La FAIRness des données de recherche, c'est-à-dire que les données sont gérées selon les principes d'être trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables, est devenue une exigence omniprésente dans les politiques de données de recherche ainsi que dans les lignes directrices générales pour la gestion des données de recherche. Répondre à cette exigence dépend en grande partie de la disponibilité de métadonnées DDI riches et standardisées—basées sur la famille de normes de métadonnées de l'initiative de documentation des données (Data Documentation Initiative)—ce qui est particulièrement important pour les données tabulaires résultant d'enquêtes et d'autres observations structurées, souvent manquantes (Wenzig et Han, 2024). Le manque de telles métadonnées peut être largement attribué à l'absence d'approches légères qui intègrent leur création dans des flux de travail de préparation des données existants. Dans ce contexte, un projet financé par KonsortSWD-NFDI4Society a réuni trois centres de données de recherche (SOEP, LIfBi et FDZ-DZHW) pour enquêter sur les exigences de conversion des métadonnées existantes en un format DDI standardisé et de publication en utilisant un protocole commun (OAI-PMH). Les résultats montrent que la génération de métadonnées DDI détaillées est facile à mettre en œuvre, même avec des ressources limitées. Contrairement aux attentes, OAI-PMH ne s'est pas révélé être une approche simple pour publier des métadonnées. Sur la base de ces résultats, les auteurs évaluent la signalisation FAIR comme une approche alternative, qui montre un potentiel considérable. Les résultats de cette étude peuvent donc servir d'exemple de meilleures pratiques pour les institutions, notamment celles des domaines de recherche basés sur les enquêtes cherchant à mettre en œuvre des métadonnées DDI standardisées et détaillées, ainsi que de point de départ pour de futures recherches sur les approches de publication de métadonnées normalisées et détaillées.
Wenzig et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.