Forschungsdaten.org - Benutzerbeiträge [de]

Forschungsdaten-Repository

2015-11-11T09:59:11Z

Cfuchs:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale [[Forschungsdaten]] möglichst dauerhaft - anhand der Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die [[Datensicherung|Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern]]. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und [[Dateiformat|Format der Daten]]).
Die Funktionalitäten und Dienstleistungen der Forschungsdaten-Repositorien variieren stark. Zu unterscheiden sind Small-Data- und Big-Data-Ansätze."

Quelle: Heinz Pampel, [http://de.slideshare.net/heinzpampel/vorlesung-forschungsdatenrepositorien-ss14 Vortrag in einer Vorlesung im Modul „Ausgewählte Aspekte digitaler Informationsversorgung “ (SoSe 14)] an der Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (IBI), 12.06.2014

Ferner bezeichnet ein [[Repositorium]] eine (online zugängliche) Datenbank zur Verzeichnung und [[Datenpublikation|Publikation]] von [[Forschungsdaten]], Hochschulschriften und anderen digitalen Objekten. Es ist zumeist der wesentliche Service eines Forschungsdatenzentrums. In einem solchen Repositorium können digitale wissenschaftliche Objekte über einen [[Langzeitarchivierung|unbegrenzten Zeitraum aufbewahrt]] und der weltweiten Fachöffentlichkeit online verfügbar, [[Data citation|zitierbar]] und nachnutzbar gemacht werden.

In der [[Kontrolliertes Vokabular|Schema Version 2.2]] von re3data.org, dem Verzeichnis von Forschungsdaten-Repositorien, findet sich die folgende Definition dieser:

Ein Forschungsdaten-Repositorium ist ein Teil einer nachhaltigen Informationsinfrastruktur, die die Langzeitspeicherung von und den Zugriff auf Forschungsdaten befördert. Damit ein Repositorium in re3data.org aufgenommen werden kann, muss es verschiedene Kriterien erfüllen. Es muss:
* von einem Rechtsträger innerhalb eines organisatorischen Rahmens betrieben werden, der Nachhaltigkeit vorsieht (bspw. Universitäten oder Bibliotheken).
* Zugriffsbedingungen zu den Daten und dem Repositorium selbst klarstellen und Nutzungsbedingungen bereitstellen.
* eine graphische Benutzeroberfläche auf Englisch anbieten (re3data.org wird sich aber in Zukunft auch anderen nicht-Englisch-sprachigen Repositorien öffnen).
* das Hauptaugenmerk auf Forschungsdaten richten.

Ferner ist ein Forschungsdaten-Repositorium entweder ein "data provider", indem es Forschungsdaten und ihre zugehörigen [[Metadaten]] idealerweise über eine Schnittstelle anbietet, oder ein "service provider", indem es Metadaten der Forschungsdaten von Dataprovidern sammelt, und mit diesen Mehrwertdienste aufbaut und anbietet.

Vgl. S.6 http://doi.org/10.2312/re3.006 .

[[Kategorie: Data Publishing]]
[[Kategorie: Open Science]]
[[Kategorie: Technik]]

Curation Domain Model

2015-10-21T08:34:03Z

Cfuchs:

