Tatsächlich existieren für digitale respektive „elektronische Editionen“ schon seit den 1990er-Jahren Kriterienkataloge, in denen beispielsweise Hinweise zur Besprechung von Editionen<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> formuliert wurden oder Minimalvorgaben,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" target="ftn7" /> die die Wissenschaftlichkeit der digitalen Publikation im Fokus haben. Pointierter formuliert die Modern Language Association of America die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Guidelines for Editors of Scholarly Editions</hi>, zuletzt 2022 aktualisiert. Als Kriterien werden hier „accuracy, adequacy, appropriateness, consistency, explicitness“ angeführt (Modern Language Association of America 2022). Ähnlich wie bei den FAIR-Prinzipien, die auf Maschinenlesbarkeit von dargestellten bzw. verarbeiteten Informationen ausgerichtet sind, fehlen jedoch konkrete Umsetzungshinweise, die z. B. relevante Metadatenstandards berücksichtigen oder praxisnahe Qualitätskriterien aufzeigen, um Metadatensets in digitalen Editionen bewerten und bearbeiten zu können. Zu diesen Kriterien gehören Aktualität, Fehlerfreiheit, Genauigkeit, Konformität, Konsistenz, Transparenz und Vertrauenswürdigkeit, Verlässlichkeit, Verständlichkeit, Vollständigkeit sowie Zugänglichkeit und Verfügbarkeit (Bruns et al., 2019: 14). Denn Metadaten von geringer Qualität wirken sich negativ auf die gesamte Wahrnehmung von Qualität und Nutzer:innenfreundlichkeit einer Sammlung bzw. Ressource aus. In der konkreten Arbeit sind dabei kontrollierte Vokabulare zur Qualitätssicherung unerlässlich. Auf Ebene der Entitäten hat die Qualität der Metadaten zudem direkten Einfluss auf Linked Data Anwendungen oder die Erstellung von aggregierten Datensets. Auch hier formulieren Wissenschaftler:innen den Bedarf nach Orientierung.