Metadata checklist for materials datasets
Checklist for verifying whether a materials science dataset contains the minimum metadata needed for interpretation, validation, repository deposit, citation and future reuse.
Resource type: FAIR checklist
Hosted / supported by: FAIR Data Competence Center for Digital Materials Research
Purpose
This checklist helps verify whether a materials science dataset contains the minimum metadata needed for interpretation, validation, repository deposit, citation and future reuse.
What it contains
The checklist covers the material or sample description, method, instrument or software, workflow, input parameters, measurement or calculation conditions, output files, provenance information, authorship, licence, repository record and DOI information.
How it is used
Researchers, data stewards and service providers use this checklist before submitting a dataset to a repository or linking it to an RI service, resource or pilot chain. It helps identify missing information and improve the quality of dataset documentation.
Recommended use
Use this checklist together with the relevant metadata profile: computational materials dataset profile, experimental materials characterization profile or technology/process dataset profile. The checklist should be applied before repository deposit and before a dataset is presented as a reusable RI output.
Services using this resource
FAIR packaging of computational materials datasets
This service helps users prepare computational materials datasets for publication, citation and reuse. It focuses on structuring files, documenting workflows, preparing README files, creating metadata records and selecting …
Metadata and DOI support for materials data
Metadata and Digital Object Identifier (DOI) support for materials data is a critical aspect of open science, ensuring that datasets are findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR). DataCite, …
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 …