Datos JUSTO

Los datos FAIR  son datos que se ajustan a los principios de Encontrabilidad , Accesibilidad , Interoperabilidad, Reutilización - Encontrabilidad , Accesibilidad , Compatibilidad y Reutilización [ 1 ] , el acrónimo FAIR también se puede traducir como "justo", "justo". Estos principios fueron presentados en un artículo de marzo de 2016 en la revista Scientific Data por un consorcio de varios científicos y organizaciones. [una]

Los principios FAIR se centran en las capacidades de procesamiento automatizado, es decir, la capacidad de los sistemas informáticos para encontrar, acceder, interactuar y reutilizar datos sin o con una intervención humana mínima, necesaria para el volumen, la complejidad y la velocidad de la información cada vez mayores. [2]

La abreviatura FAIR/O implica la adición de una indicación explícita de una licencia abierta (Licencia abierta) para datos a los principios descritos anteriormente.

Principios FAIR publicados por GO FAIR

Original en https://www.go-fair.org/fair-principles/

Localizable

El primer paso para (re)utilizar datos es encontrarlos. Los metadatos y los datos deben ser fácilmente detectables tanto por humanos como por computadoras. Se requieren metadatos legibles por máquina para el descubrimiento automático de conjuntos de datos y servicios y es un componente esencial del proceso de FAIRficación.

F1. A los (meta)datos se les asigna un identificador global único y permanente F2. Los datos se describen usando metadatos extendidos (definidos a continuación en la cláusula R1). F3. Los metadatos incluyen clara y explícitamente el identificador de los datos que describen. F4. Los (meta)datos se registran o indexan en un sistema con capacidades de búsqueda Texto original  (inglés)[ mostrarocultar]

El primer paso para (re)utilizar datos es encontrarlos. Los metadatos y los datos deben ser fáciles de encontrar tanto para humanos como para computadoras. Los metadatos legibles por máquina son esenciales para el descubrimiento automático de conjuntos de datos y servicios, por lo que este es un componente esencial del proceso de FAIRificación.

F1. A los (meta)datos se les asigna un identificador global único y persistente F2. Los datos se describen con metadatos enriquecidos (definidos por R1 a continuación) F3. Los metadatos incluyen de forma clara y explícita el identificador de los datos que describen F4. Los (meta)datos se registran o indexan en un recurso de búsqueda

Accesible

Una vez que el usuario encuentra los datos que necesita, debe descubrir cómo acceder a ellos, tal vez teniendo en cuenta la autenticación y la autorización .

A1. Los (meta)datos se pueden recuperar mediante su ID utilizando un protocolo de comunicación estandarizado A1.1 El protocolo es abierto, gratuito y universalmente implementable A1.2 El protocolo permite un procedimiento de autenticación y autorización cuando corresponda A2. Los metadatos permanecen disponibles incluso cuando los datos en sí ya no están disponibles Texto original  (inglés)[ mostrarocultar]

Una vez que el usuario encuentra los datos requeridos, necesita saber cómo se puede acceder a ellos, posiblemente incluyendo autenticación y autorización.

A1. Los (meta)datos son recuperables por su identificador utilizando un protocolo de comunicaciones estandarizado A1.1 El protocolo es abierto, gratuito y universalmente implementable A1.2 El protocolo permite un procedimiento de autenticación y autorización, cuando sea necesario A2. Los metadatos son accesibles, incluso cuando los datos ya no están disponibles

Interoperable - Compatibilidad

Los datos generalmente necesitan estar conectados a otros datos. Además, los datos deben interactuar con aplicaciones o flujos de trabajo para su análisis , almacenamiento y procesamiento.

I1. Los (meta)datos utilizan un lenguaje formal, accesible, común y ampliamente utilizado para representar el conocimiento. I2. Los (meta)datos utilizan vocabularios que siguen los principios FAIR I3. Los (meta)datos incluyen enlaces calificados a otros (meta)datos Texto original  (inglés)[ mostrarocultar]

Por lo general, los datos deben integrarse con otros datos. Además, los datos deben interoperar con aplicaciones o flujos de trabajo para su análisis, almacenamiento y procesamiento.

