科学数据共享fair原则
欧盟开放科学数据的FAIR原则及启示
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欧盟开放科学数据的 原则及启示
翟 军 梁佳佳 吕梦雪 林 岩 #6C大连海事大学航运经济与管理学院 辽宁大连 66#D!#%
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FAIR原则背景下基于机构知识库的高校科学数据管理平台研究
本文系江苏省图书馆学会课题“区块链技术在机构知识库数据共享中的应用研究”（２０ＹＢ０３）、江苏省社科应用研究精品工程课题“基于机构知识库的高校科学数据管理模式研究”（２０ＳＹＣ－２２８）和河海大学图书馆科研项目（ＴＳＧ２０２１Ａ０２）研究成果之一。
【资源·共享】ＦＡＩＲ原则背景下基于机构知识库的高校科学数据管理平台研究●孙清玉 梁美宏 张友华 （河海大学 南京 ２１００９８）［摘 要］科学数据不仅是科学研究的成果，也是科学研究的对象与工具，是科研机构、科研人员研究交流的重要资源。
科学数据管理是对科学数据进行搜集、整理、保存、共享，促进科学数据的价值再提升。
随着ＦＡＩＲ原则研究的不断深入，越来越多的机构接受并支持该原则成为科学数据管理的国际准则。
文章以河海大学为例，从系统架构、质量控制、服务体系等方面探究高校机构知识库在科学数据管理方面的应用以及实践科学数据的可发现、可访问、可互操作、可重用等原则，旨在为机构知识库在ＦＡＩＲ原则背景下实现科学数据的有效管理提供对策和参考。
［关键词］科学数据 机构知识库 ＦＡＩＲ原则 管理平台［中图法分类号］Ｇ２５３ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１００３－７８４５（２０２２）０１－００３７－０４［引用本文格式］孙清玉，梁美宏，张友华．ＦＡＩＲ原则背景下基于机构知识库的高校科学数据管理平台研究［Ｊ］．高校图书馆工作，２０２２（１）：３７－４０ 科学数据是科研工作开展的重要基础资源，也是科研人员的重要学术产物。
有效管理科学数据，可以在一定程度上降低科学研究的重复性成本，提高科研产出效益，推动科学进步，收获更多生产力。
目前，提供科学数据管理已成为高校图书馆的重要发展方向和服务趋势之一。
２０１７年《地平线报告：图书馆版》指出，随着开放出版和数据收集的增加，图书馆在科学数据管理中的作用进一步巩固［１］。
科学数据管理需要以数据存储库为平台，实现数据的有效管理、公开共享、规范引用和出版传播。
数据共享标准规范
数据共享标准规范1. 引言本文档旨在制定数据共享的标准规范，以确保数据共享的安全性、可靠性和一致性。
数据共享是指将数据从一个组织或系统共享给其他组织或系统，以促进信息的流动和合作。
通过制定标准规范，可以提高数据共享的效率和价值，降低数据共享过程中的风险和不确定性。
2. 数据共享原则数据共享应遵循以下原则：- 合法性和合规性：数据共享应符合相关法律法规和合规要求，包括但不限于个人隐私保护、知识产权保护等。
合法性和合规性：数据共享应符合相关法律法规和合规要求，包括但不限于个人隐私保护、知识产权保护等。
- 安全性和保密性：数据共享应采取必要的安全措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和保密性。
安全性和保密性：数据共享应采取必要的安全措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和保密性。
- 可靠性和准确性：数据共享应确保数据的可靠性和准确性，避免数据损坏、丢失或篡改。
可靠性和准确性：数据共享应确保数据的可靠性和准确性，避免数据损坏、丢失或篡改。
- 互操作性和一致性：数据共享应考虑不同系统、平台和组织之间的互操作性，确保数据在不同环境下的一致性和可用性。
互操作性和一致性：数据共享应考虑不同系统、平台和组织之间的互操作性，确保数据在不同环境下的一致性和可用性。
3. 数据共享标准规范3.1 数据格式和结构数据共享应遵循统一的数据格式和结构，以确保数据在不同系统和平台之间的互操作性。
应制定数据格式和结构的标准规范，包括数据字段、数据类型、数据编码等。
3.2 数据传输和存储数据共享的传输和存储过程应采取安全可靠的方法和技术，包括但不限于加密传输、数据备份和灾备措施等。
应制定数据传输和存储的标准规范，明确数据传输和存储的要求和流程。
3.3 数据访问和权限控制数据共享应设立访问控制机制，确保只有合法授权的用户可以访问共享数据。
应制定数据访问和权限控制的标准规范，包括身份验证、权限管理、审计等。
3.4 数据质量和监控数据共享应监控数据的质量和完整性，及时发现并处理数据质量问题。
