随着可用于分析的冲突事件分类数据的增加，关于偏见的问题新旧不一。所有数据都有偏见，我们将其定义为对信息的倾向、偏见或方向性。在冲突数据中，往往存在破坏性偏见的看法，而且怀疑可能来自几个领域，包括对数据收集程序是否造成系统性遗漏、夸大或错误陈述的信心。作为大型、流行的数据项目的策展人和分析师，我们对收集和使用事件数据时存在的偏见有独特的认识。我们认为，有必要就数据生态系统中的所有利益攸关方——收集者、研究人员以及解释和应用发现的人——的责任展开公开和诚实的讨论，以深思熟虑和透明地反思这些偏见;诚信使用数据;承认局限性。因此，我们提出了一个数据责任议程，考虑到其收集和批判性解释。

北极气候研究多学科漂移观测站(MOSAiC)是一个大型地球系统科学社区的跨国界跨学科努力。

生物医学研究界正在大力投资生物医学云平台。云计算为解决大数据的挑战和确保生物学的可重复性提供了巨大的希望。然而，尽管有这些优势，云平台本身并不能自动支持公平。全球对生物医学云平台开发的推动带来了新的挑战，包括平台锁定、跨平台集成困难以及用户和开发人员的重复工作。在这里，我们认为这些困难是系统性的，来自于鼓励在自给自足的平台和数据仓库而不是互操作的微服务上进行开发的激励措施。我们认为，通过优先考虑微服务和以更小的块或总结形式访问模块化数据，这些问题中的许多都可以得到缓解。我们建议，强调模块化和互操作性将导致更强大的类似unix的web服务生态系统，用于生物医学分析和数据检索。我们呼吁资助者、开发人员和研究人员支持通过微服务作为基于云的下一代生物信息学来提高互操作性的愿景。

为应对2019冠状病毒病，世界各国政府正在实施公共卫生和社会措施(PHSM)，对公共卫生以外的许多领域产生重大影响。的新领域PHSM数据科学收集、构造和传播数据PHSM；在这里，我们报告这一新的研究领域的主要成就、挑战和重点领域。

数据仓库和科学门户等数字服务已经成为神经科学社区的关键资源，但用户往往很难在服务环境中找到最适合自己特殊需求的服务。INCF已经制定了一套建议和相关标准，用于选择或建立和运行一个存储库或科学门户，旨在为神经科学界提供FAIR神经科学视角。

脑成像数据结构(bid)是一种组织和描述神经成像数据集的标准，不仅有利于数据共享和聚合过程，而且简化了处理神经成像数据的新方法和软件的应用和开发。在这里，我们提出了一个扩展的bid，包括正电子发射断层扫描(PET)数据，也被称为PET- bid，并分享了几个开放访问的数据集，以及PET- bid数据集的转换、验证和分析工具。