F-UJI: herramienta de cumplimiento FAIR

F-UJI es un servicio web que evalúa de forma programática los principios FAIR de los objetos de datos de investigación a nivel de conjunto de datos basándose en las métricas de evaluación de objetos de datos FAIRsFAIR.

https://www.f-uji.net/

Foto: Maxim Berg en Unsplash

F-UJI, que evalúa datasets a través de su DOI o URL, o FAIR-Checker, que utiliza tecnologías de web semántica. Otras opciones incluyen el FAIR Data Self-Assessment Tool para autoevaluación, el cual funciona como un cuestionario interactivo, y FAIR-Aware, que ayuda a investigadores y administradores a conocer los requisitos para que los datos sean FAIR. Estas herramientas analizan si los datos son encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables. 

• F-UJI: Un servicio web que evalúa el grado de cumplimiento FAIR de un dataset proporcionando su DOI o URL.
• FAIR-Checker: Utiliza tecnologías de web semántica para evaluar si un recurso digital cumple con los principios FAIR.
• FAIR Data Self-Assessment Tool: Una herramienta en línea que se presenta como un cuestionario para que los usuarios calibren su nivel de cumplimiento y reciban orientación adicional.
• FAIR-Aware: Una herramienta en línea que ayuda a los investigadores a evaluar su nivel de conocimiento sobre los requisitos FAIR antes de depositar sus datos.
• Otras herramientas: Existen diversas listas de verificación y guías, como las «Top 10 FAIR Data & Software Things» o las disponibles en los portales de iniciativas como OpenAire, que ofrecen un enfoque más manual o disciplinar. 

• Localizables (Findable): Las herramientas verifican si los datos tienen identificadores únicos y persistentes (como un DOI), si están descritos con metadatos ricos y si los metadatos se registran en un recurso con motor de búsqueda.
• Accesibles (Accessible): Se comprueba si se utilizan protocolos estandarizados para la recuperación de datos, si los protocolos son abiertos y gratuitos y si los metadatos permanecen accesibles incluso cuando los datos ya no lo están.
• Interoperables (Interoperable): Se evalúa si los datos y metadatos se ajustan a estándares y formatos reconocidos, como formatos abiertos que permitan su combinación e intercambio con otros conjuntos de datos.
• Reutilizables (Reusable): Las herramientas revisan si los datos se publican con una licencia clara, si se incluye información sobre su procedencia y si se cumplen los estándares relevantes de la comunidad de un dominio específico

Make Your Research Data FAIR

[CESSDA Training. Licence: CC-BY-SA] Researchers, learn how to make data Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR), how to assess the FAIRness of research data and which tools to use to make data more FAIR.