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Computational workflows beschreiben die komplexen mehrstufigen Methoden, die für die Datensammlung, Datenvorbereitung, Analytik, prädiktive Modellierung und Simulation verwendet werden, die zu neuen Datensätzen führen. Sie können inhärent zu den FAIR-Datenprinzipien beitragen: indem Daten gemäß etablierten Metadaten verarbeitet werden; indem während der Datenverarbeitung selbst Metadaten erstellt werden; und indem die Datenherkunft verfolgt und aufgezeichnet wird. Diese Eigenschaften unterstützen die Bewertung der Datenqualität und tragen zur sekundären Datennutzung bei. Darüber hinaus sind Workflows digitale Objekte für sich. Dieser Artikel argumentiert, dass die FAIR-Prinzipien für Workflows deren spezifische Natur hinsichtlich der Zusammensetzung von ausführbaren Software-Schritten, ihrer Herkunft und ihrer Entwicklung berücksichtigen müssen.
Goble et al. (Fr,) haben diese Frage untersucht.