Directorio de recursos externos de evaluación FAIR
16 recursos mostrados
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Herramientas que evalúan conjuntos de datos u otros objetos digitales identificados por un DOI o una dirección web, y cuestionarios que evalúan un conjunto de datos o el conocimiento de la persona que responde.
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La ARDC FAIR Data Self-Assessment Tool es un cuestionario en línea de 12 preguntas, en cuatro secciones (localizable, accesible, interoperable y reutilizable), sobre un conjunto de datos de investigación. Está dirigida a investigadores, bibliotecarios de datos y personal de TI.
Caso de uso: Revisar un conjunto de datos respondiendo preguntas sobre él, sin indicar un identificador.
F-UJI es un servicio web que evalúa el cumplimiento de los principios FAIR de objetos de datos de investigación a nivel de conjunto de datos, con base en las FAIRsFAIR Data Object Assessment Metrics. El formulario web recibe un DOI o una URL y también admite un punto de acceso a un servicio de metadatos (OAI-PMH, OGC CSW o SPARQL).
Caso de uso: Evaluar un conjunto de datos publicado que tiene un DOI o una URL de página de destino.
FAIR-Aware es un cuestionario en línea de 10 preguntas que indaga si la persona que responde conoce los requisitos para que un conjunto de datos sea FAIR y en qué medida está dispuesta a cumplirlos. Evalúa el conocimiento de la persona, no un conjunto de datos.
Caso de uso: Revisar el propio conocimiento de los requisitos de datos FAIR antes de depositar un conjunto de datos en un repositorio.
FAIR Champion ejecuta FAIR Metric Tests registradas en el OSTrails Test Registry, y Benchmark Quality Assessments construidas con ellas, sobre un objeto digital identificado por su GUID (una URL, un DOI u otro identificador resoluble). Su README lo describe como una evolución de FAIR Evaluator.
Caso de uso: Evaluar un objeto digital que tiene un DOI o una URL con un algoritmo de benchmark definido por una comunidad.
FAIR-Checker comprueba los metadatos de un recurso web, identificado por una URL o un DOI, frente a 12 métricas de los principios FAIR y ofrece una recomendación para cada métrica. Una página aparte, Inspect, muestra los metadatos recuperados del recurso y ejecuta comprobaciones de calidad de metadatos.
Caso de uso: Evaluar los metadatos que expone un recurso web, una métrica a la vez o todas juntas.
FAIR enough ejecuta una colección de pruebas de indicadores de madurez FAIR, escritas en Python, sobre un recurso identificado por su URL. La mayoría de las colecciones también acepta DOI y handles.
Caso de uso: Evaluar un recurso que tiene una URL frente a una colección elegida de pruebas de indicadores de madurez.
FAIR Evaluator es el FAIR Maturity Evaluation Service. Su interfaz web ejecuta colecciones de pruebas de indicadores de madurez sobre un recurso identificado por un GUID (un DOI, un handle, una clave InChI o una URL) y permite registrar pruebas y colecciones.
Caso de uso: Evaluar el registro de metadatos de un recurso que tiene un DOI o una URL frente a una colección elegida de pruebas de indicadores de madurez.
FAIRshake es un conjunto de herramientas para métricas y rúbricas FAIR definidas por la comunidad, combinadas con evaluaciones manuales y automáticas de objetos digitales como conjuntos de datos, herramientas de software, bases de datos, API y flujos de trabajo. Iniciar un proyecto requiere una cuenta.
Caso de uso: Evaluar un objeto digital registrado con una rúbrica elegida o definida por una comunidad.
Recursos que evalúan ontologías, software o repositorios en lugar de conjuntos de datos.
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FAIR EVA (Evaluator, Validator & Advisor) es un software de código abierto que comprueba el grado FAIR de un objeto digital alojado en un repositorio o portal de datos, con indicadores de la RDA, mediante una API y una interfaz web opcional. Esta ficha enlaza con el código fuente, que cada institución despliega por su cuenta; en https://fair.csic.es se publica una instancia para DIGITAL.CSIC.
Caso de uso: Desplegar un evaluador para un repositorio institucional, con términos de metadatos y complementos configurables.
FOOPS! (Ontology Pitfall Scanner for the FAIR Principles) evalúa si un vocabulario escrito en OWL o SKOS cumple los principios FAIR. Su código fuente puede ejecutarse como servidor o desde la línea de comandos.
Caso de uso: Evaluar un vocabulario publicado con un URI, o ejecutar la evaluación de forma local desde el código fuente.
O'FAIRe es una metodología y un servicio web en Java que puntúa una ontología u otro recurso semántico con 61 preguntas sobre los 15 principios FAIR, a partir de los metadatos de un repositorio de ontologías basado en OntoPortal. Su README menciona despliegues en AgroPortal, SIFR BioPortal e IndustryPortal.
Caso de uso: Evaluar una ontología almacenada en un repositorio OntoPortal con descripciones de metadatos.
Conjuntos de métricas y modelos de madurez que implementan las herramientas. Son documentos, no herramientas ejecutables.
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La página de FAIR-IMPACT sobre métricas para datos. Describe las 17 métricas independientes del dominio refinadas a partir del trabajo de FAIRsFAIR (versión 0.8) y 5 métricas de ciencias sociales que pueden sustituir a sus equivalentes independientes del dominio.
Una especificación de 17 métricas mínimas viables para medir el grado FAIR de los objetos de datos de investigación. La versión 0.8 (marzo de 2025) es una revisión importante de las métricas de FAIRsFAIR de 2020.
La especificación y las directrices del FAIR Data Maturity Model: un conjunto de indicadores, con prioridades y niveles de madurez, para evaluar los principios FAIR. La versión 1.0 se publicó en Zenodo el 2020-06-25.
Otros catálogos de herramientas y servicios FAIR.
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Un catálogo en línea y explorable de recursos (herramientas, soluciones, métodos y enfoques) para la implementación de FAIR, parte del FAIR Implementation Framework. Su página de recursos mostró 54 entradas el 2026-10-25.
Una aplicación web, parte del componente educativo de FAIRsharing, cuya página Tools enumera recursos para evaluar objetos digitales según los principios FAIR (33 entradas el 2026-10-25). Su página Registry ofrece vistas en tabla y con facetas de principios, métricas y benchmarks.
Busque la fila que corresponde a lo que usted tiene. Las herramientas indicadas aceptan esa entrada.
| Dato de partida | Herramientas que la aceptan |
|---|---|
| DOI La herramienta resuelve el DOI y lee los metadatos publicados para él. | |
| URL de la página de destino La herramienta lee los metadatos incluidos en la página o enlazados desde ella. | |
| Archivo de metadatos La herramienta acepta un archivo de metadatos o de ontología proporcionado por el usuario. | |
| Ninguna La herramienta parte de un cuestionario y no necesita un identificador. |