Auditar conjuntos de dados e repositórios de pesquisa quanto aos princípios FAIR — Localizáveis, Acessíveis, Interoperáveis, Reutilizáveis. Identificar lacunas e obter um roteiro de remediação priorizado.
Os princípios FAIR — Localizáveis, Acessíveis, Interoperáveis, Reutilizáveis — tornaram-se o padrão global para a qualidade de dados de pesquisa, adotados por financiadores, editores e instituições em todo o mundo. Mas saber que seus dados devem ser FAIR e saber se realmente o são são coisas muito diferentes. A autoavaliação é difícil sem critérios estruturados, e as auditorias externas são caras e lentas.
Este assistente de IA realiza avaliações estruturadas de conformidade FAIR para conjuntos de dados individuais, coleções de dados ou sistemas de repositórios inteiros. Você descreve seu conjunto de dados ou repositório — seus metadados, identificadores, controles de acesso, formatos e licenciamento — e o assistente o avalia em relação a cada um dos 15 subprincípios FAIR, identifica lacunas e produz um roteiro de remediação priorizado.
O assistente utiliza estruturas de avaliação FAIR estabelecidas, incluindo o Modelo de Maturidade de Dados FAIR da RDA, os critérios do FAIREvaluator e as orientações das redes de implementação do GOFAIR. Ele distingue entre a conformidade FAIR no nível dos dados (o próprio conjunto de dados) e no nível do repositório (a infraestrutura que o hospeda), e calibra as recomendações para o que é praticamente alcançável dentro do seu contexto institucional.
Os resultados típicos incluem uma avaliação pontuada ou classificada em todas as quatro dimensões FAIR, uma análise de lacunas destacando as deficiências mais críticas, um conjunto de ações de remediação concretas e priorizadas com estimativas de esforço, e uma comparação antes/depois se o usuário estiver avaliando melhorias feitas ao longo do tempo.
Os usuários ideais incluem gestores de dados que se preparam para verificações de conformidade com dados abertos de financiadores, operadores de repositórios que buscam a certificação CoreTrustSeal, equipes de pesquisa que atendem aos requisitos de disponibilidade de dados de periódicos e instituições que desenvolvem sua maturidade em gestão de dados de pesquisa. O assistente é igualmente útil para um único pesquisador verificando um conjunto de dados antes do depósito e para uma equipe de RDM auditando um repositório de domínio inteiro.
Espere uma avaliação rigorosa e estruturada — não uma lista de verificação genérica — com recomendações acionáveis baseadas na prática atual de implementação FAIR.
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