Im Laufe des digitalen Lebenszyklus von [[Forschungsdaten]] werden in den verschiedenen Phasen sehr unterschiedliche Anforderungen an die Persistenz der Daten und der Werkzeuge zum Umgang mit [[Forschungsdaten]] gestellt. Zwischen dem Entstehen der Daten in wissenschaftlichen Arbeitsprozessen und der sicheren, nachnutzbaren [[Datenarchivierung|Archivierung der Daten]] besteht ein breites Spektrum von teilweise gegensätzlichen Anforderungen, auch Digital Curation Continuum genannt. Organisatorisch ist ein Kontinuum allerdings nicht handhabbar, weswegen es notwendig ist, innerhalb einer Organisation zu bestimmen, wer in welcher Phase des Lebenszyklus von [[Forschungsdaten]] für deren Pflege verantwortlich ist. Auf Grund des vorhandenen [[Kontextwissen|Kontextwissens]] reicht in den Phasen vor der [[Datensicherung|Speicherung]] in der dauerhaften Domäne ein eingeschränktes [[Metadaten|Metadatenprofil]] aus, das bei der Überführung in die nächste Domäne angereichert werden muss, da in der nachfolgenden Domäne dieses [[Kontextwissen]] meist fehlt. Der Prozess der Anreicherung der [[:Kategorie:Metadaten|Metadaten]] kann teilweise bis vollautomatisch erfolgen. <ref name="treloar2007">Treloar, A., D. Groenewegen, and C. Harboe-Ree (2007), The Data Curation Continuum - Managing Data Objects in Institutional Repositories, D-Lib Magazine, 13(9/10), 13, doi:[http://dx.doi.org/10.1045/september2007-treloar 10.1045/september2007-treloar].</ref> <ref name="treloar2008>Treloar, A., and R. Wilkinson (2008), Access to Data for eResearch: Designing the Australian National Data Service Discovery Services, International Journal of Digital Curation, 3(2), 151–158. doi:[http://dx.doi.org/doi:10.2218/ijdc.v3i2.66 doi:10.2218/ijdc.v3i2.66].</ref>

[[Datei:GFZ_DCC_732x300_sw.png]]

''Gliederung des Data Curation Continuum in vier Verantwortungsdomänen. Abhängig von den vorliegenden institutionellen Strukturen sind auch andere Gliederungen denkbar. Im Prozess des Datentransfers werden die vorliegenden [[Metadaten]] um weitere Elemente angereichert. Dies geschieht mit der Unterstützung von Informationsfachleuten und mit informationstechnischen Werkzeugen.''<ref name="klump2011">Klump, J. (2011), Langzeiterhaltung digitaler Forschungsdaten, in Handbuch Forschungsdatenmanagement, edited by S. Büttner, H.-C. Hobohm, and L. Müller, pp. 115–122, Bock + Herrchen, Bad Honnef, Germany. http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:kobv:525-opus-2339</ref>

Organisatorisch und technisch müssen sich diese Prozesse möglichst nahtlos in die wissenschaftlichen Arbeitsabläufe eingliedern. Allerdings sind [[Forschungsdaten|wissenschaftliche Daten]] geprägt durch ihre Herkunft aus experimentellem Vorgehen, d.h. anders als Daten aus Arbeitsabläufen der Industrie oder Verwaltung stammen [[Forschungsdaten]] überwiegend aus informellen Arbeitsabläufen, die immer wieder ad hoc an die untersuchte Fragestellung angepasst werden.<ref name="barga2007">Barga, R., and D. B. Gannon (2007), Scientific versus business workflows, in Workflows for e-Science, edited by I. J. Taylor, E. Deelman, D. B. Gannon, and M. Shields, pp. 9–16, Springer-Verlag, London, UK. doi:[http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84628-757-2_2 doi:10.1007/978-1-84628-757-2_2]</ref>

Der kritischste Moment im Lebenszyklus von [[Forschungsdaten]] ist, wenn das Projekt endet, denn hier endet meistens auch die Finanzierung weiterer Maßnahmen zur [[Datensicherung|Datenerhaltung]] und das Interesse der Forscher ist bereits auf das nächste Projekt gerichtet. Um diese Klippe zu umschiffen ist es daher notwendig die zu [[Datenarchivierung|archivierenden Daten]] möglichst früh in das [[Archiv]] zu überführen. Dieser Schritt ist im gesamten Betrieb eines [[Archiv|Forschungsdatenarchivs]] der aufwendigste, und damit auch teuerste, der ca. 45% der Gesamtkosten der [[Langzeitarchivierung]] eines digitalen Objekts verursacht.<ref name="beagrie2010">Beagrie, N., B. F. Lavoie, and M. Woollard (2010), Keeping research data safe 2, Joint Information Systems Committee (JISC), Bristol, UK. http://www.jisc.ac.uk/publications/reports/2010/keepingresearchdatasafe2.aspx</ref> Zudem sind die Risiken unkontrollierbarer Kostensteigerungen hier am höchsten.<ref name="DPT">Digital Preservation Testbed (2005), Costs of Digital Preservation, From digital volatility to digital permanence, Nationaal Archief of the Netherlands, Den Haag, The Netherlands. http://www.digitaleduurzaamheid.nl/bibliotheek/docs/CoDPv1.pdf</ref>