[原则,政策,科学]国际科学数据共享原则和政策研究
![[原则,政策,科学]国际科学数据共享原则和政策研究](https://img.taocdn.com/s3/m/60fda1e683c4bb4cf6ecd12c.png)
国际科学数据共享原则和政策研究[摘要]科学数据共享受到国际组织和国家政府两个层面的高度重视，国际组织以共享原则为基础构建国际交流合作的平台，国家政府部门则通过完善系统的政策法规体系保障国内共享活动的有序开展。
通过研究CODATA、OECD两个国际组织共享原则的内容、特点、应用以及美国共享政策法规体系的构成及特点，为我国更好地开展科学数据共享活动提供参考。
[关键词]科学数据共享开放共享政策法规1 引言科学数据是指在科技活动或通过其它方式所获取到的反映客观世界的本质、特征、变化规律等的原始基本数据以及根据不同科技活动需要，进行系统加工整理的各类数据集。
20世纪50年代以来，随着经济全球化和现代信息处理技术、传递技术的发展，科学研究呈现出分布化、实时化、大规模化的趋势。
在此背景下，科学技术前沿领域和大规模的科学数据，对科学技术活动的支撑具有重要的战略意义，科学数据在科技创新中的战略地位不断得到提升。
科学数据共享在共享规模和共享程度上都达到了前所未有的水平，受到国际组织和国家政府两个层面的高度重视。
国际组织和国家政府共同参与的科学数据共享活动，是目前科学数据共享实践的最高层面，也是最活跃最有效的组织方式。
国际组织通过制定共享原则协调内部成员的共享行为，国家政府部门则以政策法规为手段保障国内共享活动的顺利开展。
本文以科技数据委员会CODATA、经济合作与发展组织OECD和最早提出“完全与开放”共享国策的美国政府为上述两方面的代表，阐述国际组织和国家政府在促进科学数据共享活动方面采取的有效措施。
2 CODATA和OECD的科学数据共享原则及特点2.1 CODATA和OECD的科学数据共享原则2.1.1 CODATA《网络时代的科学原则》CODATA是国际科学理事会ICSU的下属机构，与ICSU的另一下属机构世界数据中心WDC 同是国际研究科学数据管理和应用的专门机构。
为了支持对研究和教育数据的“完全与开放”获取，CO-DATA在2000年制定了《网络时代的科学原则》，提出6条原则：①科学是一项符合公众利益的投资;②科学进步依靠全面和公开地获取数据;③市场模型不适用于研究和教育数据的获取;④数据的发布是科学研究和知识传播的基础;⑤数据所有者的利益必须平衡社会对开放交换的需求;⑥立法者要考虑知识产权法可能对研究和教育产生的影响。
数据共享的标准规定
数据共享的标准规定
数据共享是指不同单位或个人之间共享数据资源的行为。
为了规范数据共享行为，制定数据共享的标准规定至关重要。
以下是数据共享的标准规定内容：
1. 数据共享的原则
- 共享数据资源应遵循合法、公正、公平、安全的原则，不得违反有关法律法规和国家政策。
2. 数据共享的范围
- 数据共享的范围应明确界定，确保共享数据资源的准确性和完整性。
3. 数据共享的方式
- 数据共享可以通过协议共享、开放共享、交换共享等方式进行，应根据实际情况选择合适的共享方式。
4. 数据共享的保护
- 共享数据资源应加强安全保护，采取必要的措施防止数据泄露和非法使用。
5. 数据共享的管理
- 在数据共享过程中，应建立健全的管理机制，明确数据共享的责任和义务，保障数据资源的合理利用。
以上是关于数据共享的标准规定内容，希望各单位和个人能够严格遵守，共同促进数据共享工作的健康发展。
医学科学数据共享与使用的伦理要求和管理规范(二)隐私变迁与挑战
•特别专题•医学科学数据共享与使用的伦理要求和管理规范(二/隐私变迁与挑战关健(中国医学科学院北京协和医院&国家人口健康科学数据中心(临床医学)和肿瘤专题数据服务，北京102732,dpumch@)〔摘要〕个人健康隐私的保护是医学科学数据共享与再使用面临的挑战之一。
受保护的个人健康信息随着生命科学的进展，特别是新一代测序技术在生物医学研究中的广泛应用而发生变化。
随着临床基因测序的应用，基于电子健康记录的研究也带来遗传隐私风险。
此外，数字化储存和电子传送极大地增加了隐私泄露的风险。
共享数据的价值被认为与数据的完整性成正比，数据共享中必须处理好隐私保护与数据价值之间的矛盾和平衡。
FAIR原则和去识别数据分别是再利用的数据标准和隐私保护的国际共识。
通常这两个原则并不矛盾，但是不能解决所有问题。
因此，建议包括分级共享等多种策略相结合。
我们将在数据共享的伦理要求和管理规范中作为焦点内容之一进一步讨论。
