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                    [0] => Objective. To assess the FAIRness of Aleia datasets. Method. Based on a descriptive study with a qualitative and quantitativeapproach, the 16 datasets deposited in Aleia were assessed for the FAIR Principles. The F-UJI Automated FAIR DataAssessment Tool, which automates the assessment of FAIR metrics, was used. Results. The highest levels of FAIRness arelinked to findability and interoperability. Regarding findability, 100% of the sample reached an advanced level in four of five metrics. Regarding interoperability, 100% of the datasets adhered to an advanced level in two of three metrics. Accessibility and reusability were the weak points of the sample. None of the five reusability metrics were implemented at an advanced level for 100% of the sample. Conclusions. Overall, the Aleia datasets are at moderate levels of FAIRness. To achieve higher levels of FAIRness, it is necessary to invest in improvements in accessibility and reusability. On the other hand, datasets have excelled interms of findability and interoperability, reaching advanced levels of compliance.@en
                    [1] => Objetivo. Evaluar la adherencia a los Principios FAIR de los conjuntos de datos de investigación depositados en el repositorio Aleia. Metodología. Con base en una investigación descriptiva con enfoque cualitativo y cuantitativo, los 16 conjuntos de datos depositados en Aleia fueron evaluados de acuerdo con los Principios FAIR. Se utilizó la herramienta F-UJI Automated FAIR Data Assessment Tool, que automatiza la evaluación de métricas FAIR. Resultados. Los niveles más altos de adherencia están vinculados a la localización y la interoperabilidad. Respecto a la localización, 100% de la muestra alcanzó un nivel avanzado en cuatro de las cinco métricas. En cuanto a la interoperabilidad, 100% de los conjuntos de datos cumplieron con dos de las tres métricas en un nivel avanzado. La accesibilidad y la reutilización fueron los puntos débiles de la muestra. Ninguna de las cinco métricas de reutilización se implementó en un nivel avanzado para el 100% de la muestra. Conclusiones. En general, los conjuntos de datos de Aleia tienen niveles moderados de FAIRness. Para lograr mayores niveles de adherencia, es necesario invertir en mejoras en accesibilidad y reutilización. Sin embargo, los conjuntos de datos se destacaron en términos de localización e interoperabilidad, alcanzando niveles avanzados de adherencia.@es
                    [2] => Objetivo. Avaliar a aderência dos conjuntos de dados de pesquisa depositados no repositório Aleia quanto aos Princípios FAIR. Método. A partir de uma pesquisa descritiva com abordagem quali-quantitativa, os 16 datasets depositados no Aleia foram avaliados quanto aos Princípios FAIR. Utilizou-se a ferramenta F-UJI Automated FAIR Data Assessment Tool, que automatiza a avaliação das métricas do FAIR. Resultados. Os maiores níveis de aderência estão ligados à localização e à interoperabilidade. Quanto à localização, 100% da amostra atingiu nível avançado em quatro das cinco métricas. Já quanto à interoperabilidade, 100% dos datasets aderiram em nível avançado a duas das três métricas. A acessibilidade e a reutilização foram os pontos fracos da amostra. Nenhuma das cinco métricas de reutilização foi implementada em nível avançado para 100% da amostra. Conclusões. No geral, os datasets do Aleia se encontram em níveis moderados de FAIRness. Para atingir níveis maiores de aderência, é preciso investir em melhorias quanto à acessibilidade e à reutilização. Em compensação, os datasets se destacaram em relação à localização e à interoperabilidade, atingindo níveis avançados de aderência.@pt
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