Good practices: FAIR data en software

Citizen Science

Masterstudent Annemarie Timmers heeft in opdracht van Peter Lugtig een overzicht gemaakt van onderzoeksprojecten in Nederland waar burgers actief aan bijdragen: Awesome Citizen Science. Wat is het doel van de lijst?

YOUth-cohortonderzoek

In het YOUth-onderzoek brengt de UU de ambitie om data meer FAIR makenin de praktijk. Dat blijkt uit de publicatie 'FAIR, safe and high-quality data: The data infrastructure and accessibility of the YOUth cohort study'.

Data-infrastructuur en toegankelijkheid van de YOUth-cohortstudie

YOUth (Youth Of Utrecht) is een grootschalig longitudinaal cohort dat kinderen volgt in hun ontwikkeling van zwangerschap tot jongvolwassenheid. Het is één van de leidende cohorten over mensen in FAIR en open data in Nederland. Video.

RDM in de dagelijkse praktijk

Wat betekent research data management in de praktijk van een onderzoeker? Ecoloog Joeri Zwerts vertelt hoe hij door middel van machine learning zijn onderzoek naar een hoger niveau brengt.

Hergebruik van data Global Water Balance Model

Het gebruik van gegevensstandaarden maakt samenwerking en hergebruik mogelijk van hydrologische gegevens en het ‘Global Water Balance Model’.

RDM cursussen

De Graduate School of Life Sciences promoot en stimuleert promovendi om gebruik te maken van de verschillende datamanagementcursussen aangeboden door  RDM Support.

Platforms voor het delen van gegevens

De Geesteswetenschappen hebben een lange traditie in FAIR data sharing, bijvoorbeeld via de platforms Delpher, EUscreen en Typological Database System.

FAIR-gegevens in biomedisch onderzoek

Samenwerkingsprojecten in FAIR data komen al veel voor in biomedisch onderzoek. Voorbeelden hiervan zijn Ensembl Bacteria waarin genomen van bacteriën en archaea zijn opgenomen, en de Nucleotide Database waarin genoom-, gen- en transcript sequence data zijn opgenomen.

EuroCarbDB-database

In Aardwetenschappen is de EurocarbDB database, die data over carbohydrate structuren bevat, een goed voorbeeld.

PCRaster

Het PCRaster onderzoeks- en ontwikkelingsteam (Departement Fysische Geografie, Faculteit Geowetenschappen) ontwikkelt software voor milieumodellering en deelt de code op GitHub

PyGaze

De PyGaze toolbox voor eye-tracking onderzoek was ontwikkeld door UU-onderzoekers in de Psychologische Functieleer, en wordt open gedeeld en ondersteund. Het is hun meest geciteerde publicatie.

Haddock

De Computational Structural Biology group van de Universiteit Utrecht heeft Haddock ontwikkeld en gedeeld, een softwarepakket voor integrative modelling van biomoleculaire complexen. Op 13 november 2017 vierden ze de 10.000ste geregistreerde gebruiker

Haddock - High-Ambiguity Druven Docking

Interviews

  • "In onze onderzoekscommunity is data delen de norm.”
    Interview met Niko Wanders, universitair docent in hydrologische extremen aan de Faculteit Geowetenschappen over het delen van onderzoeksdata.
     
  • "Onze code is ontwikkeld om door iedereen ter wereld te gebruiken."
    Interview met Erik van Sebille, oceanograaf aan de faculteit Bètawetenschappen en een expert in het gebied van plastic soep en oceaanstromingen, over het maken van een communitycode.
     
  • “Het gebied van kinderontwikkeling in kaart brengen met teamwetenschap.”
    Interview met Chantal Kemner, programmadirecteur van het Utrecht YOUth cohort, een grootschalig studieproject dat kinderen volgt van verwekking tot jongvolwassenheid. Ze deelt haar idee over hoe vooruitgang kan ontstaan als teamwetenschap grote hoeveelheden data oplevert die worden bekeken vanuit allerlei interdisciplinaire invalshoeken.