科学数据可信认证平台（datatrusted.cn）正式上线科学数据FAIR测评服务，针对科学数据集的规范化管理水平，提供评测和改进建议，为科研人员和机构提供了更加全面、高效的科学数据评测手段。
自主化数据评估模型
FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）自提出后受到全球范围的广泛认同和应用，同时遵循FAIR原则的数据管理实践有助于生成高质量的AI-ready数据。我们在FAIR原则基础上，结合我国科学数据发展相关政策和最新要求等，构建了一套自主的科学数据FAIR评估模型，对数据集FAIR化水平，数据合规性以及数据可用性进行综合评估，确保数据集符合可发现、可获取、可互操作、可重用以及可管理的评估指标，为数据的开放共享和重复利用提供坚实保障。
智能化评估流程
结合先进的数据采集和抽取能力，工具实现了数据评估过程的自动化，大幅度减少了人工干预，提高了评估效率和公正性。用户只需输入数据集标识符(支持DOI、CSTR、URL)，即可获得详尽的评估报告。
客观、公正的评估结果
工具具有丰富的元数据获取渠道，同时具有国际开放与国内自主的第三方数据源，从而实现多源信息补齐和交叉校验。在对国内外科学数据中心数据集的抽检测试中，工具可以客观、公正的评估来自不同科学数据中心的数据集，更适用于我国科学数据的评估管理。
多维度反馈机制
平台不仅为用户提供详细的评估报告，还根据数据的具体问题提供改进建议，助力数据质量的全面提升。用户可以对数据进行优化处理，并重新提交评估，形成良性的数据改进循环。
我们将持续关注科学数据领域的最新动态，定期更新评估模型和技术，保持服务的前沿性和高质量。我们诚邀广大科学数据服务平台用户体验新功能，共同推动科学数据开放共享，提高科学数据可用性。服务地址：https://datatrusted.cn/service/dataFair
平台介绍
科学数据可信认证平台由中国科学院计算机网络信息中心建设，经国家认证认可监督管理委员会批准（批准号：CNCA-R-2024-1360），主要开展科学数据服务平台可信性评测和认证服务。同时，认证平台也对权威科学数据服务平台信息进行收录，目前已收录国内外相关平台3000多个。欢迎科学数据服务平台加入我们，共同打造高质量科学数据资源，支撑高水平创新服务。
