BioCollect (Advanced field data collection)

software| ENG

Aplikace BioCollect si klade za cíl nabídnout uživatelsky přívětivý nástroj pro sběr dat v oblasti biodiverzitních věd. Uživatelé mohou nejen shromažďovat data pro své vlastní projekty, ale zároveň je snadno sdílet s ostatními zájemci či využívat již existující databáze. BioCollect tak podporuje široké spektrum iniciativ – od monitorování stavu biodiverzity a vědeckých projektů až po aktivity zaměřené na obnovu vegetace, rehabilitaci krajiny a další související oblasti.

Citizen science a využívání dat získaných prostřednictvím občanské vědy

školení | CZ

Compilation of data sources per research discipline

seznam doporučených zdrojů | ENG

From classroom to impact: Addressing societal challenges with Citizen Science

Doporučujeme | Školení | EN

Tento kurz si klade za cíl seznámit čtenáře s principy občanské vědy a jejím využití ve vzdělávání. Účastníci se seznámí s tím, co občanská věda je, jaké projekty v této oblasti existují a jaký má přínos pro práci se studenty. Součástí jsou také praktické zkušenosti z výuky a ukázkové materiály, které lze okamžitě využít v praxi, spolu s tipy a osvědčenými postupy pro tvorbu vlastních aktivit a podkladů.

Towards a data quality framework for EOSC

ZPRÁVA| ENG

Dokument „Towards a Data Quality Framework for EOSC“ se zaměřuje na klíčovou roli kvality dat a podrobně popisuje standardy a procesy, které zajišťují jejich důvěryhodnost, legitimitu a praktickou využitelnost. Klade důraz na vytvoření mechanismů souladu a podpory důvěry výzkumné komunity, čímž posiluje EOSC jako důvěryhodný pilíř správy dat.

Doporučení v dokumentu vycházejí ze systematických přehledů literatury a konzultací s odbornou komunitou. Zdůrazňuje se potřeba sladit vlastnosti dat s požadavky různých aplikací a potřebami zainteresovaných stran. Rámec si klade za cíl:

• Podpořit komunitní konsensus o standardech pro FAIR data ve výzkumu,
• Zlepšit strukturu a dokumentaci datových sad pro jejich lepší použitelnost,
• Zapojit producenty a poskytovatele dat do aktivního zvyšování kvality.

Cílem těchto snah je zvýšit povědomí o významu kvality dat napříč vědeckými obory a navrhnout model řízení, který může zásadně ovlivnit postupy a politiky správy dat v rámci i mimo EOSC.