Premiers pas pour rendre vos jeux de données FAIR



Merci de votre participation !



F A I R

Votre connaissance est :


F A I R

Votre motivation à les appliquer est :

Conseils:

sur la base de vos réponses, nous vous suggérons de lire les conseils ci-dessous pour approfondir votre connaissance de certains principes FAIR.





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Résumé de vos réponses:

Formation

Identification de la formation


À propos de vous

Quel est votre domaine de recherche ?


Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux votre poste? Merci de sélectionner toutes les propositions pertinentes.






 

Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux votre employeur ? Merci de sélectionner toutes les propositions pertinentes.








 




F

Questions FAIR

Glossaire

FACILE A TROUVER



Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable


Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable


Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable
A

ACCESSIBLE



Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable


Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable




I

INTEROPERABLE



Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable









R

REUTILISABLE



Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable


Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable


Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable


Dans quelle mesure êtes-vous prêt à vous conformer à cette pratique ?
Très peu probable     Très probable















Travaillez-vous avec des données ? Cherchez-vous à les rendre pérennes ? Les Principes FAIR peuvent vous aider.

Ces principes ont pour but de rendre les données Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. L'application de ces principes à vos jeux de données aidera les autres à trouver, citer et réutiliser vos données plus facilement.

FAIR-Aware vous aide à auto-évaluer votre connaissance des principes FAIR. Mieux comprendre comment rendre vos données FAIR peut augmenter la valeur et l'impact potentiels de vos données.

L’outil est générique, ce qui le rend pertinent pour tout domaine scientifique. Vous pouvez utiliser cet outil à toute étape de vos travaux de recherche, avant de déposer vos jeux de données dans un entrepôt de données. Il est bon de se rappeler que de nombreuses décisions liées aux principes FAIR peuvent être prises dès la phase de planification d'un projet de recherche. Vous pouvez donc utiliser FAIR-Aware dès le début d'un projet pour vous aider à prendre ces décisions. De plus, si vous assurez des formations, vous pouvez utiliser FAIR-Aware afin d'évaluer les connaissances de vos participants sur les principes FAIR.

L'évaluation commence par quelques questions « à propos de vous », suivies de 10 questions sur les principes FAIR. Pour chaque question, des informations et des conseils supplémentaires sont proposés (cliquez sur l’icône “i”). L'évaluation prendra entre 10 et 30 minutes, après quoi vous recevrez un aperçu de votre niveau de sensibilisation et des conseils supplémentaires sur la façon dont vous pouvez améliorer vos compétences FAIR.

À la fin du questionnaire, vos commentaires nous aideront à améliorer FAIR-Aware

Pour toute question, commentaire, ou si vous souhaitez utiliser FAIR-Aware dans une formation, envoyez-nous un e-mail !