DFG, German Research Foundation: National Research Data Infrastructure – 2020 Call for Consortia Proposals (Round Two)

« The German federal and state governments reached an agreement in November 2018 to establish a national research data infrastructure (NFDI). … Continuer la lecture de « DFG, German Research Foundation: National Research Data Infrastructure – 2020 Call for Consortia Proposals (Round Two) »

Source > dfg.de, Information for Researchers No. 29 | 25 May 2020

FAIR Data Maturity Model: specification and guidelines

« Impact: This document describes a maturity model for FAIR assessment with assessment indicators, priorities and evaluation methods. This is useful for … Continuer la lecture de « FAIR Data Maturity Model: specification and guidelines »

Source > rd-alliance.org, Proposed RDA RecommendationProduced by: FAIR Data Maturity Model WG, 2019-2020, 14 avril 2020, DOI: 10.15497/rda00045

Hackathon : comment améliorer le dépôt et le partage de données de recherche ? – 14 janvier 2020 – Grenoble [synthèse des échanges]

« La journée proposée par le groupe de travail inter réseaux sur les Données a mis un accent particulier sur les … Continuer la lecture de « Hackathon : comment améliorer le dépôt et le partage de données de recherche ? – 14 janvier 2020 – Grenoble [synthèse des échanges] »

Source > mi-gt-donnees.pages.math.unistra.fr, dernière mise à jour le 17/03/2020

Being FAIR: A joint workshop effort of CO-OPERAS and SSHOC

« CO-OPERAS and SSHOC share a similar task: supporting researchers in the social sciences and humanities to integrate their work and … Continuer la lecture de « Being FAIR: A joint workshop effort of CO-OPERAS and SSHOC »

Source > dariah.eu, Barthauer, Raisa; Bertino, Andrea; Buddenbohm, Stefan, 24 février 2020

Let’s be FAIR! ALLEA presents recommendations for sustainable data sharing in the humanities

« A new ALLEA report provides key recommendations to make digital data in the humanities “Findable, Accessible, Interoperable and Reusable”, in … Continuer la lecture de « Let’s be FAIR! ALLEA presents recommendations for sustainable data sharing in the humanities »

Source > allea.org, 18 février 2020

FAIR Data Reuse – the Path through Data Citation

« (…) In this paper, we discuss how data citation and its underlying infrastructures, in particular associated metadata, provide an important … Continuer la lecture de « FAIR Data Reuse – the Path through Data Citation »

Source > mitpressjournals.org, Paul Groth, Helena Cousijn, Tim Clark, Carole Goble, Data Intelligence 2020 2:1-2, 78-86, https://doi.org/10.1162/dint_a_00030

FAIR data for prehistoric mining archaeology

« This paper presents an approach how to create FAIR data for prehistoric mining archaeology, based on the CIDOC CRM ontology … Continuer la lecture de « FAIR data for prehistoric mining archaeology »

Source > springerprofessional.de, Gerald Hiebel, Gert Goldenberg, Caroline Grutsch, Klaus Hanke, Markus Staudt, International Journal on Digital Libraries, 23 janvier 2020, Doi.org/10.1007/s00799-020-00282-8

FAIR principles and beyond: Implementation in Dataverse [diaporama]

« FAIR Principles ● The importance of FAIR ● Implementation in Dataverse Beyond FAIR: ● Responsible FAIR ● Data Quality ● … Continuer la lecture de « FAIR principles and beyond: Implementation in Dataverse [diaporama] »

Source > scholar.harvard.edu, Mercè Crosas, European DataverseWorkshop 2020, Tromso, Norway, 23 janvier 2020

Atelier sur les données FAIR en SHS : appel à participation !

« Dans le cadre du projet CO-OPERAS, OpenEdition et Huma-Num lancent un appel à participation à l’atelier « Données FAIR en … Continuer la lecture de « Atelier sur les données FAIR en SHS : appel à participation ! »

Source > leo.hypotheses.org, 21 janvier 2020

Les données scientifiques, un trésor à partager

« En passe de devenir une exigence, l’ouverture et le partage des données scientifiques pourraient déboucher sur de nouvelles découvertes. Cela … Continuer la lecture de « Les données scientifiques, un trésor à partager »

Source > lejournal.cnrs.fr, Jean-Baptiste Veyrieras, 2019, n° 298, CNRS le Journal,

Hackathon : comment améliorer le dépôt et le partage de données de recherche ? Grenoble, 14 janvier 2020

