DOI: https://doi.org/10.5334/dsj-2026-003
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Renske M. Gudde وآخرون
الموضوع الرئيسي: ممارسات إدارة بيانات البحث
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة التفاعل بين مبادئ FAIR، التي تعزز الوصول المفتوح إلى البيانات، ومبادئ CARE لحوكمة البيانات الخاصة بالشعوب الأصلية، التي تؤكد على سيادة الشعوب الأصلية على بياناتها. يحدد المؤلفون، مستندين إلى تجربتهم مع المنصة الحكومية الدولية للعلوم والسياسات بشأن التنوع البيولوجي وخدمات النظام البيئي (IPBES)، ثلاث علاقات رئيسية بين المجموعتين من المبادئ: التوافق، الاستقلال، والتناقض. يسهل التوافق التنفيذ المتزامن لكل من FAIR وCARE، بينما تتطلب المبادئ المستقلة اهتمامًا منفصلًا. تتطلب التناقضات حلولًا مصممة خصيصًا تأخذ في الاعتبار عوامل مختلفة، مثل الخصائص التنظيمية وحجم العمليات.
تؤكد الخاتمة على أن دمج مبادئ FAIR وCARE سيتطور من خلال الحوار المستمر والتجارب، مشددة على أن الحلول يجب أن تكون قابلة للتكيف بدلاً من أن تكون موحدة. يدعو المؤلفون إلى الاعتراف بقيمة المعرفة المحلية للشعوب الأصلية (ILK) في أبحاث التنوع البيولوجي والاتفاقيات البيئية متعددة الأطراف، مؤكدين على أهمية الشفافية والاحترام في التعامل مع حاملي المعرفة الأصلية. بينما يقدم توافق مبادئ FAIR وCARE تحديات، فإن الحوار الشامل بين جميع الأطراف المعنية، وخاصة الشعوب الأصلية والمجتمعات المحلية (IPLCs)، أمر ضروري لتعزيز ممارسات إدارة البيانات العادلة والمستدامة.
مقدمة
تؤكد المقدمة على الدور الحاسم للمعرفة المحلية للشعوب الأصلية (ILK) في أبحاث التنوع البيولوجي ودمجها في واجهة العلوم والسياسات، وخاصة ضمن المنصات الحكومية الدولية والاتفاقيات البيئية متعددة الأطراف مثل إطار التنوع البيولوجي العالمي في كونمينغ-مونتريال. يجادل المؤلفون بأن التنفيذ الفعال لهذه الاتفاقيات يتطلب نهجًا شاملاً يشمل أنظمة المعرفة المتنوعة، ملتزمًا بمبادئ FAIR (قابلية الاكتشاف، الوصول، التشغيل البيني، وإعادة الاستخدام) لإدارة البيانات العلمية. يهدف هذا النهج إلى تعزيز الثقة وزيادة تطبيق النتائج العلمية في الأبحاث والسياسات المستقبلية.
علاوة على ذلك، تسلط المقدمة الضوء على أهمية مبادئ CARE (الفائدة الجماعية، السلطة للتحكم، المسؤولية، والأخلاقيات) لحوكمة البيانات الخاصة بالشعوب الأصلية، التي تعزز إدارة البيانات الأخلاقية وتضمن استفادة الشعوب الأصلية والمجتمعات المحلية (IPLCs) من مشاركة معرفتهم. يشير المؤلفون إلى أنه بينما يعد التنفيذ المتزامن لمبادئ FAIR وCARE أمرًا أساسيًا، فإنه نادرًا ما يتم ممارسته. يقترحون أن توافق هذه المبادئ يمكن أن يعزز إدارة دورة حياة البيانات ويعزز التعاون. تقيم الورقة تفعيل FAIR وCARE في سياق المنصة الحكومية الدولية للعلوم والسياسات بشأن التنوع البيولوجي وخدمات النظام البيئي (IPBES)، التي اعترفت بقيمة دمج أنظمة المعرفة المتعددة منذ إنشائها. يهدف المؤلفون إلى تقييم التفاعلات بين المبادئ الفرعية لـ FAIR وCARE، مقدمين إطارًا جديدًا يمكن أن يفيد حاملي المعرفة وصانعي السياسات والأطراف المعنية، بما في ذلك IPLCs.
