<div dir="ltr"><div><font face="arial, sans-serif">Dear all,</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">We invite you to consider submitting a paper to this session on <a href="https://www.scidatacon.org/IDW-2022/sessions/431/" target="_blank" style="">Enhancing Research Transparency and Trustworthiness by Making Dataset Quality Information Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR)</a>.</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif">One of the key issues in describing data set quality is where and how to make this information accessible? It is not that we do not know how to document quality: many documents have been written on quality specifications for particular instruments, datasets, etc; assessment models have been developed, and there are documents on how to undertake quality assessments and prepare dataset quality evaluation reports, etc. However, this information can be hard to find and in many cases is only preserved in internal documents and reports that are not released with the data.<u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><b>So, just what are the best practices in making dataset quality information that adhere to the FAIR principles,</b> and a collective way, so that we can start to harmonise standards and best practices for collecting and measuring dataset quality, and ultimately develop internationally agreed dataset quality assessment models and reporting methodologies to facilitate global transdisciplinary reuse of datasets?<u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif">The focus of this session will be on showcasing examples and sound practices on how scientists from any discipline are making dataset quality information both FAIR and persistently accessible with the datasets that they describe to enhance transparency and trustworthiness.<u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif">Please consider showcasing your work on dataset quality <span lang="EN-GB" style="color:black">and submit your presentation to this session at </span><span lang="EN-GB" style=""><a href="https://www.scidatacon.org/IDW-2022/submit/" target="_blank">https://www.scidatacon.org/IDW-2022/submit/</a><span style="color:black"> by April 25^th!  <u></u><u></u></span></span></font></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-GB" style="color:black"><font face="arial, sans-serif"><u></u> <u></u></font></span></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span lang="EN-GB" style="color:black">For any questions please feel free to contact the lead session organiser at <a href="mailto:lesley.wyborn@anu.edu.au" target="_blank">lesley.wyborn@anu.edu.au</a></span><span lang="EN-GB" style=""><u></u><u></u></span></font></p><h4 style="margin-right:0cm;margin-left:0cm"><span lang="EN-GB" style="color:black;font-weight:normal"><font face="arial, sans-serif">Thanks,<u></u><u></u></font></span></h4><div><font face="arial, sans-serif"><span lang="EN-GB" style="color:black;font-weight:normal">Asha on behalf of </span><span style="color:black">Lesley Wyborn , Mingfang Wu , Ivana Ivanova , Hampapuram Ramapriyan , Ge Peng , Carlo Lacagnina</span></font></div></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr" style="font-size:small"><div style="font-size:12.8px"><div style="color:rgb(0,0,0)">___________________________<br></div></div></div><div dir="ltr" style="font-size:small"><br></div><div dir="ltr" style="font-size:small">Asha Law | Program Assistant, CODATA | <a href="http://www.codata.org/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">http://www.codata.org</a></div><div dir="ltr" style="font-size:small"><br></div><div dir="ltr" style="font-size:small">E-Mail: <a href="mailto:asha@codata.org" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">asha@codata.org</a><br></div><div dir="ltr" style="font-size:small">Tel (Office): +33 1 45 25 04 96</div><div dir="ltr" style="font-size:small"><br></div><div dir="ltr" style="font-size:small">CODATA (Committee on Data of the International Council for Science), 5 rue Auguste Vacquerie, 75016 Paris, FRANCE</div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>