FAIR-Aware in Canada

7 april 2025

FAIR-Aware is een online tool die onderzoekers, datastewards en andere dataprofessionals helpt hun begrip van de FAIR-principes (Findable, Accessible, Interoperable en Reusable) te evalueren en hun vaardigheden in het toepassen van deze principes te verbeteren. 

De Canadese overheid erkent de waarde van deze tool en heeft daarom een eigen versie ontwikkeld ter ondersteuning van datamanagement binnen haar organisatie.

Open en strategisch datamanagement

FAIR-Aware is een open-source tool. Organisaties en instellingen kunnen de tool aanpassen aan hun specifieke behoeften. Dankzij deze flexibiliteit is het mogelijk om op maat gemaakte versies te ontwikkelen voor verschillende domeinen, beleidskaders en talen. Zo is er eerder al een Franse versie ontwikkeld.

De Canadese overheid (Government of Canada, GC) heeft van deze mogelijkheid gebruikgemaakt door een versie te creëren die specifiek is afgestemd op haar werknemers. Hiermee wordt gewaarborgd dat de datamanagementpraktijken aansluiten bij de principes en vereisten die relevant zijn voor deze overheid.

Databeheer volgens de FAIR-principes ondersteunt het open en strategisch beheer van data, wat de herbruikbaarheid ervan vergroot en effectief datamanagement binnen de Canadese overheid bevordert. Dit is essentieel, omdat zorgvuldig voorbereid hergebruik van data ervoor zorgt dat zowel de overheid als het publiek er optimaal waarde uit kunnen halen, en data wordt ingezet voor onderbouwde besluitvorming. Het vergroten van de herbruikbaarheid van data betekent dat deze een bredere impact kan hebben dan oorspronkelijk bedoeld, bijvoorbeeld door het gebruik van geautomatiseerde beslissystemen en het ondersteunen van de levering van overheidsdiensten.

Aangepaste FAIR-Aware versies

Het op maat maken van de FAIR-Aware tool wordt binnenkort nog eenvoudiger met de aankomende release van FAIR-Aware 2.0. In deze nieuwste ontwikkelingsfase is de tool aangepast zodat nieuwe versies gemakkelijker kunnen worden gemaakt op basis van verschillende metrische specificaties en talen. Deze verhoogde flexibiliteit weerspiegelt de realiteit waarin FAIR op uiteenlopende manieren wordt geïnterpreteerd, en waarin behoefte is aan ondersteuning voor diverse doeleinden.. Met het FAIR-Aware-framework kunnen belanghebbenden discipline-specifieke, object-specifieke en locatie-specifieke richtlijnen ontwikkelen en testen.

Meer details over deze ontwikkeling zijn te vinden in de poster die werd gepresenteerd op IDCC25 en FAIRfest, en die nu beschikbaar is op Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.14773480.

 



Heb je vragen over dit bericht?

Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.
Je naam(Vereist)