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Métricas para la evaluación cuantitativa de Datos FAIR

Los Principios Rectores FAIR para la gestión y administración de datos científicos (https://www.nature.com/articles/sdata201618) establecen que todos los resultados académicos deben ser fáciles de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables tanto por las personas, pero más importante aún, como por las computadoras. Para lograr este objetivo, los Principios FAIR establecen que:

Encontrable (“Findable” - F)

F1. A los (Meta) datos se les asigna un identificador global único y persistente.
F2. Los datos son descritos con metadatos expresivos.
F3. Los metadatos incluyen clara y explícitamente el identificador de los datos que describen.
F4. Los (Meta) datos se registran o indexan en un recurso con capacidad de búsqueda.

Accessible - A

A1. Los (Meta) datos se pueden recuperar mediante su identificador utilizando un protocolo de comunicaciones estandarizado.
A1.1 El protocolo es abierto, gratuito y universalmente implementable.
A1.2 El protocolo permite un procedimiento de autenticación y autorización, cuando sea necesario.
A2. Los metadatos son accesibles, incluso cuando los datos ya no están disponibles.

Interoperable - I

I1. Los (Meta) datos usan un lenguaje formal, accesible, compartido y ampliamente aplicable para la representación del conocimiento.
I2. Los (Meta) datos usan vocabularios que siguen los principios FAIR.
I3. Los (Meta) datos incluyen referencias calificadas a otros (Meta) datos.

Reusable -R

R1. Los Meta (datos) se describen ampliamente con una pluralidad de atributos precisos y relevantes.
R1.1. Los (Meta) datos se publican con una licencia de uso de datos clara y accesible.
R1.2. Los (Meta) los datos están asociados con información detallada sobre su procedencia.
R1.3. Los (Meta) datos cumplen con los estándares de la comunidad relevantes para el dominio.

Los principios se refieren a tres tipos de entidades: datos (o cualquier objeto digital), metadatos (información sobre ese objeto digital) e infraestructura. Por ejemplo, el principio F4 define que tanto los metadatos como los datos se registran o indexan en un recurso de búsqueda (el componente de infraestructura).

Los Principios FAIR han sido rápidamente adoptados en todo el mundo por todos los interesados, incluidas las revistas y las agencias de financiación, y en muy poco tiempo, los editores de datos se han visto sometidos a una presión cada vez mayor para adherirse a los Principios FAIR. Como resultado, algunos editores han venido afirmando que algunas de sus publicaciones ya "eran FAIR". Si bien esto era claramente un reclamo falso, también era imposible refutarlo, porque no había forma de medir objetivamente "FAIRness".

Para resolver esta situación, un grupo de interesados (editores de revistas científicas, autores de datos, investigadores en bioinformática, técnicos, y científicos de datos) han creado el grupo de autoría FAIR Metrics. Este grupo se ha otorgado la tarea de definir Métricas objetivas mediante las cuales un objeto digital pueda evaluarse en relación con los Principios FAIR. Además, el grupo ha presentado la rúbrica dentro de la cual se pueden definir las nuevas Métricas por la comunidad de interesados más amplia posible.

Este artículo (https://www.nature.com/articles/sdata2018118) describe la rúbrica de diseño, y las primeras 14 Métricas FAIR definidas por este grupo de autoría. Nuestro primer objetivo es reclutar la participación de la comunidad en la evaluación y el perfeccionamiento de estas Métricas, para garantizar que cuenten con un amplio respaldo de todas las partes interesadas.

Publicación Original:

Wilkinson, MD; Sansone, S-A; Schultes, E; Doorn, P; Bonino da Silva Santos, LO; Dumontier, M. 2018. "A design framework and exemplar metrics for FAIRness". Scientific Data. DOI: 10.1038/sdata.2018.118".

 

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