== Literatur ==

<references />

[[Kategorie:DLZA]]
[[Kategorie:Data_Management]]

Hauptseite

2015-10-21T07:21:36Z

Cfuchs: /* Ankündigung zum Jubiläum des Wikis */

= forschungsdaten.org =

Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen [[Forschungsdaten]]. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!

Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]] (AIP), [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (HU Berlin), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (GFZ Potsdam) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom

* DFG-Projekt [http://re3data.org re3data.org],
* der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten"]
* und der DINI-AG "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]"

unterstützt. Gehostet wird das Wiki vom [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ].

Das Wiki wurde durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]" und "[http://www.dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]" der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert.

Beiträge zum Wiki stammen u.a. auch aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR].

Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz "Attribution 4.0 International"]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation:
* Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 2. Jul. 2013‎ , 11:15. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&oldid=71 (Abgerufen: 02.07.2013, 11:52)

==Mitarbeit==

Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu um eine formlose E-Mail mit dem Betreff "Mitarbeit forschungsdaten.org" an info@forschungsdaten.org. Für Sie wird dann ein Account angelegt.

== Inhalt ==

* [[:Kategorie:Ausbildung|Ausbildung und Qualifikation (Education and Qualification)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Management‏‎ |Datenmanagement (Data Management)‏‎]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Publishing‏‎ |Datenveröffentlichung (Data Publishing)‎]] (Heinz Pampel)‏‎
* [[:Kategorie:dLZA|Digitale Langzeitarchivierung (Digital Long-Term Preservation)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Förderorganisationen|Förderorganisationen (Funding Agencies)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[Literatur‏‎|Literatur (Further Reading)]] (Jochen Klar)‏‎
* [[:Kategorie:Metadaten|Metadaten (Metadata)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Open Science|Open Science]] (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Policies‏‎ |Policies‏‎]]‏‎ (Heinz Pampel)
* [[:Kategorie:Projekte‏‎ |Projekte (Projects)‏‎]] (Jochen Klar)‏‎
* [[:Kategorie:Rechtliches‏‎ |Rechtliches (Terms)‏‎]]‏‎ (Heinz Pampel)
* [[:Kategorie:Redaktion‏‎ |Redaktion des Wiki (Editorial Staff)‏‎]] (Chef vom Dienst, [[Forschungsdaten.org:CvD|CvD]])‏‎
* [[:Kategorie:Technik|Software und Technik (Software and Technology)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Standards |Standards]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Vernetzung‏‎ |Vernetzung (Networking)]]‏‎ (Heinz Pampel)

==Ankündigung zum Start des Wikis==

'''Wiki forschungsdaten.org bündelt Kompetenzen zum Umgang mit Forschungsdaten'''

Das Wiki [http://forschungsdaten.org forschungsdaten.org] ging im Rahmen der internationalen Aktionswoche [http://www.openaccessweek.org Open Access Week 2013] online. Anliegen ist es, Forschenden und den Infrastruktureinrichtungen wie Datenzentren und Bibliotheken eine Plattform für den Informationsaustausch zu bieten.