〔关键词〕数据共享；个人健康隐私；受保护的健康信息；隐私保护；遗传隐私；去识别数据;FAIR原则〔中图分类号〕R-052〔文献标志码〕A〔文章编号〕1001-5565(2020)03-0265-06 DOI：!-12026/j.issn.1201-5565.2020.03.27Ethicci Reauiremeatt and Managemepr Shndai'ds for tha Sharing and Ra-use of ScieptiPc Dath in Health Carr and Meaicina(H)Privvcc Changat and ChallengatGuanJnan(Thc Nationnt Populatiou ant Health50.1x1100Data Cerarc Peking Uniou MSgat CoUeqc Hospital:Chinese Acalemy op MeUPat Scieacco&Peiinq Union Mekicat CoUeqc,Beqing120732,ChiTrn.E-maiggjpumch@) Arstract:Protection of individual health privvee m one of the challedges faced during sharing and re-use of scientific data in healtPcare.The protected individual health information has changed with the provress of UV science,upuimty the n ext-yederatiou sepuencing(NGS)has been widfy used in biomedicat research.Electric health record(EHR)-based secondary research also poses y—om privvee rishs with the advent ot clinicat yene s—uuemy.D addition,the rish of privvee disclosure increases yreatly throuad digital storaye and release-D is believed that the vvlue of the shared data is Uirectty pronortional to the inteprity of data;and the contradiction betoeen privvee pretectiou and data vvlue must be balanced in practice-Nowddays,FAIR principles and de-idenPfication are suayested as international consensus for second1^—"-1data standard and privvee protection respectivety.Thep cemivt solve alt the proUlems in practice,althouad there is no contradiction yederalty.Thus,a combination of strip epies is suayested,incluuing hierarchicat shdriny-Then we wilt^!!!/”!"discuss privvee pretectiou as one of the fo-C2SVS in the ethicat repuirements and manayement norms of data shdring.Keywonlt:Data Sharing；Individual Health Privvee；The Protected Health Information；Privvee Pretectiou；Genetic Privvee；De-idedtificatiou Data;FAIR principles互联网和大数据时代，数据共享成必然趋势,共享是大数据建设和精准服务的前提和基础。
科学数据共享fair原则
科学数据共享fair原则
科学数据共享fair原则是指在科学研究中，将数据以公平、可访问、互操作和可重复使用的方式共享给其他研究团体和个人。
这个原则被认为是现代科学研究中最重要的准则之一，因为它有助于推动科学进步并提高科学研究的效率和可信度。
公平性指的是数据共享应该在不歧视任何人或组织的前提下进行，任何人都有权访问并使用这些数据。
这意味着数据共享应该遵循一些通用的数据规范和格式，以确保数据的可读性和可理解性。
可访问性指的是数据共享应该方便易用，任何人都可以通过网络或其他方式轻松访问这些数据。
