Questo webinar presenterà le attività, le linee guida e le raccomandazioni del Fiera mondiale casi di studio sulla geochimica e sulla riduzione del rischio di catastrofi.
Maggiori informazioni sul caso di studio sulla geochimica: Il WorldFAIR Geochemistry Work Package (WP) 05 mira a riunire la diversificata comunità internazionale di geochimica e a creare una rete globale di principali infrastrutture di dati geochimici. Attraverso la formalizzazione dell'iniziativa OneGeochemistry, la generazione di profili di implementazione FAIR (FIP) e il coinvolgimento della comunità, questo pacchetto di lavoro supporta la condivisione delle conoscenze delle migliori pratiche e la standardizzazione dei dati geochimici, consentendo ai ricercatori di utilizzare e riutilizzare i dati nella ricerca su larga scala (big data) e studi interdisciplinari.
Rapporti pubblicati
Maggiori informazioni sul caso di studio sulla riduzione del rischio di disastri: La comunità globale di riduzione del rischio di disastri è un gruppo eterogeneo di persone e organizzazioni che comprende ONG, enti governativi, ricercatori accademici, professionisti e istituzioni attivamente impegnati nella mitigazione dei rischi di disastri e nel rafforzamento della resilienza. L’obiettivo è migliorare la sicurezza delle persone, dei beni e dell’ambiente riducendo la vulnerabilità ai rischi naturali. La comunità ritiene che le soluzioni locali siano superiori alle soluzioni guidate da esperti dall’alto verso il basso, ma queste soluzioni localizzate e di base hanno portato a una varietà di formati di dati, terminologie e tecniche di analisi, unici e specifici per le diverse regioni. Questo caso di studio mira a descrivere questa pletora di dati dettagliati e specifici a livello locale e di varianti linguistiche e a trovare modi per unificarli. Lo immaginiamo come un passo significativo verso la creazione di un linguaggio comune e di comprensione reciproca nell’arena della DRR. La capacità dei membri della comunità DRR di condividere meglio dati, termini e soluzioni dovrebbe portare a una comprensione più globale dello stato attuale della DRR, portare a soluzioni migliori e, in definitiva, salvare vite umane.
Rapporti pubblicati
20 maggio 2024 | 8:00 – 9:00 UTC
Questa speciale doppia sessione si è svolta insieme al Plenaria virtuale della RDA 22 è progettato per mostrare i risultati del progetto WorldFAIR e discutere i passi successivi. L'evento è aperto a tutti; non è necessario essere membro del consorzio WorldFAIR per aderire.
WorldFAIR ha una serie di caratteristiche distintive che meritano attenzione e che interesseranno la comunità RDA. WorldFAIR è un progetto biennale finanziato dalla Commissione Europea per promuovere l'implementazione dei principi FAIR. Coordinato da CODATA e con la RDA come partner importante, WorldFAIR ha la particolarità di essere un progetto autenticamente globale e – grazie a speciali regole CE – ha finanziato partner da tutto il mondo.
Il cuore del progetto WorldFAIR sono i 11 casi di studio, che rappresentano un'ampia gamma di scienze, comunità e sfide, con copertura geografica globale. Questi sono stati identificati da gruppi attivi in CODATA, RDA o entrambi. Tra i partner di questi casi di studio figurano numerose organizzazioni che svolgono un ruolo importante nell'articolazione e nell'accordo sugli standard di metadati e terminologia per i ricercatori in vari settori. La prima sessione esplorerà i risultati di questi casi di studio e in particolare le raccomandazioni formulate. Una selezione dei Case Study descriverà il loro lavoro, la loro esperienza di utilizzo FIP e articolerà raccomandazioni chiave per l'uso di standard e terminologie di metadati e strutturate attorno ai temi e alle questioni più importanti incontrati.
La seconda sessione si concentrerà su uno dei risultati chiave di WorldFAIR: il Framework di interoperabilità tra domini (CDIF). CDIF fornisce una serie di linee guida e pratiche per l'utilizzo di standard indipendenti dal dominio per supportare l'interoperabilità e la riusabilità dei dati FAIR, in particolare attraverso i confini di dominio e istituzionali. CDIF è stato sviluppato sulla base del contributo degli 11 casi di studio di WorldFAIR, compresi i relativi FIP, di una serie di incontri dedicati e della partecipazione di tutti i casi di studio a due workshop successivi ospitati presso il Centro Dagstuhl della Fondazione Leibniz. Trenta esperti invitati hanno partecipato alla stesura delle linee guida CDIF, inclusi membri di molte iniziative FAIR correlate e organismi di standardizzazione, e hanno quindi attinto a competenze significative sia all'interno che all'esterno del progetto WorldFAIR. Questa sessione presenterà i "moduli" chiave CDIF che coprono le aree funzionali più importanti per l'utilizzo dei dati in diversi domini: scoperta, integrazione, vocabolari e mappature controllate, descrizione della provenienza e del processo, descrizione temporale e spaziale, ecc.
Entrambe le sessioni inviteranno a fornire feedback e discutere le attività per continuare questo lavoro oltre la durata del progetto finanziato dalla CE sotto la bandiera di WorldFAIR+.
22 e 23 maggio 2024 | 12:00 – 2:00 UTC
Questo webinar finale del caso studio WorldFAIR sulla salute della popolazione presenterà il rapporto finale pubblicato WorldFAIR Biblioteca di risorse sanitarie della popolazione e pacchetto di formazione (D7.2).
Maggiori informazioni sul caso di studio sulla salute della popolazione: il progetto INSPIRE (Implementation Network for Sharing Population Information from Research Entities) sta assemblando tecnologie e standard a supporto di un hub di dati che facilita la ricerca federata e/o condivisa in grado di interoperare su livelli bassi spesso trascurati -impostazioni delle risorse: mira a fornire una piattaforma come servizio, che possa rendere dati di tipi disparati disponibili a molti stili di analisi diversi, tra i quali i sistemi di intelligenza artificiale sono sempre più importanti.
INSPIRE utilizza OMOP, un modello di dati comune che sta diventando lo standard di riferimento per integrare sistematicamente dati sanitari provenienti da fonti disparate e condurre ricerche osservazionali su larga scala utilizzando dati di assistenza clinica di routine. Tuttavia, l’OMOP non è completamente FAIR29 ed è necessario ulteriore lavoro per migliorare la capacità di integrare diverse fonti di dati.
Questo team di case study migliorerà l'interoperabilità di OMOP con altri standard per consentire descrizioni della struttura e della provenienza dei dati utilizzabili dalla macchina (ad esempio, DDI-CDI, PROV-O, SDTL); la composizione delle misurazioni focalizzate sugli oggetti di ricerca (es. I-ADOPT); modellazione di record linkage per creare e valutare ponti che collegano domini e vocabolari (ad esempio SKOS); e rilevamento dei dati (ad esempio, Schema.org, DCAT). Questa suite di standard costituisce la base di una descrizione dei dati "AI-Ready" adatta per l'uso oltre i confini di dominio e istituzionale.
30 maggio 2024 | 12:00 – 1:00 UTC
Foto di Cristoforo Burns on Unsplash