Die Diskussion über den verantwortungsvollen und zeitgemäßen Umgang mit [[Forschungsdaten|digitalen Daten]], die in Forschungsprojekten entstehen, hat in den letzten Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Jüngst wurde im [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement| G8 Science Ministers Statement] die Relevanz des offenen Zugang zu [[Forschungsdaten]] betont. Um drängende Forschungsfragen zu beantworten steigt in vielen Fachgebieten die Nachfrage nach dem “data sharing”. Um [[Forschungsdaten]] wissenschaftsadäquat austauschen zu können sind vielfältige Herausforderungen zu meistern. Im Fokus steht die Etablierung einer nachhaltigen Forschungsdateninfrastruktur, die es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern erlaubt ihre Daten in vertrauenswürdigen [[Repositorium|Repositorien]] zu [[Datensicherung|speichern]]. Darüber hinaus müssen Anreize für “Open Data” in der Wissenschaft geschaffen werden. Da die Aufbereitung von [[Forschungsdaten|wissenschaftlichen Daten]] in eine für Dritte nachnutzbare Form im Laboralltag häufig zu kurz kommt, müssen neue Publikationspraktiken und Reputationsmechanismen entwickelt werden, die Forschenden Anerkennung für den Datenaustausch garantieren.

Initiatoren des Wikis sind verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Das Wiki soll im Rahmen des DFG-Projektes [http://re3data.org re3data.org] in Kooperation mit der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. ([http://www.dini.de DINI]) weiterentwickelt werden. Anliegen des Projektes re3data.org ist es, Speicherorte (sogenannte [[Repositorium|Repositorien]]) von [[Forschungsdaten]] zu verzeichnen und einzuordnen und damit den Zugang zu den dort gespeicherten Daten zu erleichtern.

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum [http://www.gfz-potsdam.de GFZ], Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer [[Creative-Commons-Lizenz|offenen Lizenz]] und sind somit nachnutzbar. Mitarbeit am Wiki und Unterstützung bei der Weiterentwicklung sind willkommen. (Eine Anmeldung im Wiki ist nötig.)

Folgende Projekte sind am Aufbau des Wikis beteiligt:

* [[EWIG|EWIG - Entwicklung von Workflowkomponenten für die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten in den Geowissenschaften]] (http://ewig.gfz-potsdam.de)
* [[KOMFOR|KOMFOR - Kompetenzzentrum für Forschungsdaten aus Erde und Umwelt]] (http://www.komfor.net)
* [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Radieschen Radieschen - Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdateninfrastruktur]
* [[re3data.org|re3data.org - Registry of Research Data Repositories]] (http://www.re3data.org)

URL des Wikis: http://www.forschungsdaten.org

Kontakt: info@forschungsdaten.org

==Ankündigung zum Jubiläum des Wikis==

'''Bereits über 45 Projekte im Wiki Forschungsdaten.org gelistet'''

Seit einem Jahr bündelt das Wiki Forschungsdaten.org Kompetenzen zum Umgang mit [[Forschungsdaten]].

Initiatoren des Wikis sind und waren verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Aktuell wird das Wiki im Rahmen des Projektes re3data.org - Registry of Research Data Repositories gepflegt und durch die DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten" und die DINI-AG "Elektronisches Publizieren" unterstützt. Ein Redaktionsteam steuert die Weiterentwicklung.

In monatlichen virtuell stattfindenden Redaktionskonferenzen werden aktuelle Themen rund um das Wiki diskutiert. Alle am Wiki angemeldeten Personen können an den Redaktionskonferenzen teilnehmen. Eine Mailingliste unterstützt den Dialog der angemeldeten Personen.

Zum Jubiläum des Wikis freut sich das Redaktionsteam bekannt geben zu können, dass sich bereits über 45 Projekte der Forschungsdateninfrastruktur in dem Wiki präsentieren:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Projekte

Die neuste Seite befasst sich mit dem jüngst eingesetzten Rat für Informationsinfrastrukturen:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Rat_f%C3%BCr_Informationsinfrastrukturen

Einen Überblick über die vielfältigen Inhalte des Wikis bietet die Startseite:

http://www.forschungsdaten.org

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ, Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer offenen Lizenz ([[Creative-Commons-Lizenz|CC-BY]]) und sind somit nachnutzbar.

