Nell'ambito della gestione dei dati della ricerca, non è sufficiente attenersi a standard che riguardano il formato, nel senso strettamente informatico del termine. E' necessario che lo standard riguardi anche l'insieme dei metadati che vengono utilizzati per descrivere i dati della ricerca e che venga fornito un insieme di informazioni esaustive e sintetiche in grado di descrivere le relazioni semantiche nello specifico dominio di conoscenza (ad esempio schemi di classificazione, vocabolari controllati).

Diversi standard di formati per ogni disciplina possono essere trovati, ad esempio, su:

• https://fairsharing.org/ (formati per tutte le discipline), portale di riferimento per standard, database, policy, gestito da The FAIRsharing team, Data Readiness Group e University of Oxford. Come dichiarato nell'articolo Sansone, SA., McQuilton, P., Rocca-Serra, P. et al. FAIRsharing as a community approach to standards, repositories and policies. Nat Biotechnol 37, 358–367 (2019). https://doi.org/10.1038/s41587-019-0080-8, "Gli standard sviluppati dalla comunità, come quelli per l'identificazione, la citazione e la segnalazione dei dati, sostengono la ricerca riproducibile e riutilizzabile, aiutano la pubblicazione accademica e guidano sia la scoperta che l'evoluzione della pratica scientifica." [...] "La missione di FAIRsharing è aumentare la guida per i consumatori di standard, database, repository e politiche sui dati, per accelerare la scoperta, la selezione e l'uso di queste risorse; e aumentare la soddisfazione del produttore in termini di visibilità, riutilizzo, adozione e citazione delle risorse."
• https://ddialliance.org per social sciences. Si tratta di una suite gratuita di standard e prodotti creati da professionisti dei dati (nell'ambito delle scienze comportamentali, sociali ed economiche) che hanno capito l'importanza e la necessità di un insieme di standard che
  • documentino i dati della ricerca per renderli più ritrovabili e interoperabili tra i sistemi
  • offrano un insieme di strumenti per descrivere i dati di ricerca prodotti e i processi utilizzati
  • siano indipendenti dalla piattaforma
  • facilitino la comprensione, l'interpretazione e l'uso da parte di persone, sistemi software e reti di computer
  • siano condivisi da una grande comunità di ricercatori che vogliono che i loro dati di ricerca siano FAIR (Trovabili, Accessibili, Interoperabili, Riutilizzabili)
  • offrano molti materiali di formazione gratuiti per supportare gli utenti nuovi ed esistenti
  • consentano l'interoperabilità tra dati provenienti da differenti discipline scientifiche o domini di conoscenza, grazie alla creazione di mappe di corrispondenza tra gli elementi dei maggiori standard e ontologie a livello internazionale.
• In caso di assenza di standards per la disciplina desiderata, si può sempre usare Dublin Core. "Il Dublin Metadata Element Set, spesso chiamato Dublin Core (DC), è uno schema di metadati standardizzato per la descrizione di qualsiasi tipo di risorsa come documenti in formato elettronico e non elettronico, materiali digitali (come video, suoni, immagini, ecc.) e media compositi come le pagine web. I metadati Dublin Core possono essere utilizzati per molteplici scopi, dalla semplice descrizione delle risorse, alla combinazione di vocabolari di metadati di diversi standard di metadati, alla fornitura di interoperabilità per i vocabolari di metadati nelle implementazioni del cloud di dati collegati e del web semantico." (in Dublin Core Metadata Element Set (DC), 2023, FAIRSharing.org, https://fairsharing.org/FAIRsharing.3nx7t)