Mehr Anerkennung durch offene Forschungsdaten: So erkennen Sie ein FAIRes Repository [Checkliste]

Wenn Sie Ihre Forschungsdaten auf einem Repository ablegen, das die FAIR-Prinzipien umsetzt, so sind sie langfristig sicher gespeichert und auffindbar. Doch ob ein Repository tatsächlich FAIR ist, lässt sich meist nicht auf den ersten Blick erkennen. Dieser Blogpost hilft Ihnen dabei, Repositories auf ihre FAIRness zu prüfen. 

Ein geeignetes Datenrepository trägt dazu bei, Ihre Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable; also auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar) zu sichern beziehungsweise zu veröffentlichen. Es kann eine zentrale Rolle dabei spielen, Ihre Daten für die aktuelle und künftige Forschung wertvoller zu machen, indem es Ihnen beispielsweise hilft, sie zu organisieren und langfristig zu bewahren. Ob ein Repository die FAIR-Prinzipien befolgt, ist zumeist leider nicht direkt erkennbar. Insbesondere weil es bislang keine offizielle Zertifizierung für FAIRe Repositories gibt.

Einige Betreiber von Datenrepositories wie OpenICPSR geben an, dass ihr Repository die Unterstützung der FAIR-Prinzipien sicherstellt. Andere haben wie Zenodo genau aufgeschlüsselt oder wie Figshare in einem eigenen Paper beschrieben, inwiefern ihre Repositories den FAIR-Prinzipien entsprechen. Eine solche Angabe ist bislang jedoch eher selten der Fall. Dann bleibt Ihnen nur, interessante Repositories einem Schnellcheck zu unterziehen.

In der Checkliste „So erkennen Sie ein FAIRes Repository“ finden Sie zusammengefasst, wie ein FAIRes Repository die vier FAIR-Prinzipien unterstützt, und können dies anhand der Checkliste an einem Repository prüfen.

Direkt zur Checkliste: „So erkennen Sie ein FAIRes Repository

Haben Sie Interesse an weiteren Informationen über FAIRe Daten? Informationen dazu, wie Daten FAIR gemacht werden, finden Sie in der Einführung des Open Economics Guide und in dem Blogpost „Mehr Impact durch FAIRe Forschungsdaten: Mit diesen Tools prüfen Sie die FAIRness Ihrer Daten“.

Mehr Aufmerksamkeit durch offene Forschungsdaten: So finden Sie ein FAIRes Repository
Mehr Impact durch FAIRe Forschungsdaten: Mit diesen Tools prüfen Sie die FAIRness Ihrer Daten
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