== Starthilfen ==

* [[Hilfe:Inhaltsverzeichnis|Hilfe]] zur Erstellung und Bearbeitung von Artikeln.
* Hinweise zur redaktionellen Bearbeitung des [[Forschungsdaten.org:Gemeinschaftsportal|Wikis.]]
* Eine Liste aller AutorInnen findet sich unter: [[Spezial:Benutzer]]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste der Konfigurationsvariablen]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:FAQ MediaWiki-FAQ]
* [//lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Mailingliste neuer MediaWiki-Versionen]

Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im [//meta.wikimedia.org/wiki/Help:Contents Media-Wiki-Benutzerhandbuch].

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Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]] (AIP), [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (HU Berlin), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (GFZ Potsdam) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom

* DFG-Projekt [http://re3data.org re3data.org],
* der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten"]
* und der DINI-AG "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]"

unterstützt. Gehostet wird das Wiki vom [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ].

Das Wiki wurde durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]" und "[http://www.dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]" der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert.

Beiträge zum Wiki stammen u.a. auch aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR].

Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz "Attribution 4.0 International"]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation:
* Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 2. Jul. 2013‎ , 11:15. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&oldid=71 (Abgerufen: 02.07.2013, 11:52)

==Mitarbeit==

Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu um eine formlose E-Mail mit dem Betreff "Mitarbeit forschungsdaten.org" an info@forschungsdaten.org. Für Sie wird dann ein Account angelegt.

== Inhalt ==

* [[:Kategorie:Ausbildung|Ausbildung und Qualifikation (Education and Qualification)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Management‏‎ |Datenmanagement (Data Management)‏‎]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Publishing‏‎ |Datenveröffentlichung (Data Publishing)‎]] (Heinz Pampel)‏‎
* [[:Kategorie:dLZA|Digitale Langzeitarchivierung (Digital Long-Term Preservation)]] (Jens Klump)
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==Ankündigung zum Start des Wikis==

'''Wiki forschungsdaten.org bündelt Kompetenzen zum Umgang mit Forschungsdaten'''

Das Wiki [http://forschungsdaten.org forschungsdaten.org] ging im Rahmen der internationalen Aktionswoche [http://www.openaccessweek.org Open Access Week 2013] online. Anliegen ist es, Forschenden und den Infrastruktureinrichtungen wie Datenzentren und Bibliotheken eine Plattform für den Informationsaustausch zu bieten.

Die Diskussion über den verantwortungsvollen und zeitgemäßen Umgang mit [[Forschungsdaten|digitalen Daten]], die in Forschungsprojekten entstehen, hat in den letzten Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Jüngst wurde im [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement| G8 Science Ministers Statement] die Relevanz des offenen Zugang zu [[Forschungsdaten]] betont. Um drängende Forschungsfragen zu beantworten steigt in vielen Fachgebieten die Nachfrage nach dem “data sharing”. Um [[Forschungsdaten]] wissenschaftsadäquat austauschen zu können sind vielfältige Herausforderungen zu meistern. Im Fokus steht die Etablierung einer nachhaltigen Forschungsdateninfrastruktur, die es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern erlaubt ihre Daten in vertrauenswürdigen [[Repositorium|Repositorien]] zu [[Datensicherung|speichern]]. Darüber hinaus müssen Anreize für “Open Data” in der Wissenschaft geschaffen werden. Da die Aufbereitung von [[Forschungsdaten|wissenschaftlichen Daten]] in eine für Dritte nachnutzbare Form im Laboralltag häufig zu kurz kommt, müssen neue Publikationspraktiken und Reputationsmechanismen entwickelt werden, die Forschenden Anerkennung für den Datenaustausch garantieren.

Initiatoren des Wikis sind verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Das Wiki soll im Rahmen des DFG-Projektes [http://re3data.org re3data.org] in Kooperation mit der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. ([http://www.dini.de DINI]) weiterentwickelt werden. Anliegen des Projektes re3data.org ist es, Speicherorte (sogenannte [[Repositorium|Repositorien]]) von [[Forschungsdaten]] zu verzeichnen und einzuordnen und damit den Zugang zu den dort gespeicherten Daten zu erleichtern.

