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Wide sharing of knowledge and data drives the progression of science. Shared data allows other researchers to reproduce findings and benchmark quality of experiments. Sharing data so that other researchers can Find, Access and Int... ver más

31/12/2022

EMBL

8M€

Presupuesto del proyecto: 8M€

Líder del proyecto

EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 23 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-12-31

IMI2-2017-12-02: FAIRification of IMI and EFPIA data Specific Challenge:Since 2008, numerous IMI consortia have been generating results in a diverse set...

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 51% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

23 Participantes

EMBL

855.64K€ | Lider

BARCELONA SUPERCOMPUTING CEN...

190.31K€ | Participante

JANSSEN PHARMACEUTICA NV

817.70K€ | Participante

HWU

70.49K€ | Participante

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Duración del proyecto: 48 meses Fecha Inicio: 2018-12-18
Fecha Fin: 2022-12-31

Líder del proyecto

EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 8M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Wide sharing of knowledge and data drives the progression of science. Shared data allows other researchers to reproduce findings and benchmark quality of experiments. Sharing data so that other researchers can Find, Access and Interoperate – i.e. integrate the data with the outcomes of their own experiments - allows Reuse and an opportunity to build the large aggregated cohorts we need to detect rare signals and manage the many confounding factors in translational research. This project will develop the guidelines and tools needed to make data FAIR. Through worked examples using IMI and EFPIA data and application and extension of existing methods we will improve the level of discovery, accessibility, interoperability and reusability of selected IMI and EFPIA data. In addition, through disseminated guidelines and tailored training for data handlers in academia, SMEs and pharmaceuticals, data management culture will change and be sustained and datasets will be reused by pharmaceutical companies, academia and SMEs. Our FAIR SME & Innovation programme will enable wide data reuse and foster an innovation ecosystem around these data that power future re-use, knowledge generation, and societal benefit. We call this approach ‘FAIRplus’.

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