FAIR

« Le projet FooSIN inaugure aujourd’hui une série de ressources en lignes autour de SKOS, un modèle RDF standard pour représenter et échanger des vocabulaires simples. (…) »

« Ce rapport concerne le projet “HRS4R – Research Data Management”, qui s’est déroulé de janvier 2021 à février 2022. Son objectif principal était de renforcer le soutien aux chercheurs en gestion responsable des données de la recherche. Soutenu par la Fédération Wallonie-Bruxelles, ce travail s’est déroulé suivant trois axes :…

« Après une première édition en 2020-2021 consacrée à la « Constitution des données de la recherche » (Journées EVEille 2021), le programme EVEille engage une réflexion, en 2021-2022, en faveur d’une «Écosophie du numérique: mettre en œuvre les principes FAIR(e)» ou pour le formuler de manière pragmatique et critique, comment…

« Integrated use of multidisciplinary data is nowadays a recognized trend in scientific research, in particular in the domain of solid Earth science where the understanding of a physical process is improved and made complete by different types of measurements – for instance, ground acceleration, SAR imaging, crustal deformation – describing…

« The FAIR Principles, stating that research data and metadata should be Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable for both humans and machines, are experiencing a vast uptake in acceptance and implementation by researchers, research institutes, funders, and government bodies. However, many researchers are currently unaware of the FAIR Principles, their implications,…

« To enable the reusability of massive scientific datasets by humans and machines, researchers aim to adhere to the principles of findability, accessibility, interoperability, and reusability (FAIR) for data and artificial intelligence (AI) models. This article provides a domain-agnostic, step-by-step assessment guide to evaluate whether or not a given dataset meets…

« Year 2022 marks the 10-year anniversary for NeIC. To celebrate this milestone, we will publish ten stories that showcase how NeIC has contributed to developing best-in-class e-infrastructure services beyond national capabilities and enhanced the productivity of research in the Nordic Region. (…)
This story focuses on FAIR data –…

« Small to medium-scale data science experiments often rely on research software developed ad-hoc by individual scientists or small teams. Often there is no time to make the research software fast, reusable, and open access. The consequence is twofold. First, subsequent researchers must spend significant work hours building upon the proposed…

« Ce document est issu des réflexions du groupe de travail « (Ré)utilisabilité » du consortium Cahier , consortium de projets d’édition de corpus d’auteurs, qui s’est réuni plusieurs fois en 2021. Son objectif est de proposer des recommandations pratiques concernant la réutilisabilité des données textuelles dans le cadre des projets…

« FAIR-Aware presents some useful guidance on how to make data FAIR. This can be especially useful in the planning phase when writing your Data Management Plan (DMP). FAIRsFAIR has published a guidance document that you can use to plan for FAIR data. (…) »