Bradley Wade Bishop, Carolyn Hank

International Journal of Digital Curation, ISSN 1746-8256, Vol. 13, n. 1, 2018, p. 35-46

Para que la ciencia abierta florezca, los datos y cualquier resultado digital debe ser descubrible y reutilizable por una variedad de potenciales consumidores. Los recientes FAIR Data Principles producidos por el colectivo Future of Research Communication and e-Scholarship (FORCE11) proporciona una compilación de consideraciones para hacer que los datos puedan ser encontrados, accesibles, interoperables y reutilizables. Los principios sirven como guía para la “buena” gestión y administración de datos y/o metadatos.

A un nivel conceptual, los principios codifican las buenas prácticas con las que los gestores y administradores pueden estar de acuerdo, existen en otras métricas de calidad de datos, y ya están implementados. Este artículo analiza un propósito secundario de estos principios: informar de la evaluación de la concordancia de los datos con FAIR o, dicho de otra manera, si los datos se ajustan a su uso. La evaluación de la concordancia con FAIR requiere más estratificación acerca de los tipos de datos y entre varias comunidades de usuarios, del tipo cómo se han encontrado, accedido, interoperado y reutilizado los datos dependiendo de los tipos y propósitos. El objetivo de este artículo es presentar un método para medir cualitativamente los principios de datos de FAIR a través de la capacidad de ser encontrados, su accesibilidad, interoperabilidad y posibilidad de ser reutilizados desde una perspectiva de usuarios secundarios. Los descubrimientos podrán informar de evaluaciones que también podrán ser usadas para desarrollar marcos apropiados respecto a situación y relevancia.

Traducción del resumen de la propia publicación