LCAはFAIRになり得るか？現状評価とFAIRデータ共有の機会

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Identifies actionable gaps and a workflow for FAIR-compliant LCA data sharing.

🏢実務担当者:Highlights the need for standardized LCA data formats to support product-level environmental claims and reporting.

背景 本研究の目的は、FAIR（発見可能性、アクセス可能性、相互運用性、再利用可能性）データ原則に関連するLCAにおけるデータ共有の現状を評価することである。方法 本研究は、公的資金による研究からのLCAデータが現在どのように共有されているかを調査する。まず、ジャーナル論文で共有されるライフサイクルインベントリデータに焦点を当てる。FAIRデータ共有がLCA実務者の責任だけではないことを考慮し、本研究はさらに、LCAコミュニティが利用可能であり、FAIRデータ共有を可能にするために不可欠なツールとサービスを特定するために、ガイドライン（例：データ共有基準やデータ管理計画）とインフラ（リポジトリ、データ形式、命名法）を調査する。結果 本研究は、データ共有の実践を改善する認識が高まっているものの、データ共有のためのFAIRガイドラインの実施は実際にはほとんど見られないことを特定する。FAIR原則に準拠するLCA研究は、主にデータ共有を支援するツールを提供する汎用データリポジトリの使用によるものである。しかし、LCA固有のデータをどのように共有して、その発見可能性、アクセス可能性、相互運用性、再利用可能性を確保すべきかについての指針は存在しない。本研究は、LCAデータのFAIR化を可能にするワークフローを提案する。さらに、本研究は、LCAコミュニティ内でのスキルと技術開発、戦略的資金調達、およびデータ共有に関するベストプラクティスの認識に関するさらなる取り組みを推奨する。結論 結論として、本研究は、LCAコミュニティに固有のデータ共有のインセンティブ、ガイドライン、およびプラットフォーム/リポジトリの必要性を強調する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract Aim The purpose of this study is to assess the status quo of data sharing in LCA in relation to the FAIR (findability, accessibility, interoperability, and reuse) data principles. Methods This study investigates how is LCA data from publicly funded research currently shared. Firstly, the focus is on life cycle inventory data shared in journal articles. Given that FAIR data sharing is not only the responsibility of the LCA practitioner, this study further investigates guidelines (e.g., data sharing standards and data management plans) and infrastructure (repositories, data formats, and nomenclature) to identify the tools and services available to LCA community which are essential to enable FAIR data sharing. Results The study identifies that although there is growing awareness to improve data sharing practices, implementation of FAIR guidelines for data sharing is seldom seen in practice. LCA studies that adhere to FAIR principles are primarily due to use of generic data repositories which provide tools to support data sharing. However, there is no guidance on how LCA specific data should be shared to ensure its findability, accessibility, interoperability, and reusability. This study suggests a workflow to enable FAIRification of LCA data. In addition, the study recommends further efforts within the LCA community on skill and technology development, strategic funding, and recognition of the best practices in relation to data sharing. Conclusion In conclusion, this study highlights the necessity of data sharing incentives, guidelines, and platforms/repositories specific for the LCA community.

• openalex https://doi.org/10.1007/s11367-024-02280-3first seen 2026-08-02 19:00:32