Peng, Ge, et al. «Global Community Guidelines for Documenting, Sharing, and Reusing Quality Information of Individual Digital Datasets». Data Science Journal, vol. 21, n.^o 1, marzo de 2022, p. 8. N/A, datascience.codata.org, https://doi.org/10.5334/dsj-2022-008.

La ciencia de código abierto se basa en recursos abiertos y gratuitos que incluyen datos, metadatos, software y flujos de trabajo. Las decisiones informadas sobre la conveniencia y el modo de (re)utilizar los conjuntos de datos digitales dependen de la comprensión de la calidad de los datos subyacentes y de la información pertinente. Sin embargo, la información de calidad, al ser difícil de conservar y a menudo específica del contexto, no está actualmente disponible para ser compartida dentro y entre disciplinas. Para ayudar a resolver este problema y promover la creación y la reutilización de la información compartida libre y abiertamente sobre la calidad de los conjuntos de datos individuales, los miembros de varios grupos de todo el mundo han emprendido un esfuerzo para desarrollar directrices comunitarias internacionales con recomendaciones prácticas para la comunidad de las ciencias de la Tierra, colaborando con expertos internacionales del sector.

Las directrices se inspiraron en los principios rectores de ser encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR). El uso de las directrices de información sobre la calidad de los conjuntos de datos FAIR pretende ayudar a las partes interesadas, como los centros de datos científicos, los repositorios de datos digitales y los productores, editores, administradores y gestores de datos, a:

i) Capturar, describir y representar la información sobre la calidad de sus conjuntos de datos de forma coherente con los Principios Rectores FAIR;

ii) Permitir el máximo descubrimiento, confianza, intercambio y reutilización de sus conjuntos de datos; y

iii) Permitir el acceso internacional y la integración de la información sobre la calidad de los conjuntos de datos.

Este artículo describe los procesos que desarrollaron las directrices alineadas con los principios FAIR, presenta un flujo de trabajo genérico de evaluación de la calidad, describe las directrices para preparar y difundir la información sobre la calidad de los conjuntos de datos y esboza un camino a seguir para mejorar su diversidad disciplinaria.