I1. Los (meta)datos utilizan un lenguaje formal, accesible, compartido y ampliamente aplicable para la representación del conocimiento. I2. Los (meta)datos usan vocabularios que siguen los principios FAIR I3. Los (meta)datos incluyen referencias cualificadas a otros (meta)datos

Reutilizable - reutilizable

El objetivo final de FAIR es optimizar la reutilización de datos. Para lograr este objetivo, los metadatos y los datos deben estar bien descritos para que puedan ser replicados y/o combinados bajo diferentes condiciones.

R1. Los meta(datos) se detallan con muchas propiedades precisas y relevantes R1.1. Los (meta)datos se publican con una licencia permisiva clara R1.2. (Meta)datos asociados a una descripción detallada del origen R1.3. Los (meta)datos cumplen con los estándares de la comunidad relevantes para el área temática Texto original  (inglés)[ mostrarocultar]

El objetivo final de FAIR es optimizar la reutilización de datos. Para lograr esto, los metadatos y los datos deben estar bien descritos para que puedan replicarse y/o combinarse en diferentes entornos.

R1. Los meta(datos) están ricamente descritos con una pluralidad de atributos precisos y relevantes. R1.1. Los (meta)datos se publican con una licencia de uso de datos clara y accesible R1.2. Los (meta)datos están asociados con la procedencia detallada R1.3. Los (meta)datos cumplen con los estándares comunitarios relevantes para el dominio

Los principios se refieren a tres tipos de objetos: datos (o cualquier objeto digital), metadatos (información sobre ese objeto digital) e infraestructura. Por ejemplo, el principio F4 especifica que tanto los metadatos como los datos se registran o indexan en un sistema con capacidades de búsqueda (parte de la infraestructura).

Texto original  (inglés)[ mostrarocultar]

Los principios se refieren a tres tipos de entidades: datos (o cualquier objeto digital), metadatos (información sobre ese objeto digital) e infraestructura. Por ejemplo, el principio F4 define que tanto los metadatos como los datos se registran o indexan en un recurso de búsqueda (el componente de infraestructura).

Adopción e implementación de los principios de datos FAIR

Uno de los primeros artículos sobre ideas similares se publicó en 2007. [3]

En la Cumbre del G20 en Hangzhou en 2016, los líderes del G20 emitieron una declaración respaldando la aplicación de los principios FAIR en la investigación. [4] [5]

En 2016, un grupo de organizaciones australianas desarrolló la Declaración de acceso FAIR para los resultados de la investigación de Australia, que extendió el uso de los principios a los resultados de la investigación. [6]

En 2017, Alemania, los Países Bajos y Francia acordaron establecer [7] una oficina de apoyo internacional para la iniciativa FAIR: GO FAIR International Support and Coordination Office .

Otras organizaciones internacionales activas en el ecosistema de datos de investigación, como CODATA o Research Data Alliance (RDA), también apoyan la implementación de FAIR por parte de sus miembros. La evaluación de la implementación de los principios FAIR la lleva a cabo el Grupo de Trabajo sobre el Modelo de Madurez de Datos FAIR en el RDA [8] . El programa estratégico de 10 años de CODATA Datos para el planeta: uso de datos para resolver desafíos entre dominios [9] menciona los principios de datos FAIR como una propiedad fundamental de las ciencias basadas en datos.

La Asociación de Bibliotecas de Investigación Europeas recomienda utilizar los principios FAIR. [diez]

Un documento de 2017 de los defensores de los datos de FAIR informó una conciencia creciente del concepto FAIR entre varios investigadores e instituciones, pero también señaló que los principios se están desdibujando y muchos tienen su propia visión particular. [once]

Las pautas para implementar métodos de procesamiento de datos FAIR establecen que el costo de un plan de gestión de datos de acuerdo con las prácticas FAIR debe ser del 5% del presupuesto total de investigación. [12]

En 2019, la Alianza Global de Datos Indígenas (GIDA) publicó un apéndice en forma de principios CARE. [13] Los principios CARE amplían los principios FAIR al agregar el beneficio colectivo, la autoridad para controlar, la responsabilidad y la ética para garantizar que se tengan en cuenta el contexto histórico y las diferencias en las posibilidades.