这个原则实现的主要手段是创建一个可靠的数据存储和管理系统，确保数据能够及时更新和维护。
互操作性指的是数据共享应该以一种标准化的格式进行，这样它们可以与其他数据集和工具进行交互和整合。
这个原则的实现需要一些标准化的数据模式和元数据格式。
可重复性指的是数据应该是可重复使用的，任何人都能够使用相同的数据和方法来重复研究结果。
这个原则的实现需要公开数据的来源、方法和处理过程，以便其他人可以轻松地重复并验证研究结果。
科学数据共享fair原则旨在促进跨学科研究的发展和科学知识的共享，可以帮助科学家更快地发现新的知识和发现，并推动科学技术的进步。
因此，在进行科学研究时，科学家们应该遵守科学数据共享fair原则，以确保研究的效率和可持续性。
- 1 -。
fair数据原则
fair数据原则
1.公正性：fair数据原则强调数据的公正性，即数据的采集、
分析和处理过程应当公正无私，不受个人或组织的个人利益和偏见的影响。
2. 可追溯性：fair数据原则强调数据的可追溯性，即数据应当具备可追溯的来源和处理过程，以保证数据的真实性和可靠性。
3. 可重复性：fair数据原则强调数据的可重复性，即数据应当具备可重复的可能性，以便其他人或组织可以对数据进行验证和复现。
4. 可访问性：fair数据原则强调数据的可访问性，即数据应当对其他人或组织开放和可访问，以促进数据的共享和协作。
5. 隐私保护：fair数据原则强调数据的隐私保护，即数据的采集、分析和处理过程应当遵循隐私保护原则，以保护个人信息和隐私不受侵犯。
6. 可持续性：fair数据原则强调数据的可持续性，即数据的采集、分析和处理过程应当考虑到可持续性因素，以保证数据的长期价值和利用。
- 1 -。
fair数据原则
fair数据原则
1.公正性：fair数据原则强调数据处理的公正性，确保数据收集、处理和分析过程公正、透明和无歧视。
2. 可访问性：fair数据原则要求数据应该易于获取和利用，包括数据的格式、文档、代码和元数据等。
3. 互操作性：fair数据原则强调数据应该能够与其他数据集和系统进行互操作，以使数据能够被更广泛的应用。
4. 可重复性：fair数据原则要求数据收集和处理应该是可重复的，以确保结果的有效性和可信度。
5. 数据管理：fair数据原则强调应该采用数据管理的最佳实践，以确保数据的质量、可持续性和合规性。
6. 数据隐私：fair数据原则要求数据的隐私和安全应该得到充分保护，包括匿名化、脱敏等措施。
7. 数据开放：fair数据原则鼓励数据的共享和开放，以促进科学研究、创新和社会进步。
- 1 -。
fair数据准则
fair数据准则
Fair数据准则是指在数据处理和使用过程中，遵循公正、透明、可解释和可重现的原则，确保数据的合法性、准确性和可信度。
这些准则是数据科学家、数据分析师和其他数据相关专业人员必须遵循的基本规范，以确保数据的质量和可靠性。
公正性是指在数据处理和使用过程中，不歧视任何人或群体，不偏袒任何人或群体，不受任何利益驱动，保持客观中立。
透明度是指在数据处理和使用过程中，所有步骤和决策都应该是透明的，以便其他人可以理解和验证。
可解释性是指在数据处理和使用过程中，应该能够解释数据的来源、处理方法和结果，以便其他人可以理解和验证。
可重现性是指在数据处理和使用过程中，应该能够重现数据的处理过程和结果，以便其他人可以验证和复制。
遵循Fair数据准则的好处是显而易见的。
首先，它可以确保数据的质量和可靠性，从而提高数据分析和决策的准确性和可信度。
其次，它可以促进数据共享和合作，从而加速科学研究和创新。
最后，它可以增强公众对数据处理和使用的信任，从而促进数据驱动的社会和经济发展。
然而，要遵循Fair数据准则并不容易。
数据处理和使用涉及到许多复
杂的技术和法律问题，需要专业知识和经验。
此外，数据的来源和质量也可能存在问题，需要进行有效的数据清洗和预处理。
因此，数据科学家、数据分析师和其他数据相关专业人员需要不断学习和提高自己的技能和知识，以确保数据的质量和可靠性。
总之，Fair数据准则是数据处理和使用的基本规范，是确保数据质量和可信度的关键。
遵循这些准则可以提高数据分析和决策的准确性和可信度，促进数据共享和合作，增强公众对数据处理和使用的信任，从而促进数据驱动的社会和经济发展。
我国国家科学数据中心FAIR原则的实践现状调查与分析
标识符的采用元数据标准的公开访问数据许可声明的明确等方面加强规范化标准化管理
$%&'*+,- 原则国家科学数据中心科学数据管理元数据
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01,'$)%$$(23456789:&""#;2(#3:!'!#'#!