« (…) La journée que vous propose le groupe de travail inter réseaux sur les Données mettra un accent particulier sur les … Continuer la lecture de « Hackathon : comment améliorer le dépôt et le partage de données de recherche ? Grenoble, 14 janvier 2020 »

Source > gt-donnees2020.sciencesconf.org, decembre 2019

Towards FAIR principles for research software

« (…) In this work, we aim to summarize the current status of the debate around FAIR and software, as basis … Continuer la lecture de « Towards FAIR principles for research software »

Source > content.iospress.com, Lamprecht, Anna-Lena, Garcia, Leyla, Kuzak, Mateusz, Martinez, Carlos, Arcila, Ricardo, et al.,2019, Data Science, vol. Pre-press, no. Pre-press, pp. 1-23, 2019, DOI: 10.3233/DS-190026

The History and Future of Data Citation in Practice

« In this review, we adopt the definition that ‘Data citation is a reference to data for the purpose of credit … Continuer la lecture de « The History and Future of Data Citation in Practice »

Source > datascience.codata.org, Parsons, M.A., Duerr, R.E. and Jones, M.B.,2019, Data Science Journal, 18(1), p.52. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2019-052

FAIRsFAIR Open Consultation: FAIR Data Policies and Practices

« Want research in Europe to be more FAIR? Your views count! Please complete one or all of our surveys! (…) … Continuer la lecture de « FAIRsFAIR Open Consultation: FAIR Data Policies and Practices »

Source > fairsfair.eu, 2019

FAIR Convergence Matrix: Optimizing the Reuse of Existing FAIR-Related Resources

« (…) In an effort to accelerate broad community convergence on FAIR implementation options, the GO FAIR community has launched the … Continuer la lecture de « FAIR Convergence Matrix: Optimizing the Reuse of Existing FAIR-Related Resources »

Source > data-intelligence-journal.org, H.P. Sustkova, K.M. Hettne, P. Wittenburg, A. Jacobsen, T. Kuhn, R. Pergl,... & E. Schultes., . Data Intelligence 2(2020), 158–170. doi: 10.1162/dint_a_00038

Lessons from a tool of FAIR literacy based on key assessment criteria [poster]

« The RDA-SHARC (SHAring Reward & Credit) interest group is an interdisciplinary group endorsed by Research Data Alliance. It intends to … Continuer la lecture de « Lessons from a tool of FAIR literacy based on key assessment criteria [poster] »

Source > zenodo.org, David Romain; Mabile Laurence; Yahia Mohamed; Thomsen Mogens; Cambon-Thomsen Anne; Specht Alison, Open Science FAIR 2019 (OSFair2019), Porto, Portugal, 16-18 september 2019 (Session Poster )

L’Inist lance l’OPIDoR Tour

« Quelles sont les bonnes pratiques pour gérer et partager mes données? Comment rédiger mon DMP? Comment obtenir des DOI? Si … Continuer la lecture de « L’Inist lance l’OPIDoR Tour »

Source > inist.fr, 9 septembre 2019

EUA-FAIRsFAIR Focus Group: Universities, Research Data Management and the FAIR Principles (Madrid, 30 October 2019)

« As part of the FAIRsFAIR (Fostering FAIR Data Practices in Europe) project, EUA and Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) are … Continuer la lecture de « EUA-FAIRsFAIR Focus Group: Universities, Research Data Management and the FAIR Principles (Madrid, 30 October 2019) »

Source > eua.eu, aout 2019

EUA-FAIRsFAIR Focus Group: Teaching (FAIR) Data Management and Stewardship (Amsterdam, 19 November 2019)

« As part of the FAIRsFAIR (Fostering FAIR Data Practices in Europe) project, EUA and the University of Amsterdam are organising … Continuer la lecture de « EUA-FAIRsFAIR Focus Group: Teaching (FAIR) Data Management and Stewardship (Amsterdam, 19 November 2019) »

Source > eua.eu, aout 2019

LIBSENSE

« LIBSENSE is building communities of practice and strengthening local and national services to support open science and research in Africa. … Continuer la lecture de « LIBSENSE »

Source > spaces.wacren.net, Omo Oaiya, dernière modification le août 07, 2019

Making Neural Networks FAIR

« Research on neural networks has gained significant momentum over the past few years. A plethora of neural networks is currently … Continuer la lecture de « Making Neural Networks FAIR »

Source > arxiv.org, Anna Nguyen, Tobias Weller, York Sure-Vetter, 26 juillet 2019, arXiv:1907.11569v1

