FAIR: Unterschied zwischen den Versionen
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"Die "FAIR Data Principles" formulieren Grundsätze, die nachhaltig nachnutzbare Forschungsdaten erfüllen müssen und die Forschungsdateninfrastrukturen dementsprechend im Rahmen der von ihnen angebotenen Services implementieren | "Die "FAIR Data Principles" formulieren Grundsätze, die nachhaltig nachnutzbare Forschungsdaten erfüllen müssen und die Forschungsdateninfrastrukturen dementsprechend im Rahmen der von ihnen angebotenen Services implementieren sollten." <ref>https://www.forschungsdaten.org/index.php/FAIR_data_principles</ref> | ||
=== Einführung === | === Einführung === | ||
Version vom 17. Februar 2022, 13:16 Uhr
FAIR - Findable, Accessible, Interoperable, Reusable
"Die "FAIR Data Principles" formulieren Grundsätze, die nachhaltig nachnutzbare Forschungsdaten erfüllen müssen und die Forschungsdateninfrastrukturen dementsprechend im Rahmen der von ihnen angebotenen Services implementieren sollten." [1]
Einführung
Angelina Kraft: Die FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten, TIB Blog 2017 https://blogs.tib.eu/wp/tib/2017/09/12/die-fair-data-prinzipien-fuer-forschungsdaten/
Checkliste
FAIR Data Maturity Model Working Group. (2020). FAIR Data Maturity Model. Specification and Guidelines (1.0). https://doi.org/10.15497/rda00050
Siehe auch: CARE | NFDI4Culture