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实践现状对推动科学数据的发现访问获取和重用具有重要意义文章 通 过 分 析 *+,- 原 则 的 主放共享原则调研 !) 个国家科学数据中心对 *+,- 原则的实践现状从元数据标准和用户授权两个
层面分析结果并提出改进建议 研究发现我国国家科学数据中心对 *+,- 原则的应用还有待提升需要在持久性
基于 !"#$( 项主要原则!采用网络调研$文献调 研等方式梳理分析国家科学数据中心对 !"#$ 原则 的实践现状# 通过国家科学数据中心网站中,数据资 源-,元数据-,数据目录-,标准规范-,数据汇交,用户帮助-,用户指南-,平台介绍-等栏目$综合性 的全球研究数据仓储注册目录 $./0121&-'*23. $.456278 9: $.6.17;3 <121 $.=9652975.6+以及 !">$63175?4&@'网站 中查找检索国家科学数据中心有关元数据和用户授 权建设内容!并通过有关国家科学数据中心建设$服 务$实践等方面研究论文!补充网络调研不足的相关 建设内容#
地球科学领域数据中心使用fair原则
地球科学领域数据中心使用F本人R原则随着科技的不断发展，地球科学领域的数据也日益增多。
这些数据对于地球科学研究和应用具有重要意义，然而，由于数据的多样性和复杂性，数据的管理和利用也面临诸多挑战。
为了更好地管理和利用地球科学领域的数据，越来越多的数据中心开始采用F本人R原则，即使数据具有可访问性（Findable）、互操作性（Interoperable）、可复用性（Reusable）的原则。
一、可访问性（Findable）1. 数据中心应当建立完善的元数据系统，使得用户可以通过关键词、数据类型、地理位置等多种途径找到所需的数据。
2. 建立统一的数据标识符体系，确保数据的唯一性和易查找性。
3. 提供数据检索工具和接口，方便用户进行数据搜索和筛选。
二、互操作性（Interoperable）1. 数据中心应当统一数据格式和标准，以确保不同数据的互相兼容和交换。
2. 提供数据转换和集成的工具，帮助用户将不同来源的数据整合为统一的数据集。
3. 合作建立数据共享评台，促进不同数据中心之间的数据交流和共享。
三、可复用性（Reusable）1. 数据中心应当提供清晰准确的数据使用条款和授权协议，明确用户对数据的使用权限和责任。
2. 提供数据共享和引用的标准化方法，使得用户可以方便地将数据引入到自己的研究和应用中。
3. 建立数据更新和版本控制机制，保障用户获取的数据是最新和可信的。
总结：随着地球科学数据的持续增多，数据中心在管理和利用数据上面临着诸多挑战。
采用F本人R原则可使数据中心更好地满足用户需求，促进地球科学数据的交流和共享，为地球科学研究和应用提供更加可靠和高效的数据支持。
希望未来能够有更多的地球科学数据中心引入F 本人R原则，不断提升数据管理和利用的水平，推动地球科学领域的发展和进步。
地球科学领域的数据中心使用F本人R原则，对于推动地球科学研究和应用具有重要意义。
通过正确地管理和利用数据，可以更好地支持科学家们的研究工作，为地球科学领域的发展提供更多的可能性。
数据管理计划与FAIR原则融合的维度
◎2022年第11期◎数据管理计划与FAIR 原则融合的维度秦顺，蒋子可，戴柏清，黄一澄摘要推动数据管理计划（DMP ）与FAIR 原则的融合，可进一步提升科研数据管理与共享工作的效能。
文章以从DataCite 收集到的128条数据为样本，梳理DMP 与FAIR 原则融合的实践；采用内容分析法归纳出DMP 与FAIR 原则融合的两个维度，解析两个维度的特征并对比其异同。
研究发现：DMP 与FAIR 原则的融合形成了“以‘整合DLC-SH ’为外引”和“以‘机器可操作’为内驱”的两个维度，且两个维度的有机统一将成为未来的主要发展方向。
文章建议：科学设计DMP 制度，适度引入FAIR 原则；统一DMP 标准规范，打造人机协同生态；发挥DMP 指引作用，优化组织管理及业务流程；构建DMP 评估机制，推动全生命周期良性循环。
