F-UJI-Score als Indikator für die FAIRness eines Datensatzes weiter erhöht
RADAR4Chem von FIZ Karlsruhe nahm kürzlich an der virtuellen Fördermaßnahme „FAIRness assessment challenge for datasets and semantic artefacts“ des EU-Projekts FAIR-IMPACT teil. Dadurch konnte die FAIRness der RADAR4Chem-Datensätze noch weiter erhöht werden.
Bewertungsinstrumente und -methoden werden zunehmend eingesetzt, um die FAIRness von Forschungsdaten zu bewerten. Eines dieser Werkzeuge ist „F-UJI – Automated FAIR Data Assessment Tool„, ein Webdienst zur programmatischen Bewertung der FAIRness von Forschungsdatenobjekten auf Datensatzebene auf der Grundlage des FAIRsFAIR Data Object Assessment Metrics, die im Rahmen des FAIRsFAIR Projekt entwickelt wurden.
Mit Hilfe von Mentoren konnte dasFIZ Karlsruhe die RADAR-Software während der Support-Maßnahme weiter optimieren und so den F-UJI-Score als Indikator für die FAIRness von RADAR4Chem-Datensätzen auf Werte von bis zu 87% steigern. Die höchste FAIR-Stufe „fortgeschritten“ wird für die Einzelkriterien „Auffindbarkeit“ und „Zugänglichkeit“ erreicht. Bei den Kriterien „Interoperabilität“ und „Wiederverwendbarkeit“ wurde für die Mehrzahl der Datensätze die FAIR-Stufe „mäßig“ erreicht
Darüber hinaus hat die FAIR-Evaluierung verschiedener RADAR4Chem-Datensätze einmal mehr gezeigt, wie wichtig eine detaillierte Metadaten-Annotation unter Verwendung persistenter Identifikatoren für die FAIRness eines Datensatzes ist. Wenn Datenanbieter beispielsweise nicht auf eine verwandte Ressource verlinken (z. B. die DOI eines wissenschaftlichen Artikels, der auf den Forschungsdaten im Datensatz basiert), führt dies zu niedrigeren F-UJI-Werten. FIZ Karlsruhe erwägt daher, in Zukunft bei der Metadatenannotation einen „FAIRness-Check“ mit entsprechenden Empfehlungen für Datenanbieter zu integrieren.
SPARQL Endpoint, Knowledge Graphs
FIZ Karlsruhe baut täglich einen RADAR4Chem Wissensgraphen auf, der auf dem Schema.org Wortschatz basiert. Die RDF-Triples aller RADAR4Chem-Datensätze sind im Turtle-Format (.ttl) unter dieser URL verfügbar: https://radar4chem.radar-service.eu/knowledgegraph
RADAR unterstützt jetzt auch einen SPARQL-Endpunkt: https://www.radar-service.eu/sparql, mit dessen Hilfe der Wissensgraph auf standardisierte Weise automatisch untersucht werden kann.
