Három műhelytanulmányban tették közzé az EOSC FAIR-metrikákkal foglalkozó munkacsoportjának (Task Force FAIR Metrics and Data Quality) eredményeit.
A Towards a Data Quality Framework for EOSC című tanulmány a multidiszciplináris környezetben értelmezhető, adatminőségre vonatkozó mérőszámokat és az azokhoz kapcsolódó munkafolyamatokat ismerteti. A szerzők többek között kihangsúlyozzák az adatok értelmezhetőségéhez szükséges metaadatok szerepét, a közös minőségi elvek meghatározásának fontosságát, az adatkurátorok felelősségét, a felhasználói visszajelzések jelentőségét és az adatminőségre vonatkozó döntéshozói tudatosság fejlesztésének feladatait.
A teljes dokumentum: https://doi.org/10.5281/zenodo.7515815
A FAIR Assessment Tools: Towards an „Apples to Apples” Comparisons című jelentés az eddigi FAIR-metrikák ötvözésével tesz javaslatot a digitális objektumok FAIR-alapelveknek való megfelelőségének értékelésére vonatkozó keretrendszerre.
A teljes dokumentum: https://doi.org/10.5281/zenodo.7463421
A Community-driven Governance of FAIRness Assessment: An Open Issue, an Open Discussion című vitaindító a FAIR-alapelvek értelmezési lehetőségeit járja körbe. A kérdéshez három döntéshozói kategória mentén mutatnak be példákat, és lehetséges gyakorlatok a FAIR-alapelveknek való megfelelés értékeléséhez.
A teljes dokumentum: https://doi.org/10.5281/zenodo.7390482
