From Principles to Practice: Enabling FAIRification from laboratories to Research Infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
Preprint in Embargo until submission. Targetted journal: Patterns: Cell Press This paper presents an analysis of 12 case studies showcasing the implementation of the FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) across diverse disciplinary contexts. It identifies key challenges such as the burden of metadata entry, inconsistent standards, repository sustainability, and difficulties in tracking data provenance, and proposes actionable recommendations tailored and targeted to the roles and responsibilities of key stakeholders, addressing e.g., data producers, data stewards, infrastructure providers, repository managers, and policymakers. The recommendations are designed to be actionable at three complementary levels: (1) by research teams and laboratories, (2) through institutional governance and support structures, and (3) via engagement with international ecosystems and initiatives developing tools for FAIR support and assessment. This paper highlights the importance of promoting wider use of existing FAIR tools, guidances and initiatives, tailoring practices to community needs, and using self-assessment tools not merely for compliance, but as mechanisms for continuous improvement. Ultimately, the authors encourage the development of tailored FAIR checklists and the use of European and international infrastructures to align FAIRification efforts, emphasising the role of FAIR in fostering efficient, transparent and reproducible science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,268 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,041 |
| Communication savante | 0,039 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».