In diesem Webinar werden die Aktivitäten, Richtlinien und Empfehlungen der vorgestellt WeltFAIR Fallstudien zu Geochemie und Katastrophenvorsorge.
Mehr zur Fallstudie zur Geochemie: Beim WorldFAIR Geochemistry Work Package (WP) 05 geht es darum, die vielfältige internationale Geochemie-Community zusammenzubringen und ein globales Netzwerk wichtiger geochemischer Dateninfrastrukturen zu schaffen. Durch die Formalisierung der OneGeochemistry-Initiative, die Erstellung von FAIR Implementation Profiles (FIPs) und das Engagement der Gemeinschaft unterstützt dieses Arbeitspaket den Wissensaustausch über Best Practices und die Standardisierung geochemischer Daten und ermöglicht Forschern die Nutzung und Wiederverwendung von Daten in groß angelegten (Big Data) Forschungs- und Forschungsprojekten interdisziplinäre Studien.
Veröffentlichte Berichte
Mehr zur Fallstudie zur Reduzierung des Katastrophenrisikos: Die globale Community zur Reduzierung des Katastrophenrisikos ist eine vielfältige Gruppe von Menschen und Organisationen, darunter NGOs, Regierungsbehörden, akademische Forscher, Praktiker und Institutionen, die sich aktiv für die Minderung von Katastrophenrisiken und die Stärkung der Widerstandsfähigkeit einsetzen. Ziel ist es, die Sicherheit von Menschen, Vermögenswerten und der Umwelt zu erhöhen, indem die Anfälligkeit gegenüber Naturgefahren verringert wird. Die Community glaubt, dass lokale Lösungen den von Top-Down-Experten geleiteten Lösungen überlegen sind, aber diese lokalisierten Basislösungen haben zu einer Vielzahl von Datenformaten, Terminologien und Analysetechniken geführt, die einzigartig und spezifisch für verschiedene Regionen sind. Ziel dieser Fallstudie ist es, diese Fülle detaillierter, lokal spezifischer Daten und sprachlicher Varianten zu beschreiben und Wege zu finden, diese zu vereinheitlichen. Wir betrachten es als einen bedeutenden Schritt zur Schaffung einer gemeinsamen Sprache und des gegenseitigen Verständnisses innerhalb der DRR-Arena. Die Fähigkeit der DRR-Community-Mitglieder, Daten, Begriffe und Lösungen besser auszutauschen, sollte zu einem umfassenderen Verständnis des aktuellen Stands von DRR führen, zu besseren Lösungen führen und letztendlich Leben retten.
Veröffentlichte Berichte
20. Mai 2024 | 8:00 – 9:00 Uhr UTC
Diese besondere Doppelsitzung fand zusammen mit dem statt Virtuelles RDA-Plenum 22 soll die Ergebnisse des WorldFAIR-Projekts präsentieren und die nächsten Schritte besprechen. Die Veranstaltung steht allen offen; Sie müssen kein Mitglied des WorldFAIR-Konsortiums sein, um beizutreten.
WorldFAIR verfügt über eine Reihe besonderer Merkmale, die Aufmerksamkeit verdienen und für die RDA-Community von Interesse sein werden. WorldFAIR ist ein zweijähriges, von der Europäischen Kommission finanziertes Projekt zur Förderung der Umsetzung der FAIR-Prinzipien. Unter der Koordination von CODATA und mit der RDA als wichtigem Partner zeichnet sich WorldFAIR dadurch aus, dass es sich um ein wirklich globales Projekt handelt und – dank besonderer EG-Regeln – Partner aus der ganzen Welt finanziert hat.
Der Kern des WorldFAIR-Projekts sind die 11 Fallstudien, die ein breites Spektrum an Wissenschaften, Gemeinschaften und Herausforderungen mit globaler geografischer Abdeckung repräsentieren. Diese wurden aus Gruppen identifiziert, die in CODATA, RDA oder beiden aktiv sind. Zu den Partnern in diesen Fallstudien gehören zahlreiche Organisationen, die eine wichtige Rolle bei der Formulierung und Vereinbarung von Metadaten- und Terminologiestandards für Forscher in verschiedenen Bereichen spielen. In der ersten Sitzung werden die Ergebnisse dieser Fallstudien und insbesondere die ausgesprochenen Empfehlungen untersucht. Eine Auswahl der Fallstudien wird ihre Arbeit und ihre Anwendungserfahrungen beschreiben FIPs und wird wichtige Empfehlungen für die Verwendung von Metadatenstandards und -terminologien formulieren und diese anhand der wichtigsten Themen und Probleme strukturieren.
