数据集概述
本数据集是FAIRsFAIR项目（EOSC项目家族成员）的输出成果，旨在通过特征描述36个能力中心的现状，识别其主要特征与差距。数据采用受控词汇对能力中心的类型、合作伙伴、主题、目标用户、服务和资源等维度进行分类，并包含优势与差距的自由文本记录，为科研数据管理领域的能力建设提供参考。
文件详解
- D6.1_FAIRsFAIR_Competence_Centre_Characterisation_20191122_v1.0.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含能力中心的核心特征信息，涉及机构名称、链接、倡议类型、合作伙伴、主题领域、目标用户、服务内容、资源类型等结构化字段，以及优势与差距的自由文本描述。
- D6.1_FAIRsFAIR_Competence_Centre_Characterisation_20191122_v1.0.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：与XLSX文件内容一致的结构化数据，包含Repositories（仓库）、Competence Centre（能力中心）、Link（链接）、Type of initiative（倡议类型）、Partners（合作伙伴）等字段，便于数据导入与批量分析。
数据来源
FAIRsFAIR项目（Fostering Fair Data Practices in Europe）
适用场景
- 科研数据管理能力建设: 分析现有能力中心的服务模式与资源配置，为构建FAIR数据实践能力中心提供参考。
- EOSC生态系统优化: 识别欧洲开放科学云（EOSC）中能力中心的协同潜力，促进跨社区的资源整合与服务协调。
- 科研数据政策制定: 基于能力中心的特征与差距分析，为科研数据管理相关政策的制定提供实证依据。
- 科研数据服务创新: 挖掘能力中心的服务类型与用户需求，指导科研数据服务的创新方向与优化策略。
