Entwicklung einer Registry für typgebundene Operationen auf FAIR Digital Objects

FAIR Digital Objects (FAIR-DOs) sind eine innovative Technologie, um Forschungsdaten gemäß den FAIR-Prinzipien zu verwalten und zu verarbeiten. Maschinenlesbarkeit, -interpretierbarkeit und -prozessierbarkeit sind die drei Entwicklungsstufen zu einer automatisierbaren Abstraktionsschicht für diverse Forschungsdaten und Technologien. Bislang wird mithilfe einer Data Type Registry (DTR) die Typisierung von FAIR-DOs umgesetzt, was die Maschineninterpretierbarkeit ermöglicht. In der aktiven Entwicklung von FAIR-DOs ist die Ausführung von Operationen auf FAIR-DOs zur automatisierten Verarbeitung von Daten (Maschinenprozessierbarkeit) der nächste Entwicklungsschritt. ... mehr

In dieser Arbeit wird ein Konzept für typgebundene und technologie-agnostische FAIR Digital Object Operations (FAIR-DO-Ops) ausgearbeitet. Das zugrundeliegende konzeptuelle Datenmodell wird mit IDORIS als Prototyp für eine neuartige DTR umgesetzt und ermöglicht somit maschinenprozssierbare FAIR-DOs. Ergänzend zur Funktionalität der bisherigen Referenz-DTR erlaubt IDORIS die Verwaltung von FAIR-DO-Ops, die Assoziation von FAIR-DO-Ops mit Datentypen und die Abbildung von Vererbungsmechanismen in einer Graphdatenstruktur sowie deren Validierung. Bisherige Entwicklungen und Empfehlungen für DTRs und FAIR-DOs werden berücksichtigt und weiterentwickelt. Es ist nun möglich maschinenprozessierbare Datenverarbeitung für FAIR-DOs typisiert, erweiterbar und nachvollziehbar abzubilden. Diese Ergebnisse sind ein wesentlicher Beitrag zur internationalen Forschung an FAIR-DOs und eröffnen Perspektiven für weiterführende zukünftige Entwicklungen.

Zusammenfassend ermöglichen das konzeptuelle Datenmodell für typgebundene FAIR Digital Object Operations und dessen Realisierung mit IDORIS maschinenprozessierbare FAIR-DOs.

FAIR Digital Objects (FAIR-DOs) are an innovative technology for managing and processing research data according to the FAIR principles. Machine readability, interpretability, and actionability are the three development stages towards an automatable abstraction layer for various research data and technologies. To date,
the typing of FAIR-DOs has been implemented using a Data Type Registry (DTR), which enables machine interpretability. In the active development of FAIR-DOs, the execution of operations on FAIR-DOs for the automated processing of data (machine actionability) is the next development step.
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This work presents a concept for type-associated and technology-agnostic FAIR Digital Object Operations (FAIR-DO-Ops). The underlying conceptual data model is implemented with IDORIS as a prototype for a novel DTR, and thus enables machine-actionable FAIR-DOs. In addition to the functionality of the previous
reference DTR, IDORIS allows the management of FAIR-DO-Ops, the association of FAIR-DO-Ops with data types and the mapping of inheritance mechanisms in a graph data structure as well as their validation. Previous developments and recommendations for DTRs and FAIR-DOs are taken into account and developed further. It is now possible to map machine-actionable data processing for FAIR-DOs in a typed, extensible and comprehensible way. These results are a significant contribution to state-of-the-art on FAIR-DOs and open up perspectives for further future research and development.

In summary, the conceptual data model for type-associated FAIR Digital Object Operations and its realization with IDORIS enable machine-actionable FAIR-DOs.