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum [http://www.gfz-potsdam.de GFZ], Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer [[Creative-Commons-Lizenz|offenen Lizenz]] und sind somit nachnutzbar. Mitarbeit am Wiki und Unterstützung bei der Weiterentwicklung sind willkommen. (Eine Anmeldung im Wiki ist nötig.)

Folgende Projekte sind am Aufbau des Wikis beteiligt:

* [[EWIG|EWIG - Entwicklung von Workflowkomponenten für die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten in den Geowissenschaften]] (http://ewig.gfz-potsdam.de)
* [[KOMFOR|KOMFOR - Kompetenzzentrum für Forschungsdaten aus Erde und Umwelt]] (http://www.komfor.net)
* [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Radieschen Radieschen - Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdateninfrastruktur]
* [[re3data.org|re3data.org - Registry of Research Data Repositories]] (http://www.re3data.org)

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Kontakt: info@forschungsdaten.org

==Ankündigung zum Jubiläum des Wikis==

'''Bereits über 45 Projekte im Wiki Forschungsdaten.org gelistet'''

Seit einem Jahr bündelt das Wiki Forschungsdaten.org Kompetenzen zum Umgang mit [[Forschungsdaten]].

Initiatoren des Wikis sind und waren verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Aktuell wird das Wiki im Rahmen des Projektes re3data.org - Registry of Research Data Repositories gepflegt und durch die DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten" und die DINI-AG "Elektronisches Publizieren" unterstützt. Ein Redaktionsteam steuert die Weiterentwicklung.

In monatlichen virtuell stattfindenden Redaktionskonferenzen werden aktuelle Themen rund um das Wiki diskutiert. Alle am Wiki angemeldeten Personen können an den Redaktionskonferenzen teilnehmen. Eine Mailingliste unterstützt den Dialog der angemeldeten Personen.

Zum Jubiläum des Wikis freut sich das Redaktionsteam bekannt geben zu können, dass sich bereits über 45 Projekte der Forschungsdateninfrastruktur in dem Wiki präsentieren:

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Die neuste Seite befasst sich mit dem jüngst eingesetzten Rat für Informationsinfrastrukturen:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Rat_f%C3%BCr_Informationsinfrastrukturen

Einen Überblick über die vielfältigen Inhalte des Wikis bietet die Startseite:

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== Starthilfen ==

* [[Hilfe:Inhaltsverzeichnis|Hilfe]] zur Erstellung und Bearbeitung von Artikeln.
* Hinweise zur redaktionellen Bearbeitung des [[Forschungsdaten.org:Gemeinschaftsportal|Wikis.]]
* Eine Liste aller AutorInnen findet sich unter: [[Spezial:Benutzer]]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste der Konfigurationsvariablen]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:FAQ MediaWiki-FAQ]
* [//lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Mailingliste neuer MediaWiki-Versionen]

Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im [//meta.wikimedia.org/wiki/Help:Contents Media-Wiki-Benutzerhandbuch].

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Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]] (AIP), [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (HU Berlin), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (GFZ Potsdam) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom

* DFG-Projekt [http://re3data.org re3data.org],
* der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten"]
* und der DINI-AG "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]"

unterstützt. Gehostet wird das Wiki vom [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ].

Das Wiki wurde durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]" und "[http://www.dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]" der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert.

Beiträge zum Wiki stammen u.a. auch aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR].

Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz "Attribution 4.0 International"]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation:
* Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 2. Jul. 2013‎ , 11:15. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&oldid=71 (Abgerufen: 02.07.2013, 11:52)

==Mitarbeit==

Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu um eine formlose E-Mail mit dem Betreff "Mitarbeit forschungsdaten.org" an info@forschungsdaten.org. Für Sie wird dann ein Account angelegt.

