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Digitale Forschungsdaten unterscheiden sich nicht grundsätzlich von anderen digitalen Objekten. Kennzeichnend für den Umgang mit Forschungsdaten ist die große Vielfalt der Formate und Strukturen, in denen Forschungsdaten entstehen <ref name="Ludwig2012">Ludwig J (2012) Zusammenfassung. In: Neuroth H, Strathmann S, Oßwald A, Scheffel R, Klump J, et al., (Hrsg.). Langzeitarchivierung von Forschungsdaten - Eine Bestandsaufnahme. Boizenburg: Verlag Werner Hülsbusch. S. 295–310. http://www.nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme/kapitel/nestor_bestandsaufnahme_015.pdf.</ref>. Die beiden wichtigsten Hürden, die einer Nachnutzung der Daten im Weg stehen, sind hier der Verlust des [[Kontextwissen|Kontexts]] und das Veralten eines [[Dateiformat|Dateiformats]]. Beide Probleme sind miteinander verbunden, denn mit dem Verlust des Kontexts geht auch oft das Wissen über die Entstehung, die Verwendung eines Datensatzes und seines Formats verloren. Auch hier helfen [[persistente Identifikatoren]] und Techniken des [[Semantic Web]], diesen Kontext zu erhalten<ref name="Pepe2009">Pepe A, Mayernik M, Borgman CL, Van de Sompel H (2009) From Artifacts to Aggregations: Modeling Scientific Life Cycles on the Semantic Web. JASIST: 28. http://arxiv.org/abs/0906.2549v3.</ref>. | Digitale [[Forschungsdaten]] unterscheiden sich nicht grundsätzlich von anderen digitalen Objekten. Kennzeichnend für den Umgang mit Forschungsdaten ist die große Vielfalt der Formate und Strukturen, in denen Forschungsdaten entstehen <ref name="Ludwig2012">Ludwig J (2012) Zusammenfassung. In: Neuroth H, Strathmann S, Oßwald A, Scheffel R, Klump J, et al., (Hrsg.). Langzeitarchivierung von Forschungsdaten - Eine Bestandsaufnahme. Boizenburg: Verlag Werner Hülsbusch. S. 295–310. http://www.nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme/kapitel/nestor_bestandsaufnahme_015.pdf.</ref>. Die beiden wichtigsten Hürden, die einer Nachnutzung der Daten im Weg stehen, sind hier der Verlust des [[Kontextwissen|Kontexts]] und das Veralten eines [[Dateiformat|Dateiformats]]. Beide Probleme sind miteinander verbunden, denn mit dem Verlust des Kontexts geht auch oft das Wissen über die Entstehung, die Verwendung eines Datensatzes und seines Formats verloren. Auch hier helfen [[Persistent Identifier|persistente Identifikatoren]] und Techniken des [[Semantic Web]], diesen Kontext zu erhalten<ref name="Pepe2009">Pepe A, Mayernik M, Borgman CL, Van de Sompel H (2009) From Artifacts to Aggregations: Modeling Scientific Life Cycles on the Semantic Web. JASIST: 28. http://arxiv.org/abs/0906.2549v3.</ref>. | ||
Das Bewahren der Kontext- und Nutzungsinformationen wiederum basiert auf einem [[Bitstrom]], dem eigentlichen digitalen Objekt. Diesen Komplex aus digitalem Objekt und seinen zugehörigen Kontext- und Nutzungsinformationen zu erhalten ist die Aufgabe von Archivsystemen, deren Systematik z.B. im Open Archival Information Systems Referenzmodell ([[OAIS]]) beschrieben ist<ref name="OAIS">CCSDS (2012) Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS). Magenta Book. Recommended Practice. Greenbelt, MD: Consultative Committee for Space Data Systems. http://public.ccsds.org/publications/archive/650x0m2.pdf.</ref>. Ausgehend von diesem Referenzmodell sind in den vergangenen Jahren viele weitergehende Arbeiten entstanden. Für die Integrität der wissenschaftlichen Überlieferung ist dabei entscheidend, dass die Daten in einem [[vertrauenswürdiges Archiv|vertrauenswürdigen Archiv]] vorgehalten werden<ref name="Klump2011">Klump J (2011) Criteria for the Trustworthiness of Data Centres. D-Lib Magazine 17. http://dx.doi.org/10.1045/january2011-klump.