Libérez la science : un jeu FAIR-play

« Libérez la science est un jeu pédagogique visant à favoriser les discussions et apprentissages autour du libre accès aux publications … Continuer la lecture de « Libérez la science : un jeu FAIR-play »

Source > agritrop.cirad.fr, Boussou Cécile, Deboin Marie-Claude, Dedieu Laurence, Barale Martine, Auzoux Sandrine, Fontebasso Nadia, Boyer Annie, Montpellier : CIRAD, 2019, https://doi.org/10.18167/agritrop/00438

“We’re all in the same boat” – Professionals from research data competence centres join forces at international GO CHANGE workshop

« The latest workshop offered by the GO FAIR International Support and Coordination Office brought together 28 representatives of research data … Continuer la lecture de « “We’re all in the same boat” – Professionals from research data competence centres join forces at international GO CHANGE workshop »

Source > go-fair.org, 2 juillet 2019

FAIRsFAIR Open Call for Data Repositories

« Would you like to get dedicated support for your data repository to contribute to a culture change necessary to achieve … Continuer la lecture de « FAIRsFAIR Open Call for Data Repositories »

Source > fairsfair.eu, juin 2019

DONIPAT : École thématique « Données Interopérables pour le Patrimoine » du 14 au 18 octobre 2019 à Aussois

« (…) Le Consortium Mémoires des Archéologues et des Sites Archéologiques (MASA) de la TGIR Huma-Num a fait de la question … Continuer la lecture de « DONIPAT : École thématique « Données Interopérables pour le Patrimoine » du 14 au 18 octobre 2019 à Aussois »

Source > masa.hypotheses.org, Olivier Marlet, 17 juin 2019

Results of the 3rd GO FAIR Workshop for the German Research Community

“GO BUILD – GO CHANGE – GO TRAIN – Ways for the German Community to Contribute to GO FAIR” « On … Continuer la lecture de « Results of the 3rd GO FAIR Workshop for the German Research Community »

Source > idw-online.de, Dr. Doreen Siegfried, 12 juin 2019

Supports de la journée thématique sur les autorités des données – Ado2019 – 8 avril 2019 – Toulouse

« Cette journée d’échanges était axée sur les autorités des données afin d’appréhender : leurs rôles pour organiser l’éco-système des ressources … Continuer la lecture de « Supports de la journée thématique sur les autorités des données – Ado2019 – 8 avril 2019 – Toulouse »

Source > doranum.fr, Pierrette Paillassard, 14 juin 2019

Results of the 3rd Germany GOes FAIR Workshop for the German Research Community

« GO BUILD – GO CHANGE – GO TRAIN – Ways for the German Community to Contribute to GO FAIR On … Continuer la lecture de « Results of the 3rd Germany GOes FAIR Workshop for the German Research Community »

Source > go-fair.org, 4 juin 2019

Three camps, one destination: the intersections of research data management, FAIR and Open

« Open data, FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable) and research data management (RDM) are three overlapping but distinct concepts, each … Continuer la lecture de « Three camps, one destination: the intersections of research data management, FAIR and Open »

Source > insights.uksg.org, Higman, Rosie, Daniel Bangert, and Sarah Jones. 2019, Insights 32 (1): 18. DOI: http://doi.org/10.1629/uksg.468

Europeana and the FAIR principles for research data

« (…) The post below summarizes how Europeana’s principles (Usable, Mutual, Reliable) align with the FAIR Data ones, enhancing the findability, … Continuer la lecture de « Europeana and the FAIR principles for research data »

Source > openmethods.dariah.eu, 27 mai 2019

The FAIR Guiding Principles: Implementation in Dataverse [diaporama]

« This lecture first describes the FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship, and then shows how the Dataverse … Continuer la lecture de « The FAIR Guiding Principles: Implementation in Dataverse [diaporama] »

Source > scholar.harvard.edu, mercecrosas, 22 mars

Paper on FAIR Funder pilot programme: Now available as pre-print!

