja taaskasutatavad.

Lae alla meie e-raamat, et teada saada, kuidas muuta oma andmed F.A.I.R.

Vaatleme lähemalt iga osa tervikust.

F tähendab "leitav

Muidugi, te võite leida oma andmed, kuid kui kaua see võtab aega? Kas te leiate need hõlpsasti?

Iga hetk, mis kulub teabe otsimisele, on hetk, mis on teadusest ja innovatsioonist ära võetud. Andmed peaksid olema hõlpsasti leitavad, säästes nii aega kui ka vaeva.

Võtame klassikalise juhtumi: teaduslikke uurimistöid on teatavasti raske leida, isegi kui need on avaldatud avatud juurdepääsuga. Selle põhjuseks võib olla nii lihtne põhjus, et otsingumootorid nagu Google, Bing või Yahoo! ei leia neid õigete märksõnadega.

Teadlased peaksid oma võtmesõnu hoolikalt valima. Teadmine, kuidas neid kasutatakse, peaks aitama; see annab ülesandele tähtsuse ja tähenduse. Nende sõnade hoolikas läbimõtlemine võib teabe leidmisel palju muuta.

Teine oluline punkt on järjepidevus. Kui teadlased hakkavad kasutama erinevaid märksõnu ja termineid oma uuringute nimetamiseks ja salvestamiseks, ei ole oluline, kui palju märksõnu sellega seotud on - need ei toimi nii, nagu peaksid.

Nüüd ekstrapoleerige see teie andmehaldusvahendis olevatele uurimisandmetele. Siin on märksõnadel ja siltidel sama funktsioon: nad seovad seotud metaandmeid ja faile ning hõlbustavad hilisemat leidmist.

Seega võtke hetkeks aega ja mõelge tõesti läbi, milliseid sõnu te oma andmete märgistamiseks kasutate. Üks minut praegu võib säästa teid järgmisel nädalal tund aega.

A nagu ligipääsetav

Vastavalt 2020. aasta uuring trükitud Õpitud kirjastus, meditsiini- ja bioloogiaalaste valdkondade teadlased ei soovi oma andmeid jagada. Selle põhjused varieeruvad sellest, et nad ei mõista täielikult mõistet "teaduslikud andmed" ja seda, mida need võivad sisaldada, et nad kaitsevad oma uurimistulemusi ja projektile tehtud jõupingutusi, et nad kardavad, et teised tõlgendavad andmeid valesti, ning et nad ei soovi, kuna andmete kättesaadavuse parandamine seotud metaandmete abil võib esialgu nõuda täiendavaid jõupingutusi.

Teadlased peaksid kaaluma oma hirmude kõrvalejätmist ja teabe jagamist, mitte ainult selle avaldamist. Avatud juurdepääs on innovatsiooni jaoks oluline. See mitte ainult ei maksimeeri teie andmete potentsiaali, vaid säästab ka teiste teadlaste aega ja hoiab uuringuid edasi.

I tähendab koostalitlusvõime

Üks peamisi takistusi, miks bioteaduste valdkonna teadlased oma andmeid ei jaga, on teadusandmete standardiseerimise hirmutav perspektiiv ja sellega kaasnev töömaht. Kas teie andmeid saab kasutada mitmes projektis ja süsteemis? Kui teie andmed ei ole ühilduvad ja koostalitlusvõimelised, piirab see nende kasutamist. Jällegi peaksid teadlased tagama, et nende andmete kasutamine ei oleks piiratud.

R tähendab korduvkasutatav

Kui soovite oma andmeid maksimaalselt ära kasutada, peate tagama nende taaskasutatavuse. See tähendab, et kogu pilt peab olema nähtav: nimetage oma allikad, lisage kindlasti konteksti ja pakkuge kontaktandmeid neile, kes soovivad - või vajavad - lisateavet.

Sellise detailsuse ja metaandmete lisamine hõlbustab andmekaevandamist, mille puhul saate otsida - ja leida - oma andmeid dokumendist või isegi dokumentide kogumist.

See on eriti oluline areneva Big Data ajal, kus andmete tootmine on hüppeliselt kasvanud, kuid andmehaldus on hädas, et pidada sammu ja korraldada andmeid ühtseks pildiks, mis pakub ülevaateid.

Mõned peamised rahastamisorganisatsioonid, sealhulgas Euroopa Komisjon, julgustavad ja edendavad F.A.I.R.-põhimõtteid, et tagada andmete terviklikkus ja maksimeerida teadusinvesteeringuid. See on lihtne valem: kasutage kvaliteetseid koostisosi, et toota kvaliteetset toodet; sellist, mida saate kasutada ikka ja jälle ja mis kestab kaua.