Zum zweiten Mal waren wir in der glücklichen Lage, die besten Praktiken bei der Verwendung von FAIRen Daten auszuzeichnen. FAIR bedeutet Findable, Accessible, Interoperable und Reusable,
Förderung eines Kulturwandels hin zu einer FAIRen Datenveröffentlichung, Und was wird für FAIRness benötigt?
und nicht zuletzt: Gute Beispiele sind von unschätzbarem Wert, um zu zeigen, was heute schon möglich ist!
Mit dem FAIR4Chem Award zeichnen wir daher Forscherinnen und Forscher aus, die auf höchstem Niveau forschen und gleichzeitig ihre Daten FAIR speichern und damit der gesamten Community zur Verfügung stellen.
Die Datensätze konnten vom 15. September bis 15. November 2022 eingereicht werden. Diese wurden in einem zweistufigen Verfahren anhand der Kriterien des von der australischen Research Data Commons-Infrastruktur entwickelten FAIR-Bewertungsinstruments geprüft und anschließend von einer Jury bewertet.
Lena Daumann über FAIR Data und den Award!
Die Gewinnerinnen
Johanna R. Bruckner: „Predictive design of ordered mesoporous silica with well-defined, ultra-large mesopores“, hinterlegt in DaRUS. (DOI: https://doi.org/10.1039/D2ME00107A)
Lena Daumann: „Modular Synthesis of New Pyrroloquinoline Chinone Derivatives“, gespeichert im Chemotion Repository. (DOI: https://doi.org/10.1055/s-0041-1738426)
Die Preisverleihung fand am 23. März auf dem Frühjahrssymposium des GDCh-JungChemikerForums in Gießen statt, wo Prof. Daumann und Selina Itzigehl (in Vertretung von Prof. Bruckner) auch einen kurzen Vortrag über die dem Datensatz zugrunde liegende Forschung hielten.
Herzlichen Glückwunsch!
