AgroHackathon 2022 - FAIRness assessment

Merci à tous (compétiteurs et coachs) pour votre participation! 

Formulaire d'évaluation de l'événement.

Formulaire d'évaluation des outils / méthodes de FAIRness assessment.

Issu de l’Appel Flash Science Ouverte « Pratiques de recherche et données ouvertes » lancé par l’ANR en 2019, FooSIN a pour objectif de faciliter la mise en œuvre progressive des principes FAIR pour les données en agriculture et agro-alimentaire. Le projet propose une méthodologie basée sur l’échange d’expériences ainsi que des outils pour guider les gestionnaires et producteurs à évaluer et améliorer leurs pratiques. FooSIN s’intéresse en particulier à l’application des principes FAIR aux ressources sémantiques (ontologies, thésaurus, vocabulaires, etc.) qui sont elles-mêmes un outil pour rendre les données plus FAIR (principe I2).

Dans la lignée des AgroHackathon de 2016 et 2017,  qui avaient rassemblé (resp. une 30 aine et une 15zaine) de chercheurs, et développeurs autour des questions de sémantique en agronomie (au sens large), nous relançons l'événement (décalé plusieurs fois à cause du Covid-19) avec un focus sur l'évaluation du niveau FAIR. 

L’objectif de cet AgroHackathon sera de démontrer que les outils et méthodologies d'évaluation du niveau de FAIRness permettent de rendre les ressources plus FAIR. L’hackathon prendra la forme d’un concours ou les participants, qui “viendront” avec leur ressource (e.g., jeu de données, ressource sémantique) auront pour challenge d’augmenter le niveau de FAIRness de leur ressource entre le début et la fin du hackathon. Ainsi, l’indicateur de succès ne sera pas nécessairement le niveau de FAIRness final obtenu à la fin du hackathon, mais plus le delta de score gagné. 

Des “coach” proposeront d’accompagner les participants en utilisant leur outils (ou d’autres). 

L’AgroHackathon se déroulera de la façon suivante : 

• Les coachs présenteront leurs outils/méthodes d'évaluation du niveau de FAIRness;
• Les équipes (maximum 2 personnes) présenterons très succinctement leur resource;
• Une première session permettra d'exécuter les outils / méthodes de FAIRness assessment sur l’ensemble des ressources qui concourent et de noter les scores obtenus pour chacune d’elles; 
• Des sessions de hack en sous groupe permettront aux équipes de travailler sur l'amélioration du niveau de FAIRness de leur ressource. Ces améliorations devront être implémentables sur place et vérifiables lors de la session finale; 
• Une session finale ré-evaluera le niveau de FAIRness obtenu par chacune des ressources et déterminera les équipes vainqueurs du hackathon.

Les méthodes et outils de FAIRness assessment que nous sollicitons pour l'événement (avec un coach pour chacune d’entre elles) incluent : SHARC, F-UJI, O’FAIRe, FAIRChecker, FsF Recs et FOOPS.

• Des exemples de ressources attendues sont :
• Des ontologies hébergées sur un portail d’ontologies ou pas; 
• D’autres types de ressources sémantiques;
• Des jeux de données;
• Des graphes de connaissances;
• Tout autre objet de recherche sur lequel on peut formellement mesurer le niveau de FAIRness.

L’AgroHackathon sera suivi d’une restitution publique des réalisations du projet FooSIN et d’une cérémonie de remise des prix. 

Nous vous invitons aujourd’hui à participer à cet événement en déclarant une équipe (2 personnes) et la ressource qui sera en compétition lors de l'AgroHackathon.