Los principios FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) aplicables a los datos científicos fueron desarrollados por Force11 y publicados por Wilkinson et al. en 2016 (The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship). Los pasos de la FAIRification han sido explicados por GO FAIR.
Estos principios constituyen una guía de buenas prácticas para la gestión y reutilización de datos y metadatos tanto por parte de las máquinas como de los seres humanos. Sin embargo, no constituyen una especificación porque no recomiendan ningún estándar, tecnología o formato de datos en particular.
Además, los datos de FAIR no son necesariamente «abiertos» y pueden tener diferentes grados de FAIRIZACIÓN y/o apertura. LOD (basado en estándares de web semántica) y FAIR (basado en principios) no deben confundirse: ver al respecto “Cloudy, increasingly FAIR; revisiting the FAIR Data guiding principles for the European Open Science Cloud” (2017)
Los (meta)datos terminológicos presentes en Loterre cumplen con todos los principios de FAIR. También pueden participar en la FAIRización de (meta)datos de investigación promoviendo su interoperabilidad semántica (a través de conceptos de vocabulario o tesauro).
De hecho, estos datos son:
Del mismo modo, los servicios de Control, Transformación y Mapeo tienen como objetivo facilitar la creación y lo enriquecimiento de terminologías en formato SKOS/RDF-XML, de acuerdo con los principios FAIR.
Loterre y las terminologías del INIST alojadas en la plataforma se reportan en el portal FAIRSharing: https://fairsharing.org/collection/Loterre