Les données FAIR favorisent le partage, la reproductibilité et la réutilisation des résultats de la recherche scientifique.

Nous avons demandé aux acteurs de la communauté scientifique dans les domaines de l’agriculture et l’agro-alimentaire de partager leur retour d’expérience des pratiques FAIR sur des cas d’étude portant sur des jeux de données, bases de données, ressources sémantiques, logiciels, services, etc.

Explorez ces études qui présentent et analysent sur des cas concrets, les pratiques pour accélérer la mise en œuvre des principes FAIR. Quand cela est pertinent, FooSIN propose quelques pistes pour aller plus loin sur le chemin du FAIR.

  • Des tableaux de données expérimentales plus FAIR. Jacob, D., David, R., Aubin, S., & Gibon, Y. (2020). Making experimental data tables in the life sciences more FAIR: a pragmatic approach. GigaScience, 9(12). https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa144https://hal.inrae.fr/hal-02883355
  • De TermSciences à Loterre : comment l’Inist-CNRS a rendu les terminologies ouvertes plus conformes aux principes FAIR. Lire l’interview
  • Données d’enquêtes du projet ANR MEDINA : une variété d’approches FAIR. Lire le rapport.
  • Du dictionnaire de la viande au thésaurus de la viande (à venir)

Certaines de ces études se sont appuyées sur le questionnaire rédigé par les membres du projet FooSIN. Voir le questionnaire.