FAIR principles and open data

One of the cornerstones of the e-Science paradigm is that scientific data should be shared broadly and unrestrictedly . The sharing of scientific data is a strong trend among various scientific communities worldwide. Reasons for this include:

• a proper return on public investments that often fund the collection of data;
• the reduction of costs and the minimization of redundant efforts;
• the possibility of reusing data for multiple purposes;
• assurance of replicability of analyses and models, that is, their validation by peers.

Sharing scientific data in public repositories is a fundamental step towards the implementation of the broader principles and objetives of Open Science.Repositores of scientific data are guided by curation protocols that ensure the preservation and accessibility of the data. Policies and data curation mechanisms depend on the adopted Data Life Cycle (DLC) model, which needs to be in line with the specific objectives of the repository and enable access to information by human agents and automated processing and analysis mechanisms. For DATAPB and LMI IDEAL, we have adopted the FAIR approach as the DLC model. 

O DATAPB tem em seu núcleo central uma proposta de curadoria de dados baseada no Dataverse, nosso repositório que está em implantação em nossos servidores. Estreitamente em consonância com os princípios FAIR, nosso repositório inclui:

• identificadores únicos globais associados a cada elemento de dados depositado, os quais estão associados a metadados contextualizados e pesquisáveis que garantem que os dados sejam encontráveis (findable);
• o usuário tem acesso gratuito e livre aos dados e metadados, desde que seja realizada a autenticação e firmado o compromisso ético de reuso dos dados conforme nossa Política de Gestão de Dados ( accesbile);
• os dados e metadadosa são estruturados de forma a facilitar a integração com outros conjuntos de dados, bem como seu uso por aplicativos e fluxos de trabalhos relacionados ao armazenamento, análise e processamento, usando vocabulários que seguem os princípios FAIR ( interoperable);
• os dados e metadados são fornecidos ao usuário com uma licença de uso clara e com as referências necessárias para a citação apropriada das fontes originais (reusable ).

Apesar da adoção dos princípios FAIR para gestão de dados científicos ser um processo recente, essa abordagem está rapidamente se consolidando como um padrão internacionalmente reconhecido e amplamente empregado. No Brasil, a estruturação de repositórios digitais de dados científicos com base em princípios FAIR ainda está no início de seu desenvolvimento. O DATAPB é um projeto pioneiro nesse sentido, tanto na Paraíba como em escala nacional. Além de nosso repositório DATAVERSE, estamos desenvolvendo projetos-piloto de reuso dos dados que ilustram o potencial revolucionário da abordagem FAIR para subsidiar pesquisa, desenvolvimento e inovação na área da Sustentabilidade.