Fugu-MT 論文翻訳(概要): FAIR Begins at home: Implementing FAIR via the Community Data Driven Insights

論文の概要: FAIR Begins at home: Implementing FAIR via the Community Data Driven Insights

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07429v1
Date: Mon, 13 Mar 2023 19:12:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 17:40:16.946981
Title: FAIR Begins at home: Implementing FAIR via the Community Data Driven Insights
Title（参考訳）: FAIRが家庭で実現 - Community Data Driven InsightsによるFAIRの実装
Authors: Carlos Utrilla Guerrero, Maria Vivas Romero, Marc Dolman, Michel Dumontier
Abstract要約: 我々は、CDDI(Community of Data Driven Insights)の経験について報告する。これらの経験は、単一の大学の分野にわたる研究者に対するFAIR実装の複雑な次元を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5766133856827325
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Arguments for the FAIR principles have mostly been based on appeals to values. However, the work of onboarding diverse researchers to make efficient and effective implementations of FAIR requires different appeals. In our recent effort to transform the institution into a FAIR University by 2025, here we report on the experiences of the Community of Data Driven Insights (CDDI). We describe these experiences from the perspectives of a data steward in social sciences and a data scientist, both of whom have been working in parallel to provide research data management and data science support to different research groups. We initially identified 5 challenges for FAIR implementation. These perspectives show the complex dimensions of FAIR implementation to researchers across disciplines in a single university.
Abstract（参考訳）: FAIR原則の主張は、主に価値へのアピールに基づいている。しかし、多様な研究者がFAIRの効率的かつ効果的な実装を行うためには、異なる魅力が必要である。 2025年までにこの機関をFAIR大学に転換するための最近の取り組みでは、Community of Data Driven Insights(CDDI)の経験について報告します。これらの経験を, 社会科学におけるデータスチュワードとデータ科学者の視点から述べる。両者は, 研究データ管理とデータサイエンスの支援を異なる研究グループに提供するために並行して取り組んできた。最初は、FAIR実装の5つの課題を特定しました。これらの視点は、単一の大学の分野にわたる研究者に対するFAIR実装の複雑な次元を示している。

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