== Inhalt ==

* [[:Kategorie:Ausbildung|Ausbildung und Qualifikation (Education and Qualification)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Management‏‎ |Datenmanagement (Data Management)‏‎]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Publishing‏‎ |Datenveröffentlichung (Data Publishing)‎]] (Heinz Pampel)‏‎
* [[:Kategorie:dLZA|Digitale Langzeitarchivierung (Digital Long-Term Preservation)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Förderorganisationen|Förderorganisationen (Funding Agencies)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[Literatur‏‎|Literatur (Further Reading)]] (Jochen Klar)‏‎
* [[:Kategorie:Metadaten|Metadaten (Metadata)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Open Science|Open Science]] (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Policies‏‎ |Policies‏‎]]‏‎ (Heinz Pampel)
* [[:Kategorie:Projekte‏‎ |Projekte (Projects)‏‎]] (Jochen Klar)‏‎
* [[:Kategorie:Rechtliches‏‎ |Rechtliches (Terms)‏‎]]‏‎ (Heinz Pampel)
* [[:Kategorie:Redaktion‏‎ |Redaktion des Wiki (Editorial Staff)‏‎]] (Chef vom Dienst, [[Forschungsdaten.org:CvD|CvD]])‏‎
* [[:Kategorie:Technik|Software und Technik (Software and Technology)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Standards |Standards]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Vernetzung‏‎ |Vernetzung (Networking)]]‏‎ (Heinz Pampel)

==Ankündigung zum Start des Wikis==

'''Wiki forschungsdaten.org bündelt Kompetenzen zum Umgang mit Forschungsdaten'''

Das Wiki [http://forschungsdaten.org forschungsdaten.org] ging im Rahmen der internationalen Aktionswoche [http://www.openaccessweek.org Open Access Week 2013] online. Anliegen ist es, Forschenden und den Infrastruktureinrichtungen wie Datenzentren und Bibliotheken eine Plattform für den Informationsaustausch zu bieten.

Die Diskussion über den verantwortungsvollen und zeitgemäßen Umgang mit [[Forschungsdaten|digitalen Daten]], die in Forschungsprojekten entstehen, hat in den letzten Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Jüngst wurde im [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement| G8 Science Ministers Statement] die Relevanz des offenen Zugang zu [[Forschungsdaten]] betont. Um drängende Forschungsfragen zu beantworten steigt in vielen Fachgebieten die Nachfrage nach dem “data sharing”. Um [[Forschungsdaten]] wissenschaftsadäquat austauschen zu können sind vielfältige Herausforderungen zu meistern. Im Fokus steht die Etablierung einer nachhaltigen Forschungsdateninfrastruktur, die es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern erlaubt ihre Daten in vertrauenswürdigen [[Repositorium|Repositorien]] zu [[Datensicherung|speichern]]. Darüber hinaus müssen Anreize für “Open Data” in der Wissenschaft geschaffen werden. Da die Aufbereitung von [[Forschungsdaten|wissenschaftlichen Daten]] in eine für Dritte nachnutzbare Form im Laboralltag häufig zu kurz kommt, müssen neue Publikationspraktiken und Reputationsmechanismen entwickelt werden, die Forschenden Anerkennung für den Datenaustausch garantieren.

Initiatoren des Wikis sind verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Das Wiki soll im Rahmen des DFG-Projektes [http://re3data.org re3data.org] in Kooperation mit der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. ([http://www.dini.de DINI]) weiterentwickelt werden. Anliegen des Projektes re3data.org ist es, Speicherorte (sogenannte [[Repositorium|Repositorien]]) von [[Forschungsdaten]] zu verzeichnen und einzuordnen und damit den Zugang zu den dort gespeicherten Daten zu erleichtern.

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum [http://www.gfz-potsdam.de GFZ], Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer [[Creative-Common-Lizenzen|offenen Lizenz]] und sind somit nachnutzbar. Mitarbeit am Wiki und Unterstützung bei der Weiterentwicklung sind willkommen. (Eine Anmeldung im Wiki ist nötig.)

