FAIR principy jsou soubor pravidel pro nakládání s výzkumnými daty tak, aby byla vyhledatelná (Findable), přístupná (Accessible), interoperabilní (Interoperable) a znovupoužitelná (Reusable). Nejde o povinnost data zveřejnit — FAIR data mohou být i neveřejná, podstatné je, že jsou popsaná, dohledatelná a použitelná za jasných podmínek.
Proč se vás FAIR principy týkají
FAIR se z doporučení postupně stává standardem českého výzkumného prostředí. Plán správy dat podle FAIR principů vyžadují GA ČR, TA ČR i AZV ČR a FAIR metadata jsou jednou z podmínek uznání datové sady jako samostatného výsledku výzkumu (druh výsledku T podle Metodiky hodnocení 2025+). Národní infrastrukturu pro FAIR data buduje iniciativa EOSC CZ.
Co FAIR znamená v praxi
- F – data mají persistentní identifikátor a bohatá metadata,
- A – je jasné, jak a za jakých podmínek se k datům dostat,
- I – data používají standardní formáty a slovníky,
- R – mají licenci a dokumentaci umožňující další využití.
Jak FAIR principy zavést do vlastního projektu — od metadat po výběr repozitáře — se naučíte na kurzu FAIR data: správa vědeckých dat pro granty i publikace.
Chcete statistice rozumět do hloubky?
Kurzy statistiky pro vědce a analytiky — max. 10 účastníků, Praha.