Skip navigation

Оцінка FAIR набору даних

Ми допомагаємо дослідникам та дослідницьким групам перевіряти готовність наборів даних до FAIR перед публікацією, під час передачі в репозиторій або після публікації.

Сервіс зосереджується на тому, чи є набір даних достатньо доступним, сумісним та придатним для повторного використання за допомогою метаданих, документації, ідентифікаторів, ліцензій, організації файлів та посилань на пов'язані результати досліджень.

Надіслати запит на консультацію
ChatGPT Image 16 лип. 2026 р., 17_45_56

Що підтримує цей сервіс

Findability

Ми перевіряємо, чи набір даних містить достатньо метаданих, назви, авторів, ключових слів, ідентифікаторів та посилань на пов'язані публікації чи проекти.

Accessibility

Ми перевіряємо умови доступу, інформацію про ліцензію, статус депозиту в репозиторії та те, чи розуміють користувачі, як отримати доступ до даних.

Interoperability

Ми оцінюємо, чи підтримують метадані, формати, словники, одиниці вимірювання, методи та пов'язані стандарти інтеграцію з репозиторіями, каталогами та сервісами, пов'язаними з EOSC.

Reusability

Ми перевіряємо, чи містить набір даних документацію, файл README, походження, опис методу, структуру файлу, ліцензію та інформацію про цитування, необхідні для повторного використання.

Як процес працює

1. Запит

Ви подаєте запит на консультацію та коротко описуєте набір даних, який слід оцінити.

2.Початковий огляд

Центр компетенції переглядає доступний опис набору даних, метадані, файл README, файли та контекст публікації.

3. FAIR criteria checked

Набір даних перевіряється на відповідність практичним критеріям FAIR: можливість пошуку, доступність, сумісність та можливість повторного використання.

4. Виявленя прогалин

Центр визначає відсутні метадані, документацію, ідентифікатори, інформацію про ліцензію, умови доступу або інструкції щодо повторного використання.

5. Наданя рекомендацій

Дослідницька група отримує практичні рекомендації щодо покращення набору даних перед публікацією, депонуванням у репозиторії або подальшим повторним використанням.

Що слід підготувати користувачам

Щоб оцінка FAIR була корисною, користувачам рекомендується підготувати:

  • назву набору даних та короткий опис;
  • поточні метадані або чернетку репозиторію;
  • список файлів або структуру папок;
  • файл README, якщо є;
  • умови ліцензії або доступу;
  • посилання на відповідну публікацію, проект, DOI або репозиторій;
  • інформацію про методи, програмне забезпечення, інструменти або робочий процес;
  • інформацію про формати даних, одиниці вимірювання, змінні або параметри;
  • посилання на відповідне програмне забезпечення, моделі або документацію;
  • конкретні питання щодо готовності до FAIR або публікації в репозиторії.

Очікувані результати

Залежно від запиту, результат може включати:

  • коментарі щодо готовності до FAIR;
  • виявлення відсутніх полів метаданих;
  • рекомендації щодо покращення README та документації;
  • рекомендації щодо структури файлів та підготовки маніфесту;
  • коментарі щодо умов ліцензування та доступу;
  • рекомендації щодо ідентифікаторів та посилань на пов'язані ресурси;
  • рекомендації щодо покращення сумісності метаданих;
  • пропозиції щодо контрольованих термінів або метаданих, специфічних для предметної області;
  • рекомендації щодо публікації DataverseUA;
  • рекомендації щодо сумісності з OpenAIRE або EOSC;
  • практичний перелік наступних кроків для дослідницької групи.