« In October 2018 the Metadata for Machines (M4M) Workshop took place, which assesses the state of metadata practices in data-related … Continuer la lecture de « Paper on FAIR Funder pilot programme: Now available as pre-print! »

Source > www.go-fair.org, 27 mars 2019

Release of the PARTHENOS GUIDELINES

« For the past couple of months, a team of PARTHENOS project members has been working in close collaboration on the … Continuer la lecture de « Release of the PARTHENOS GUIDELINES »

Source > parthenos-project.eu, 14 février 2019

EU publications – Cost-benefit analysis for FAIR research data Policy recommendations – Study

« FAIR research data encompasses the way to create, store and publish research data in a way that they are findable, … Continuer la lecture de « EU publications – Cost-benefit analysis for FAIR research data Policy recommendations – Study »

Source > publications.europa.eu, Direction générale de la recherche et de l'innovation, 16 janvier 2019

« A love letter to your future self »: What scientists need to know about FAIR data

« The idea that scientific data should be FAIR — Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable — is one increasingly endorsed by … Continuer la lecture de « « A love letter to your future self »: What scientists need to know about FAIR data »

Source > natureindex.com, Jon Brock, 11 février 2019

FAIRe vivre les données de recherche : retours d’expérience sur l’organisation, la préservation et le partage

« Le 13 décembre 2018 le groupe Dialogu’IST, réseau Renatis, a animé le 7e atelier de formation sur la thématique de … Continuer la lecture de « FAIRe vivre les données de recherche : retours d’expérience sur l’organisation, la préservation et le partage »

Source > oaamu.hypotheses.org, cdonati, 13 février 2019

Top 10 FAIR Data & Software Things

« The Top 10 FAIR Data & Software Global Sprint was held online over the course of two-days (29-30 November 2018), … Continuer la lecture de « Top 10 FAIR Data & Software Things »

Source > zenodo.org, Christopher Erdmann, Natasha Simons, Reid Otsuji, Stephanie Labou, Ryan Johnson, Guilherme Castelao, … Tim Dennis. (2019, February, http://doi.org/10.5281/zenodo.2555498

Supporting the International Alignment of Research Data Management

« Research funding organisations, research organisations, and individual researchers have different needs and requirements when it comes to research data management … Continuer la lecture de « Supporting the International Alignment of Research Data Management »

Source > scienceeurope.org, 29 janvier 2019

Expanding the Research Data Management Service Portfolio at Bielefeld University According to the Three-pillar Principle Towards Data FAIRness

« Research Data Management at Bielefeld University is considered as a cross-cutting task among central facilities and research groups at the … Continuer la lecture de « Expanding the Research Data Management Service Portfolio at Bielefeld University According to the Three-pillar Principle Towards Data FAIRness »

Source > datascience.codata.org, Schirrwagen, J., Cimiano, P., Ayer, V., Pietsch, C., Wiljes, C., Vompras, J. and Pieper, D., Data Science Journal, 18(1), p.6. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2019-006

Hors norme ? Une approche normative des données de la recherche

« Nous proposons une réflexion sur le rôle des normes et standards dans la gestion des données de la recherche, dans … Continuer la lecture de « Hors norme ? Une approche normative des données de la recherche »

Source > revue-cossi.info, Joachim Schöpfel, 2018, Revue COSSI, n°5-2018 [en ligne]

Research data management in the French National Research Center (CNRS)

« The purpose of this paper is to present empirical evidence on the opinion and behaviour of French scientists (senior management … Continuer la lecture de « Research data management in the French National Research Center (CNRS) »

Source > hal.univ-lille3.fr, Joachim Schöpfel, Coline Ferrant, Francis Andre, Renaud Fabre, 2 janvier 2018, HAL Id : hal-01728541, version 1, DOI : 10.1108/DTA-01-2017-0005

« Interopérabilité et pérennisation des données de la recherche: comment FAIR en pratique ? Retours d’expériences » Paris, 27 novembre 2018 [videos]

« (…) Organisée par le groupe de travail inter-réseaux « Atelier données » et financée par Mission pour les Initiatives transverses … Continuer la lecture de « « Interopérabilité et pérennisation des données de la recherche: comment FAIR en pratique ? Retours d’expériences » Paris, 27 novembre 2018 [videos] »

Source > webcast.in2p3.fr, 27 novembre 2018

From Open Access to Open Data: collaborative work in the university libraries of Catalonia

« The traditional mechanisms for communicating research results have recently undergone profound changes as a result of the open access movement … Continuer la lecture de « From Open Access to Open Data: collaborative work in the university libraries of Catalonia »

Source > liberquarterly.eu, Mireia Alcalá Ponce de León, Lluís Anglada i de Ferrer, 23 novembre 2018, LIBER Quarterly, 28(1), pp.1–14. DOI: http://doi.org/10.18352/lq.10253

Turning FAIR into reality [Final Report and Action Plan]

