Los datos FAIR son datos que cumplen con los principios de encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización.
El 15 de marzo de 2016 fue publicado en la revista Scientific Data de Nature el artículo: “Principios FAIR para el manejo y administración de datos científicos”. Los Principios FAIR ofrecen un conjunto de cualidades precisas y medibles que una publicación de datos debería seguir para que los datos sean Localizables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables (del inglés FAIR – Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable):
Source: SangyaPundir, Wikimedia Commons. CC BY-SA 4.0
LOCALIZABLE. Los datos y metadatos pueden ser encontrados por la comunidad después de su publicación, mediante herramientas de búsqueda.
ACCESSIBLE. Los datos y metadatos están accesibles y por ello pueden ser descargados por otros investigadores utilizando sus identificadores.
INTEROPERABLE. Tanto los datos como los metadatos deben de estar descritos siguiendo las reglas de la comunidad, utilizando estándares abiertos, para permitir su intercambio y su reutilización.
REUSABLE. Los datos y los metadatos pueden ser reutilizados por otros investigadores, al quedar clara su procedencia y las condiciones de reutilización.
Los datos de investigación deben ser “tan abiertos como sea posible, tan cerrados como sea necesario”.
Herramientas para comprobar si los datos cumplen los principios FAIR
FAIR-Aware es una herramienta en línea que ayuda a los investigadores y administradores de datos a evaluar su nivel de conocimiento de los requisitos para hacer que los conjuntos de datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR) antes de cargarlos en un repositorio de datos.
F-UJI, es una herramienta automatizada de evaluación de datos FAIR desarrollado por FAIRsFAIR.
FAIR EVA para DIGITAL.CSIC es un servicio web que mide el grado de alineación de los objetos digitales (principalmente datos de investigación) disponibles en el repositorio con los Principios FAIR. Se basa en el sistema de indicadores más estandarizado y con mayor respaldo internacional, los RDA FAIR Data Maturity Indicators y la aplicación de la herramienta FAIR EVA para DIGITAL.CSIC se ha desarrollado para prestar especial atención a las características de los repositorios institucionales.
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