Die zweite Sitzung wird sich auf eines der wichtigsten Ergebnisse von WorldFAIR konzentrieren: das Domänenübergreifendes Interoperabilitäts-Framework (CDIF). CDIF bietet eine Reihe von Richtlinien und Praktiken für die Verwendung domänenunabhängiger Standards zur Unterstützung der Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von FAIR-Daten, insbesondere über Domänen- und Institutionsgrenzen hinweg. CDIF wurde auf der Grundlage von Input aus den 11 Fallstudien von WorldFAIR, einschließlich ihrer FIPs, einer Reihe spezieller Treffen und der Teilnahme aller Fallstudien an zwei aufeinanderfolgenden Workshops im Dagstuhl-Zentrum der Leibniz-Stiftung entwickelt. Dreißig eingeladene Experten haben an der Ausarbeitung der CDIF-Richtlinien teilgenommen, darunter Mitglieder zahlreicher verwandter FAIR-Initiativen und Standardisierungsgremien, und konnten daher auf umfangreiches Fachwissen sowohl innerhalb als auch außerhalb des WorldFAIR-Projekts zurückgreifen. In dieser Sitzung werden die wichtigsten CDIF-„Module“ vorgestellt, die die wichtigsten Funktionsbereiche für die domänenübergreifende Nutzung von Daten abdecken: Entdeckung, Integration, kontrollierte Vokabulare und Zuordnungen, Herkunfts- und Prozessbeschreibung, zeitliche und räumliche Beschreibung usw.
In beiden Sitzungen werden Rückmeldungen eingeholt und Aktivitäten zur Fortsetzung dieser Arbeit über die Laufzeit des von der EU finanzierten Projekts unter dem Banner von WorldFAIR+ diskutiert.
22. und 23. Mai 2024 | 12:00 – 2:00 Uhr UTC
In diesem abschließenden Webinar der WorldFAIR-Fallstudie zur Bevölkerungsgesundheit wird der endgültige veröffentlichte Bericht vorgestellt WorldFAIR Bevölkerungsgesundheitsressourcenbibliothek und Schulungspaket (D7.2).
Weitere Informationen zur Fallstudie zur Bevölkerungsgesundheit: Das INSPIRE-Projekt (Implementation Network for Sharing Population Information from Research Entities) stellt Technologien und Standards zur Unterstützung eines Datenhubs zusammen, der eine gemeinsame und/oder gemeinsame Forschung ermöglicht, die in häufig vernachlässigten Bereichen interoperieren kann -Ressourceneinstellungen: Ziel ist es, eine Plattform als Service bereitzustellen, die Daten unterschiedlicher Art für viele verschiedene Analysestile verfügbar machen kann, unter denen KI-Systeme immer wichtiger werden.
INSPIRE nutzt OMOP, ein gemeinsames Datenmodell, das zum Goldstandard für die systematische Integration von Gesundheitsdaten aus unterschiedlichen Quellen und die Durchführung von Beobachtungsforschung im großen Maßstab unter Verwendung routinemäßiger klinischer Pflegedaten wird. Allerdings ist OMOP nicht ganz FAIR29 und es sind weitere Arbeiten erforderlich, um die Fähigkeit zur Integration verschiedener Datenquellen zu verbessern.
Dieses Fallstudienteam wird die Zusammenarbeit von OMOP mit anderen Standards verbessern, um maschinenverwertbare Beschreibungen der Datenstruktur und -herkunft zu ermöglichen (z. B. DDI-CDI, PROV-O, SDTL); die Zusammensetzung der auf die Forschungsobjekte ausgerichteten Messungen (z. B. I-ADOPT); Datensatzverknüpfungsmodellierung zum Erstellen und Bewerten von Brücken, die Domänen und Vokabulare verbinden (z. B. SKOS); und Datenerkennung (z. B. Schema.org, DCAT). Diese Reihe von Standards bildet die Grundlage für eine „KI-fähige“ Beschreibung von Daten, die für die Verwendung über Domänen- und Institutionsgrenzen hinweg geeignet sind.
30. Mai 2024 | 12:00 – 1:00 Uhr UTC
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