关键词数据管理计划FAIR 原则数据生命周期利益相关者引用本文格式秦顺，蒋子可，戴柏清，等.数据管理计划与FAIR 原则融合的维度[J].图书馆论坛，2022，42（11）：101-112.Study on the Dimensions of the Integration of Data Management Plan and the FAIR PrinciplesQIN Shun ，JIANG Zike ，DAI Baiqing &HUANG YichengAbstract The better integration of Data Management Plan （DMP ）and the FAIR principles can further improve the efficiency of research data management and sharing.This paper makes 128pieces of data collected from DataCite ，aiming to make clear the status quo of the integration of DMP and the FAIR principles.It summarizes two dimensions of the integration of DMP and the FAIR principles ，analyzes the characteristics of the two dimensions ，and then compares their similarities and differences.The two dimensions of the integration of DMP and the FAIRprinciples are namely “taking ‘integrated DLC-SH ’as the external guide ”and “taking ‘machine actionable ’as the internal drive ”，and the organic unity of these two dimensions would become the main development direction in the future.In the end ，it is proposed that the DMP system should be scientifically designed while the FAIR principles could be moderately adopted ；the DMP standards and specifications should be unified so as to create an ecology of human-machine cooperation ；DMP should play a better guiding role in optimizing organizationmanagement and business process ；and it is necessary to build a DMP evaluation mechanism so as to promote a virtuous circle in the whole life cycle.Keywords Data Management Plan （DMP ）；FAIR principles ；data life cycle ；stakeholder1问题的提出1.1研究背景21世纪以来，数据密集型研究范式快速发展[1]，科学发现越来越依赖于科研数据的收集、处理、分析、共享和利用等数据赋能的业务活动。
数据共享标准
数据共享标准首先，数据共享标准的重要性不言而喻。
在大数据时代，数据的规模和种类日益增多，各个行业和领域的数据之间存在着巨大的交叉和关联。
如果各个单位和组织在数据共享方面各自为政，将会导致数据孤岛现象，不仅浪费了宝贵的资源，也阻碍了数据的流动和应用。
而数据共享标准的制定可以有效地规范数据的格式、内容、接口等要素，使得数据共享变得更加高效、便捷和安全，从而推动各行业的信息化进程。
其次，制定数据共享标准的原则应当遵循科学、公正、开放和普适的原则。
科学性意味着标准的制定应当基于科学的理论和技术，符合实际应用的需要；公正性意味着标准的制定应当充分考虑各方利益，不偏袒任何一方；开放性意味着标准的制定应当尊重多元化和多样性，充分吸纳各方的意见和建议；普适性意味着标准的制定应当具有一定的通用性和适应性，不受特定地域、行业和组织的限制。
最后，实施数据共享标准需要各方的共同努力。
首先，政府应当加强对数据共享标准的引导和监管，制定相关政策和法规，为标准的实施提供制度保障；其次，企业和组织应当积极响应，根据标准的要求进行数据整合和共享，提高数据利用效率；再次，技术人员应当加强对数据共享标准的研究和应用，不断完善数据共享的技术手段和工具；最后，用户和公众应当增强对数据共享标准的认识和支持，积极参与到数据共享的实践中来，推动数据共享标准的落地和实施。
综上所述，数据共享标准的制定和实施对于推动信息化进程、促进资源整合和创新发展具有重要意义。
我们应当充分认识到数据共享标准的重要性，遵循科学、公正、开放和普适的原则，共同努力推动数据共享标准的实施，为构建开放、共享、共赢的信息化社会作出积极贡献。
