FAIR Research IT programma aan de UU: verschil tussen versies
Uit ITforResearch bij Universiteit Utrecht
| Regel 1: | Regel 1: | ||
| − | == Ambitie FAIR Research IT programma | + | == Ambitie FAIR Research IT programma == |
Het programma FAIR Research IT aan de Universiteit Utrecht heeft als ambitie dat ''elk'' onderzoeksteam goed ondersteund is op het gebied van Research IT. Structureel en op grote schaal, met nadruk op herhaalbaarheid, zodat kennis en oplossingen die eerder uitgezocht of ontwikkeld zijn, eenvoudig en snel opnieuw te gebruiken zijn door anderen dan de oorspronkelijke ontwikkelaar. Met de FAIR- (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) en open science-principes als leidraad. | Het programma FAIR Research IT aan de Universiteit Utrecht heeft als ambitie dat ''elk'' onderzoeksteam goed ondersteund is op het gebied van Research IT. Structureel en op grote schaal, met nadruk op herhaalbaarheid, zodat kennis en oplossingen die eerder uitgezocht of ontwikkeld zijn, eenvoudig en snel opnieuw te gebruiken zijn door anderen dan de oorspronkelijke ontwikkelaar. Met de FAIR- (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) en open science-principes als leidraad. | ||
Versie van 20 dec 2021 11:02
Ambitie FAIR Research IT programma
Het programma FAIR Research IT aan de Universiteit Utrecht heeft als ambitie dat elk onderzoeksteam goed ondersteund is op het gebied van Research IT. Structureel en op grote schaal, met nadruk op herhaalbaarheid, zodat kennis en oplossingen die eerder uitgezocht of ontwikkeld zijn, eenvoudig en snel opnieuw te gebruiken zijn door anderen dan de oorspronkelijke ontwikkelaar. Met de FAIR- (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) en open science-principes als leidraad.
Research IT
Binnen het FAIR Research IT programma wordt het begrip Research IT ruim ingevuld. Voorbeelden van onderwerpen die hieronder vallen zijn trainingen, overzichten waar kennis te vinden is, best practices, specifieke software voor onderzoek, of tools voor het verzamelen, bewerken of opslaan van data. Of advies rond security en privacy, of inleeslijsten voor het snel eigen maken van onderwerpen als machine learning of metada-tering. Sommige onderzoeksteams hebben grote datasets of software die veel rekentijd vergt en zoeken advies hoe daarmee om te gaan.
Voor meer informatie neem contact op met Rik Janssen.