</ref>. | Das Bewahren der Kontext- und Nutzungsinformationen wiederum basiert auf einem [[Bitstrom]], dem eigentlichen digitalen Objekt. Diesen Komplex aus digitalem Objekt und seinen zugehörigen Kontext- und Nutzungsinformationen zu erhalten ist die Aufgabe von Archivsystemen, deren Systematik z.B. im Open Archival Information Systems Referenzmodell ([[OAIS]]) beschrieben ist<ref name="OAIS">CCSDS (2012) Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS). Magenta Book. Recommended Practice. Greenbelt, MD: Consultative Committee for Space Data Systems. http://public.ccsds.org/publications/archive/650x0m2.pdf.</ref>. Ausgehend von diesem Referenzmodell sind in den vergangenen Jahren viele weitergehende Arbeiten entstanden. Für die Integrität der wissenschaftlichen Überlieferung ist dabei entscheidend, dass die Daten in einem [[vertrauenswürdiges Archiv|vertrauenswürdigen Archiv]] vorgehalten werden<ref name="Klump2011">Klump J (2011) Criteria for the Trustworthiness of Data Centres. D-Lib Magazine 17. http://dx.doi.org/10.1045/january2011-klump.</ref>. | ||
Aktuelle Version vom 9. Oktober 2015, 10:44 Uhr
Digitale Langzeiterhaltung
Digitale Forschungsdaten unterscheiden sich nicht grundsätzlich von anderen digitalen Objekten. Kennzeichnend für den Umgang mit Forschungsdaten ist die große Vielfalt der Formate und Strukturen, in denen Forschungsdaten entstehen [1]. Die beiden wichtigsten Hürden, die einer Nachnutzung der Daten im Weg stehen, sind hier der Verlust des Kontexts und das Veralten eines Dateiformats. Beide Probleme sind miteinander verbunden, denn mit dem Verlust des Kontexts geht auch oft das Wissen über die Entstehung, die Verwendung eines Datensatzes und seines Formats verloren. Auch hier helfen persistente Identifikatoren und Techniken des Semantic Web, diesen Kontext zu erhalten[2]. Das Bewahren der Kontext- und Nutzungsinformationen wiederum basiert auf einem Bitstrom, dem eigentlichen digitalen Objekt. Diesen Komplex aus digitalem Objekt und seinen zugehörigen Kontext- und Nutzungsinformationen zu erhalten ist die Aufgabe von Archivsystemen, deren Systematik z.B. im Open Archival Information Systems Referenzmodell (OAIS) beschrieben ist[3]. Ausgehend von diesem Referenzmodell sind in den vergangenen Jahren viele weitergehende Arbeiten entstanden. Für die Integrität der wissenschaftlichen Überlieferung ist dabei entscheidend, dass die Daten in einem vertrauenswürdigen Archiv vorgehalten werden[4].
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Redakteur der Kategorie "Langzeiterhaltung" ist Jens Klump.
Literatur
- ↑ Ludwig J (2012) Zusammenfassung. In: Neuroth H, Strathmann S, Oßwald A, Scheffel R, Klump J, et al., (Hrsg.). Langzeitarchivierung von Forschungsdaten - Eine Bestandsaufnahme. Boizenburg: Verlag Werner Hülsbusch. S. 295–310. http://www.nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme/kapitel/nestor_bestandsaufnahme_015.pdf.
- ↑ Pepe A, Mayernik M, Borgman CL, Van de Sompel H (2009) From Artifacts to Aggregations: Modeling Scientific Life Cycles on the Semantic Web. JASIST: 28. http://arxiv.org/abs/0906.2549v3.
- ↑ CCSDS (2012) Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS). Magenta Book. Recommended Practice. Greenbelt, MD: Consultative Committee for Space Data Systems. http://public.ccsds.org/publications/archive/650x0m2.pdf.
- ↑ Klump J (2011) Criteria for the Trustworthiness of Data Centres. D-Lib Magazine 17. http://dx.doi.org/10.1045/january2011-klump.
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