FAIR principi
FAIR principi tika formulēti 2016. gadā, lai izgaismotu virzienu datu izstrādātājiem un izdevniecībām. Mērķis ir nodrošināt, ka pētniecības datus var izmantot pēc iespējas plašāk – paātrināt zinātniskos atklājumus un sniegt labumu sabiedrībai. FAIR principi ir darbību kopums, lai padarītu datus atrodamus, pieejamus, sadarbspējīgus un atkārtoti izmantojamus.
FAIR liek īpašu uzsvaru uz to, lai uzlabotu mašīnu spēju automātiski atrast un izmantot datus, papildus palielinot atkārtotas izmantošanas iespējas pētniekiem.
Ievērojot FAIR principus datu pārvaldības procesā, tiek veicināta pētniecības ietekme.
- Palīdz kolēģiem un arī sev nākotnē izprast attiecīgo pētniecības projektu datus (laba datu dokumentēšana, ilgtermiņa pieejamība).
- Veicina datu apmaiņu un sadarbību.Palielina pētījumu redzamību, kas pavairo citēšanu.
- Uzlabo pētījumu caurspīdīgumu, uzticamību un reproducējamību.
- Novērš datu zudumu.
- Nodrošina atbilstību pētniecības finansētāju un izdevniecību prasībām.
Nodrošinot datu atbilstību FAIR principiem, arī turpmāk varēsiet viegli atrast, piekļūt un atkārtoti izmantot savus datus. Pētnieks, iespējams, ir pirmais un svarīgākais labuma guvējs savu datu veidošanā atbilstīgi FAIR principiem.
- Akronīma FAIR skaidrojums
Tas nozīmē, ka datus var atklāt gan cilvēki, gan mašīnas, piemēram, veidojot jēgpilnus metadatus (dati par datiem) un atslēgvārdus, kas pieejami meklētājprogrammām un pētniecības datu katalogiem. Dati ir atrodami ar unikāliem un pastāvīgiem identifikatoriem, piemēram, DOI vai rokturiem (handle), un metadati ietver aprakstīto datu identifikatoru.
F1. (meta)datiem tiek piešķirts globāls unikāls un pastāvīgs identifikators
F2. dati ir aprakstīti ar bagātīgiem metadatiem
F3. skaidra sasaiste starp metadatiem un datiem
F4. (meta)dati tiek reģistrēti vai indeksēti meklēšanas resursā
Tas nozīmē, ka dati tiek arhivēti ilgtermiņa glabāšanai un tos var darīt pieejamus, izmantojot standarta tehniskās procedūras. Tas nenozīmē, ka datiem jābūt pieejamiem visiem, bet ir jābūt pieejamai informācijai par to, kā datus var izgūt (vai nevar). Piemēram, dati var būt apzīmēti ar Piekļuve tikai ar autora tiešu atļauju un ietvert autora kontaktinformāciju. Tomēr ideālā gadījumā informāciju par datu pieejamību var lasīt arī ar mašīnām, piemēram, izmantojot mašīnlasāmas standarta licences.
A1. (meta)datus var izgūt pēc to identifikatora
A1.1 formāts ir atvērts, bezmaksas un universāli īstenojams
A1.2 piekļuve var iekļaut autentifikāciju vai autorizāciju procedūru, ja nepieciešams
A2. metadati ir pieejami pat tad, ja dati vairs nav pieejami
Tas nozīmē datu apmaiņu un izmantošanu dažādās programmās, rīkos un sistēmās - arī nākotnē, piemēram, izmantojot atvērtos datņu formātus. Datus var integrēt ar citiem datiem no tās pašas vai no citām pētniecības nozarēm. Tas ir iespējams, izmantojot metadatu standartus, standarta ontoloģijas un kontrolētas vārdnīcas, kā arī saites starp datiem un citiem digitālās izpētes objektiem.
