FAIR checklist for materials datasets
Checklist for assessing whether a materials science dataset is findable, accessible, interoperable and reusable, with attention to metadata, identifiers, licences, provenance and repository deposit.
Resource type: FAIR checklist
Hosted / supported by: FAIR Data Competence Center for Digital Materials Research
Purpose
This checklist helps assess whether a materials science dataset is findable, accessible, interoperable and reusable. It supports practical FAIR data preparation for computational, experimental and mixed research outputs.
What it contains
The checklist covers persistent identifiers, repository deposit, metadata completeness, file organization, README documentation, licence, access conditions, provenance, use of standard terminology, links to related services and resources, and information needed for reuse.
How it is used
Researchers, data stewards and service providers use this checklist before dataset publication or onboarding into an RI catalogue. It helps identify whether the dataset is ready for discovery, citation, access, interpretation and reuse by other users or services.
Recommended use
Use this checklist as a final review step after completing the README, metadata checklist and repository deposit preparation. It should be applied to datasets linked to RI services, pilot chains and reusable research workflows.
Services using this resource
FAIR packaging of experimental materials datasets
This service helps users prepare experimental materials datasets for publication, citation and reuse. It focuses on structuring raw and processed experimental data, documenting methods and instruments, preparing README …
Repository deposit support
This service supports users in preparing and submitting repository-ready datasets for publication, citation and long-term preservation through DataverseUA or another suitable trusted repository.
README and DMP support for RI users
This service helps RI users prepare README files and data management plan documentation for computational, experimental and mixed materials science datasets.
Training on digital materials workflows
This service provides introductory and practical training on digital materials research workflows, including computational modelling, experimental data preparation, FAIR data documentation and the use of RI resources and …
Reproducible computational workflows with Jupyter / AiiDA
This service supports users in understanding and preparing reproducible computational workflows based on Jupyter notebooks, AiiDA workflow management and related computational materials science tools.
Expert consultation for RI users
This service provides expert consultation for RI users preparing computational, experimental or mixed materials science workflows, datasets and documentation for service use, publication or future onboarding.
Support for pilot use case development
This service helps partners and research groups develop pilot use cases that connect research needs, partners, facilities, resources, services and expected FAIR outputs into demonstrable RI pilot chains.
Support for computational workflow planning
This service supports research groups in planning computational materials science workflows, including task definition, software selection, input preparation, output documentation, provenance capture and FAIR data publication planning.
Навчання робочим процесам з цифровими матеріалами
Цей сервіс надає вступне та практичне навчання робочим процесам дослідження цифрових матеріалів, включаючи комп'ютерне моделювання, підготовку експериментальних даних, документування даних FAIR та використання ресурсів і послуг ДІ.
Відтворювані обчислювальні робочі процеси з Jupyter / AiiDA
Цей сервіс допомагає користувачам розуміти та готувати відтворювані обчислювальні робочі процеси на основі блокнотів Jupyter, керування робочими процесами AiiDA та пов'язаних з ними інструментів обчислювального матеріалознавства.
Експертна консультація для користувачів ДІ
Цей сервіс надає експертні консультації користувачам ДІ, які готують обчислювальні, експериментальні або змішані робочі процеси, набори даних та документацію з матеріалознавства для використання в сервісі, публікації або у …