« (…) In addressing the remit assigned, the FAIR Data Expert Group chose to take a holistic and systemic approach to … Continuer la lecture de « Turning FAIR into reality [Final Report and Action Plan] »

Source > ec.europa.eu, European Commission Expert Group on FAIR Data, novembre 2018, ISBN 978-92-79-96546-3, doi: 10.2777/1524, KI-06-18-206-EN-N

« Interopérabilité et pérennisation des données de la recherche: comment FAIR en pratique ? Retours d’expériences » Paris, 27 novembre 2018 [lien vers le direct]

« Les inscriptions sont closes mais la journée sera retransmise en direct par Webcast Avec le mouvement de l’ouverture des données … Continuer la lecture de « « Interopérabilité et pérennisation des données de la recherche: comment FAIR en pratique ? Retours d’expériences » Paris, 27 novembre 2018 [lien vers le direct] »

Source > webcast.in2p3.fr, novembre 2018

Supporting FAIR Data Principles with Fedora

« Making data findable, accessible, interoperable, and re-usable is an important but challenging goal. From an infrastructure perspective, repository technologies play … Continuer la lecture de « Supporting FAIR Data Principles with Fedora »

Source > liberquarterly.eu, David Wilcox, 14 novembre 2018

Turning FAIR into Reality: Final outcomes from the European Commission FAIR Data Expert Group [diaporama]

« A multi-speaker presentation given by the European Commission FAIR Data Expert Group at ScieDataCon as part of International Data Week … Continuer la lecture de « Turning FAIR into Reality: Final outcomes from the European Commission FAIR Data Expert Group [diaporama] »

Source > slideshare.net, Simon Hodson, Natalie Harrower, Francoise Genova, Daniel Mietchen, Sarah Jones, novembre 2018

Supporting FAIR data in the Earth, Space, and Environmental Sciences

« At PLOS we are thrilled to be a signatory of Commitment Statement towards Enabling FAIR data in the Earth, Space, … Continuer la lecture de « Supporting FAIR data in the Earth, Space, and Environmental Sciences »

Source > blogs.plos.org, Joerg Heber, Veronique Kiermer, 5 novembre 2018

New perspectives on data management and open research data in the Nordic countries

« On October 3rd, the Swedish Research Council in collaboration with NordForsk and Nordic e-Infrastructure Collaboration arranged a workshop on the … Continuer la lecture de « New perspectives on data management and open research data in the Nordic countries »

Source > vr.se, 25 octobre 2018

« Interopérabilité et pérennisation des données de la recherche: comment FAIR en pratique ? Retours d’expériences » Paris, 27 novembre 2018

« L’Open Science est une nouvelle approche de la démarche scientifique, basée sur la production collaborative des produits de science, de … Continuer la lecture de « « Interopérabilité et pérennisation des données de la recherche: comment FAIR en pratique ? Retours d’expériences » Paris, 27 novembre 2018 »

Source > gt-donnees2018.sciencesconf.org, 2018

Open science is all very well but how do you make it FAIR in practice?

« (…) For research to be truly “open” both the findings and the data behind these results need to findable, accessible, … Continuer la lecture de « Open science is all very well but how do you make it FAIR in practice? »

Source > blogs.lse.ac.uk, Rachel Bruce, Bas Cordewener, 26 juillet 2018

Open science is all very well but how do you make it FAIR in practice?

 » Open science is about increasing the re-use of research, and making sure that publicly funded research is accessible to … Continuer la lecture de « Open science is all very well but how do you make it FAIR in practice? »

Source > jisc.ac.uk, Rachel Bruce, Bas Cordewener, 12 juillet 2018

LIBER Webinar: Turning FAIR Data Into Reality

« This is a recording of a LIBER webinar, made on 23 April 2018. It focuses on the work of the … Continuer la lecture de « LIBER Webinar: Turning FAIR Data Into Reality »

Source > youtube.com, libervideo, 24 avril 2018

LIBER Webinar: Turning FAIR Data Into Reality

« Join us on 23 April at 1400 CET for a LIBER Webinar: Turning FAIR Data Into Reality — Progress and Plans … Continuer la lecture de « LIBER Webinar: Turning FAIR Data Into Reality »

Source > libereurope.eu, 9 avril 2018

Preliminary analysis: Introduction of FAIR data in Denmark

« The Danish Agency for Science and Higher Education has commissioned Oxford Research and Højbjerre Brauer Schultz to carry out a … Continuer la lecture de « Preliminary analysis: Introduction of FAIR data in Denmark »

Source > ufm.dk, 1 mars 2018