الطرق
تحدد فقرة الطرق إطار التقييم القائم على مبادئ FAIR وCARE لحوكمة البيانات. يتضمن ذلك جدولين: يوضح الجدول SM.1 مبادئ FAIR ومبادئها الفرعية، موفرًا تعريفات رسمية وتعريفات ملخصة مستخدمة للتقييم. تشمل الجوانب الرئيسية لمبادئ FAIR التأكد من أن البيانات قابلة للاكتشاف من خلال معرفات فريدة، وقابلة للوصول عبر بروتوكولات موحدة، وقابلة للتشغيل البيني من خلال مفردات مشتركة، وقابلة لإعادة الاستخدام مع تراخيص واضحة وأصل.
يقدم الجدول SM.2 مبادئ CARE، مع التركيز على حوكمة البيانات الخاصة بالشعوب الأصلية. يبرز المبادئ الفرعية التي تركز على الفائدة الجماعية، والسلطة للتحكم، والمسؤولية، والأخلاقيات، التي تهدف إلى ضمان احترام استخدام البيانات لحقوق الشعوب الأصلية وتعزيز النتائج العادلة. بالإضافة إلى ذلك، توضح الشكل SM.1 نتائج التقييم ومصفوفة التوافق، مشيرة إلى اتفاق المقيمين على المبادئ وتحديد أي تناقضات على مستوى البيانات. يسهل هذا النهج المنظم تقييمًا شاملاً لممارسات حوكمة البيانات بما يتماشى مع كل من مبادئ FAIR وCARE.
المناقشة
في هذه الفقرة، يقدم المؤلفون مصفوفة تقييم تقيم التوافق والاستقلال بين مبادئ FAIR (قابل للاكتشاف، قابل للوصول، قابل للتشغيل البيني، قابل لإعادة الاستخدام) ومبادئ CARE (الفائدة الجماعية، السلطة للتحكم، المسؤولية والأخلاقيات) في سياق إدارة بيانات التنوع البيولوجي والحفاظ على الطبيعة. شمل التقييم أربعة خبراء قاموا بتصنيف أزواج المبادئ الفرعية إلى ثلاث فئات: التوافق، الاستقلال، والتناقض. تكشف النتائج أن الغالبية العظمى (حوالي 76.7%) من 180 زوجًا تم تقييمها متوافقة، بينما فقط 1.7% متناقضة. من الجدير بالذكر أن المبادئ الفرعية المتعلقة بإعادة استخدام FAIR تتوافق بشكل وثيق مع الفائدة الجماعية و المسؤولية والأخلاقيات في CARE، مما يشير إلى أن تنفيذ هذه المبادئ يمكن أن يعزز قابلية استخدام البيانات والوصول إليها.
تسلط المناقشة الضوء على التعقيدات الناشئة عن الاختلافات الجوهرية بين البروتوكولات الموحدة لـ FAIR واحتياجات الحوكمة المحددة التي تؤكد عليها CARE، خاصة فيما يتعلق بالبيانات الأصلية. يعترف المؤلفون بأنه بينما توجد بعض التناقضات، مثل تلك الناتجة عن التطبيق العالمي لبروتوكولات الاتصال الخاصة بـ FAIR مقابل احتياجات الحوكمة المحلية للشعوب الأصلية والمجتمعات المحلية (IPLCs)، تتطلب الحلول المحتملة اعتبارًا دقيقًا وتعاونًا. يدعون إلى الحوار المستمر وإدماج IPLCs في عمليات إدارة البيانات لضمان بقاء المعرفة الأصلية ذات صلة ومبنية على السياق. ويخلص المؤلفون إلى أن دمج مبادئ FAIR وCARE هو تحدٍ متطور يتطلب حلولًا قابلة للتكيف، مؤكدين على أهمية الشفافية والاحترام في رعاية المعرفة الأصلية ضمن أبحاث التنوع البيولوجي.
DOI: https://doi.org/10.5334/dsj-2026-003
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Renske M. Gudde et al.
Primary Topic: Research Data Management Practices
Overview
The section discusses the interplay between the FAIR principles, which promote open data access, and the CARE Principles for Indigenous Data Governance, which emphasize the sovereignty of Indigenous Peoples over their data. The authors, drawing from their experience with the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES), identify three key relationships between the two sets of principles: alignment, independence, and contradiction. Alignments facilitate the simultaneous implementation of both FAIR and CARE, while independent principles require separate attention. Contradictions necessitate tailored solutions that consider various factors, such as organizational characteristics and the scale of operations.
