Rendre vos données FAIR

FAIR Game : la révolution des données dans la recherche

Les données FAIR, qui sont Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables, sont devenues essentielles dans le domaine de la recherche scientifique, facilitant la collaboration et la progression des connaissances. Elles sont caractérisées par des métadonnées claires, une accessibilité via Internet sans restrictions, une structuration permettant leur combinaison avec d'autres données, et des éléments facilitant leur réutilisation, comme des licences claires et des méthodes de provenance. En suivant ces principes, les données FAIR maximisent leur valeur et leur impact pour la communauté scientifique et la société.

Avoir des données FAIR présente plusieurs avantages : maximisation de la valeur des données grâce à leur réutilisabilité, accélération de la recherche et de l'innovation en facilitant l'accès aux données, amélioration de la collaboration entre chercheurs et institutions, transparence et reproductibilité des recherches, et conformité aux politiques et réglementations en matière de gestion des données.

Le DMP : point de départ vital pour façonner votre projet scientifique

Les DMP (Data Management Plans) sont étroitement liés aux données FAIR, car ils décrivent comment gérer les données tout au long du cycle de vie d'un projet de recherche. Les DMP intègrent souvent des principes FAIR en planifiant la gestion des données, en incluant des métadonnées et une documentation appropriées, en définissant des stratégies de partage et de diffusion, et en spécifiant des formats de données favorisant l'interopérabilité et la réutilisabilité.

En intégrant les principes FAIR dans les DMP, les chercheurs garantissent que leurs données contribuent de manière efficace, collaborative et transparente à la recherche, renforçant ainsi l'impact et la valeur de leurs travaux.

FAIR et DMP : l'équation parfaite pour équilibrer la science et la sagesse des données!

De nos jours, les instances de financement, les organismes de recherche, les éditeurs de journaux scientifiques et d'autres parties prenantes exigent de plus en plus fréquemment que les chercheurs établissent des DMP (Data Management Plans) pour leurs projets de recherche. Ces DMP décrivent en détail comment les données seront collectées, gérées, stockées, partagées et préservées tout au long du cycle de vie d'un projet. Dans ce contexte, il devient impératif que les données générées dans le cadre de ces projets répondent aux principes FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables). En effet, les DMP, en intégrant des pratiques conformes aux principes FAIR, garantissent que les données seront gérées de manière à être facilement accessibles, structurées de manière à être combinables avec d'autres ensembles de données, documentées de manière à être compréhensibles et réutilisables par d'autres chercheurs.

Ainsi, les chercheurs sont incités à rendre leurs données FAIR non seulement pour répondre aux exigences des instances de financement et des revues scientifiques, mais aussi pour assurer une gestion efficace et responsable des données générées dans le cadre de leurs recherches, favorisant ainsi la transparence, la collaboration et l'impact de la recherche scientifique.

Gérez vos données avec Bioself,
votre guide FAIR et DMP

Bioself est une entreprise spécialisée dans l'accompagnement des chercheurs et des laboratoires dans la rédaction et la mise en œuvre des DMPs (Data Management Plans), ainsi que dans le processus de FAIRisation de leurs données. Grâce à leur expertise, ils aident les chercheurs à élaborer des DMPs complets et conformes aux exigences des financeurs et des revues scientifiques, en veillant à ce que les données générées dans le cadre des projets de recherche respectent les principes FAIR.

Bioself propose des solutions sur mesure pour rendre les données facilement accessibles, interopérables et réutilisables, en fournissant des conseils et des outils pratiques pour la gestion efficace des données tout au long de leur cycle de vie. En collaborant avec Bioself, les chercheurs et les laboratoires peuvent s'assurer que leurs données sont gérées de manière responsable et en conformité avec les meilleures pratiques, ce qui contribue à renforcer la qualité, la transparence et l'impact de la recherche scientifique.

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