Se observa que la falta de información sobre la aplicación práctica de las directrices ha llevado a su interpretación inconsistente. [catorce]

En enero de 2020, representantes de nueve grupos de universidades de todo el mundo prepararon la Declaración de la Sorbona sobre los derechos a la investigación de datos [15] , que incluía el compromiso de proporcionar datos FAIR y pedía a los gobiernos que brindaran apoyo para su implementación. [dieciséis]

Véase también

Notas

  1. 1 2 Wilkinson, Mark D. (15 de marzo de 2016). “Los principios rectores de FAIR para la gestión y administración de datos científicos”. datos cientificos _ ]. 3 : 160018. Bibcode : 2016NatSD...360018W . DOI : 10.1038/sdata.2016.18 . PMID26978244 ._ _ 
  2.  Principios FAIR  _ . IR JUSTO . Consultado el 16 de febrero de 2020. Archivado desde el original el 1 de marzo de 2020. El material se copió de esta fuente, que está disponible bajo una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0 .
  3. Sandra Collins; Françoise Génova; Natalie Harrower; Simón Hodson; Sara Jones; Leif Laaksonen; Daniel Mietchen; Ruta Petrauskaite; Peter Wittenburg (7 de junio de 2018), "Convertir los datos FAIR en realidad: informe provisional del Grupo de expertos de la Comisión Europea sobre datos FAIR", Zenodo, doi:10.5281/ZENODO.1285272
  4. Líderes del G20. Comunicado de los líderes del G20 Cumbre de Hangzhou  . europa.eu . Comisión Europea (5 de septiembre de 2016). Consultado el 17 de noviembre de 2021. Archivado desde el original el 3 de julio de 2017.
  5. La Comisión Europea adopta los principios FAIR - Dutch Techcenter for Life Sciences . Dutch Techcenter for Life Sciences (20 de abril de 2016). Consultado el 17 de noviembre de 2021. Archivado desde el original el 20 de julio de 2018.
  6. Grupo de Trabajo de Acceso FAIR de Australia . www.fair-access.net.au . Consultado el 3 de abril de 2020. Archivado desde el original el 26 de marzo de 2020.
  7. Ministerio van Onderwijs. Progreso hacia la Nube Europea de la Ciencia Abierta - GO FAIR - Noticia - Government.nl  (n.d.) . www.government.nl (1 de diciembre de 2017). Consultado el 15 de febrero de 2020. Archivado desde el original el 21 de febrero de 2020.
  8. ↑ Modelo de madurez de datos FAIR WG  . RDA (23 de septiembre de 2018). Consultado el 16 de febrero de 2020. Archivado desde el original el 16 de febrero de 2020.
  9. Programa Decadal - CODATA . www.codata.org . Consultado el 16 de febrero de 2020. Archivado desde el original el 15 de febrero de 2020.
  10. Asociación de Bibliotecas de Investigación Europeas. Consulta Abierta sobre el Plan de Acción de Datos FAIR – LIBER . LIBER (13 de julio de 2018). Consultado el 17 de noviembre de 2021. Archivado desde el original el 29 de noviembre de 2020.
  11. Mons, Barend (7 de marzo de 2017). “Nublado, cada vez más JUSTO; revisando los principios rectores de FAIR Data para la Nube Europea de Ciencia Abierta”. Servicios y uso de la información . 37 (1): 49-56. DOI : 10.3233/ISU-170824 .
  12. Ciencia Europa. Financiación de la gestión de datos de investigación e infraestructuras relacionadas (mayo de 2016). Consultado el 17 de noviembre de 2021. Archivado desde el original el 17 de noviembre de 2018.
  13. ↑ ¿Principios de CARE para la  Gobernanza de Datos Indígenas  ? . Alianza Global de Datos Indígenas . Consultado el 30 de septiembre de 2019. Archivado desde el original el 27 de agosto de 2021.
  14. Jacobsen, Annika (enero de 2020). "Principios FAIR: Interpretaciones y Consideraciones de Implementación". inteligencia de datos 2 (1-2): 10-29. DOI : 10.1162/dint_r_00024 .
  15. Declaración de la Sorbona sobre derechos de datos de investigación Archivado el 25 de febrero de 2022 en Wayback Machine , 27 de enero de 2020
  16. Los datos abiertos son 'más duros' que el acceso abierto y necesitan un 'cambio de mentalidad'. Archivado el 6 de noviembre de 2021 en Wayback Machine , Times Higher Education , 31 de enero de 2020.

Enlaces