The conclusion emphasizes that the integration of FAIR and CARE principles will evolve through ongoing dialogue and experiences, highlighting that solutions should be adaptable rather than uniform. The authors advocate for recognizing the value of Indigenous Local Knowledge (ILK) in biodiversity research and multilateral environmental agreements, stressing the importance of transparency and respect in engagements with Indigenous knowledge holders. While aligning FAIR and CARE principles presents challenges, inclusive dialogue among all stakeholders, particularly Indigenous Peoples and Local Communities (IPLCs), is essential for fostering equitable and sustainable data management practices.
Introduction
The introduction emphasizes the critical role of Indigenous and Local Knowledge (ILK) in biodiversity research and its integration into the Science-Policy interface, particularly within intergovernmental platforms and Multilateral Environmental Agreements like the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. The authors argue that effective implementation of these agreements necessitates a whole-of-society approach that incorporates diverse knowledge systems, adhering to the FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) principles for scientific data management. This approach aims to foster trust and enhance the application of scientific findings in future research and policy.
Furthermore, the introduction highlights the importance of the CARE (Collective benefit, Authority to control, Responsibility, and Ethics) principles for Indigenous Data Governance, which promote ethical data management and ensure that Indigenous Peoples and local communities (IPLCs) benefit from sharing their knowledge. The authors note that while the simultaneous implementation of FAIR and CARE principles is essential, it is rarely practiced. They propose that aligning these principles can enhance data lifecycle management and foster collaboration. The paper evaluates the operationalization of FAIR and CARE within the context of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES), which has recognized the value of integrating multiple knowledge systems since its inception. The authors aim to assess the interactions between the sub-principles of FAIR and CARE, providing a novel framework that could benefit knowledge holders, policymakers, and stakeholders, including IPLCs.
Methods
The methods section outlines the evaluation framework based on the FAIR and CARE principles for data governance. It includes two tables: Table SM.1 details the FAIR principles and their sub-principles, providing both official definitions and summarized definitions used for evaluation. Key aspects of the FAIR principles include ensuring that data is findable through unique identifiers, accessible via standardized protocols, interoperable through shared vocabularies, and reusable with clear licensing and provenance.
Table SM.2 presents the CARE principles, emphasizing Indigenous Data Governance. It highlights sub-principles focused on collective benefit, authority to control, responsibility, and ethics, which aim to ensure that data usage respects Indigenous rights and promotes equitable outcomes. Additionally, Figure SM.1 illustrates the scoring results and consensus matrix, indicating evaluator agreement on the principles and identifying any contradictions at the data level. This structured approach facilitates a comprehensive assessment of data governance practices in alignment with both FAIR and CARE principles.
Discussion
In this section, the authors present an evaluation matrix that assesses the alignment and independence of the FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) and CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility and Ethics) principles within the context of biodiversity and nature conservation data management. The evaluation involved four experts who categorized pairs of sub-principles into three categories: alignment, independence, and contradiction. The findings reveal that a significant majority (approximately 76.7%) of the 180 assessed pairs are aligned, while only 1.7% are contradictory. Notably, the sub-principles related to FAIR’s Reusability align closely with CARE’s Collective Benefit and Responsibility and Ethics, indicating that implementing these principles can enhance data usability and accessibility.
The discussion highlights the complexities arising from the inherent differences between the standardized protocols of FAIR and the specific governance needs emphasized by CARE, particularly concerning Indigenous data. The authors acknowledge that while some contradictions exist, such as those stemming from the universal applicability of FAIR’s communication protocols versus the localized governance needs of Indigenous Peoples and Local Communities (IPLCs), potential solutions require careful consideration and collaboration. They advocate for ongoing dialogue and the inclusion of IPLCs in data management processes to ensure that Indigenous knowledge remains relevant and contextually grounded. The authors conclude that the integration of FAIR and CARE principles is an evolving challenge that necessitates adaptive solutions, emphasizing the importance of transparency and respect in the stewardship of Indigenous knowledge within biodiversity research.