希望本文所述内容能够对相关领域的从业者和研究者有所启发，促进数据共享标准的不断完善和提高。
科学数据共享协议模板
科学数据共享协议模板1. 引言科学研究离不开数据的支持与共享。
数据共享有助于促进科学研究的进展，增加数据的可再现性和可信度，并提供更多的机会供其他研究者进行二次分析。
为了确保科学数据的合理共享和使用，本协议旨在规范数据共享的原则、权限和义务。
2. 定义2.1 数据：指科学研究中生成、收集或处理的信息，包括但不限于观测数据、实验数据、调查数据、模拟数据等形式。
2.2 数据提供方：指数据的所有者或者依法拥有数据合法使用权的个人或机构。
2.3 数据接收方：指获得数据提供方授权并同意遵守本协议的个人或机构。
3. 数据共享原则3.1 开放性原则：数据提供方应当以开放的心态对待数据共享，尽可能向科学社区开放数据资源。
3.2 公平原则：数据接收方应当依据科学贡献或其他合理原则获得使用数据的权限。
3.3 透明度原则：数据提供方应当详细描述数据的来源、采集方法、处理过程和可能存在的限制，确保数据的透明度。
3.4 共同承担原则：数据提供方和数据接收方应当共同承担数据共享过程中的责任和风险。
4. 数据共享权限4.1 数据发布：数据提供方有权将数据以适当的形式发布在公共数据库、科学期刊或其他数据共享平台上。
4.2 数据访问：数据提供方可以设定数据的访问权限，例如开放式访问、注册访问或有条件访问等方式，以保护数据的安全和合法使用。
4.3 数据使用：数据接收方获得数据提供方授权后，可以依据协议约定进行数据使用，包括但不限于科学研究、教育、非商业用途等。
5. 数据共享义务5.1 数据提供方应当清晰地标识数据的知识产权归属情况。
5.2 数据提供方应当遵守当地法律和伦理要求，确保数据的合法性和可信度。
5.3 数据提供方应当提供数据的相关元数据，以便其他研究者了解数据的内容和特征。
5.4 数据接收方应当尊重数据的知识产权，不得将数据用于未经授权的商业目的。
5.5 数据接收方应当在发表相关研究成果时，适当引用数据提供方的数据来源和引用标准。
专题导语:FAIR原则——数据开放、共享与利用的基石
专题导语：FAIR原则——数据开放、共享与利用的基石刘桂锋
【期刊名称】《现代情报》
【年(卷),期】2024(44)2
【摘要】科学数据是国家科技创新和经济社会发展的重要基础支撑与宝贵战略资源。
2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,全面推进我国大数据发展和应用,加快建设数据强国。
2018年,国务院办公厅印发《科学数据管理办法》,旨在推动我国科学数据的开放、共享与利用。
2022年,国务院发布《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》,提出构建开放共享的数据资源体系,加强数据治理,充分释放数据要素价值。
【总页数】1页(P3-3)
【作者】刘桂锋
【作者单位】江苏大学科技信息研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.开放为常态,不开放为例外——解读《科学数据管理办法》中的科学数据共享与利用
2.欧盟开放科学数据的FAIR原则及启示
3.科学数据管理与共享的FAIR原则——背景、内容与实施
4.基于FAIR原则的数据期刊开放共享与关联模型研究
5.政府开放数据平台FAIR原则评估指标体系及实证研究
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科学数据共享fair原则
科学数据共享fair原则指的是数据共享的基本原则，它包括四
个方面：可发现性（Findable）、可访问性（Accessible）、可互操作性（Interoperable）和可重复性（Reproducible）。
可发现性：科学数据应该被清晰地描述，以便于他人能够找到并使用。
数据应该被分配一个唯一的且持久的标识符，以保证可持续的数据访问。
可访问性：科学数据应该能够在适当的条件下被访问。
数据应该提供适当的元数据和文档，以便于他人了解数据的含义和用途。
数据应该在标准和开放的格式下共享，并且应该提供合适的权限和许可证。
可互操作性：科学数据应该能够被集成到其他数据资源中。
数据应该使用公认的标准和协议，并且应该包括适当的元数据，以便于数据互操作。
可重复性：科学数据共享应该是可重复的。
数据应该被清晰地描述和文档，并且应该在标准和开放的格式下共享，以确保其他人可以重复实验或分析。
数据共享应该包括完整的数据集，以便于他人可以重复实验或分析。
通过遵循这些原则，科学共享数据可以促进科学研究的透明度、可重复性和跨学科合作，从而推动科学进步和创新。
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