I1. (meta)dati aprakstīti izmantojot formālu, pieejamu un vispārpieņemtu pieeju zināšanu atspoguļošanai
I2. (meta)datos tiek izmantotas vārdnīcas, kas atbilst FAIR principiem
I3. (meta)datos ir ietvertas kvalificētas atsauces uz citiem (meta)datiem
Tas nozīmē, ka dati ir labi dokumentēti un sakārtoti un sniedz bagātīgu informāciju par datu izveides kontekstu. Datiem jāatbilst kopienas standartiem un par tiem sniegti skaidri nosacījumi, kā tiem var piekļūt un kā tos izmantot atkārtoti, vēlams, piemērojot mašīnlasāmas standarta licences. Tas ļauj citiem gan novērtēt un apstiprināt sākotnējā pētījuma rezultātus, tādējādi nodrošinot datu reproducējamību, gan izstrādāt jaunus projektus, pamatojoties uz sākotnējiem rezultātiem. Atkārtoti izmantojami dati veicina sadarbību un ļauj izvairīties no dubulta darba.
R1. meta(dati) ir bagātīgi aprakstīti ar precīziem un atbilstošiem atribūtiem
R1.1. (meta)dati tiek publicēti ar skaidru un pieejamu datu lietošanas licenci
R1.2. (meta)datiem ir iespējams atrast detalizētu informāciju par to izcelsmi
R1.3. (meta)dati atbilst ar domēnu saistītiem kopienas standartiem
- Noderīgi resursi par FAIR principiem
Why FAIR - FAIR data principles
The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship | Scientific Data
Kā sākt - trīs viegli soļi
- 1. Izveidojiet datu pārvaldības plānu (DPP)
Datu pārvaldības plāns ir dzīvs dokuments, kurā norādāms, kādi dati tiks izmantoti pētniecības projektā un kā tie tiks apstrādāti, glabāti un arhivēti. DPP sagatavošana ir svarīgs pirmais solis, lai nodrošinātu datu atbilstību FAIR principiem. Turklāt tā ir arī bieža prasība no finansētājiem. RSU pētniekiem šim nolūkam pieejama RSU DPP veidne, ko iespējams aizpildīt tiešsastes sistēmā Argos.
- 2. Aprakstiet un dokumentējiet savus datus
Lai dati būtu viegli atrodami, tiem nepieciešami atbilstoši metadatiem. Tajos iespējams iekļaut atslēgvārdus, atsauces uz saistītiem dokumentiem, pētnieku ORCID identifikatoriem un pētniecības grantu numuriem. Svarīgi arī sagatavot dokumentāciju, kurā paskaidrots, kā dati ir radīti, strukturēti un apstrādāti. Tas ļaus datiem būt ne tikai atrodamiem, bet arī atkārtoti izmantojamiem.
Ar jautājumiem par metadatiem un dokumentāciju, sazinieties ar datu kuratoriem, rakstot uz datukuratori
rsu[pnkts]lv (datukuratori[at]rsu[dot]lv).Lai atvieglotu datu deponēšanas procesu RSU Dataverse, aizpildiet minimālo metadatu aptauju.
- 3. Padariet datus pieejamus uzticamā repozitorijā
Kad dati ir gatavi publicēšanai, izvēlieties tādu repozitoriju, kas:
- piešķir pastāvīgu identifikatoru gan datiem, gan metadatiem;
- pievieno metadatus datiem saskaņā ar standarta metadatu shēmām;
- piešķir datiem licenci;
- nodrošina piekļuvi datiem un metadatiem nodrošina, izmantojot atvērtu un standarta saziņas protokolu (piemēram, http vai XML).
Šo kritēriju ievērošana nodrošina datu atbilstību daudziem, ja ne lielākajai daļai FAIR principu. RSU šim nolūkam pieejams RSU Dataverse repozitorijs, kas atbilst visiem augstākminētajiem nosacījumiem. Tajā bez maksas iespējams deponēt datu kopas līdz 50 GB.