Folgende Projekte sind am Aufbau des Wikis beteiligt:

* [[EWIG|EWIG - Entwicklung von Workflowkomponenten für die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten in den Geowissenschaften]] (http://ewig.gfz-potsdam.de)
* [[KOMFOR|KOMFOR - Kompetenzzentrum für Forschungsdaten aus Erde und Umwelt]] (http://www.komfor.net)
* [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Radieschen Radieschen - Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdateninfrastruktur]
* [[re3data.org|re3data.org - Registry of Research Data Repositories]] (http://www.re3data.org)

URL des Wikis: http://www.forschungsdaten.org

Kontakt: info@forschungsdaten.org

==Ankündigung zum Jubiläum des Wikis==

'''Bereits über 45 Projekte im Wiki Forschungsdaten.org gelistet'''

Seit einem Jahr bündelt das Wiki Forschungsdaten.org Kompetenzen zum Umgang mit [[Forschungsdaten]].

Initiatoren des Wikis sind und waren verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Aktuell wird das Wiki im Rahmen des Projektes re3data.org - Registry of Research Data Repositories gepflegt und durch die DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten" und die DINI-AG "Elektronisches Publizieren" unterstützt. Ein Redaktionsteam steuert die Weiterentwicklung.

In monatlichen virtuell stattfindenden Redaktionskonferenzen werden aktuelle Themen rund um das Wiki diskutiert. Alle am Wiki angemeldeten Personen können an den Redaktionskonferenzen teilnehmen. Eine Mailingliste unterstützt den Dialog der angemeldeten Personen.

Zum Jubiläum des Wikis freut sich das Redaktionsteam bekannt geben zu können, dass sich bereits über 45 Projekte der Forschungsdateninfrastruktur in dem Wiki präsentieren:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Projekte

Die neuste Seite befasst sich mit dem jüngst eingesetzten Rat für Informationsinfrastrukturen:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Rat_f%C3%BCr_Informationsinfrastrukturen

Einen Überblick über die vielfältigen Inhalte des Wikis bietet die Startseite:

http://www.forschungsdaten.org

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ, Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer offenen Lizenz ([[Creative-Common-Lizenz|CC-BY]]) und sind somit nachnutzbar.

== Starthilfen ==

* [[Hilfe:Inhaltsverzeichnis|Hilfe]] zur Erstellung und Bearbeitung von Artikeln.
* Hinweise zur redaktionellen Bearbeitung des [[Forschungsdaten.org:Gemeinschaftsportal|Wikis.]]
* Eine Liste aller AutorInnen findet sich unter: [[Spezial:Benutzer]]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste der Konfigurationsvariablen]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:FAQ MediaWiki-FAQ]
* [//lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Mailingliste neuer MediaWiki-Versionen]

Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im [//meta.wikimedia.org/wiki/Help:Contents Media-Wiki-Benutzerhandbuch].

Hauptseite

2015-10-21T07:18:28Z

Cfuchs:

= forschungsdaten.org =

Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen [[Forschungsdaten]]. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!

Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]] (AIP), [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (HU Berlin), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (GFZ Potsdam) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom

* DFG-Projekt [http://re3data.org re3data.org],
* der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten"]
* und der DINI-AG "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]"

unterstützt. Gehostet wird das Wiki vom [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ].

Das Wiki wurde durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen "[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]" und "[http://www.dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]" der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert.

Beiträge zum Wiki stammen u.a. auch aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR].

Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz "Attribution 4.0 International"]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation:
* Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 2. Jul. 2013‎ , 11:15. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&oldid=71 (Abgerufen: 02.07.2013, 11:52)

==Mitarbeit==

Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu um eine formlose E-Mail mit dem Betreff "Mitarbeit forschungsdaten.org" an info@forschungsdaten.org. Für Sie wird dann ein Account angelegt.

== Inhalt ==

* [[:Kategorie:Ausbildung|Ausbildung und Qualifikation (Education and Qualification)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Management‏‎ |Datenmanagement (Data Management)‏‎]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Data Publishing‏‎ |Datenveröffentlichung (Data Publishing)‎]] (Heinz Pampel)‏‎
* [[:Kategorie:dLZA|Digitale Langzeitarchivierung (Digital Long-Term Preservation)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Förderorganisationen|Förderorganisationen (Funding Agencies)]]‏‎ (Maxi Kindling)
* [[Literatur‏‎|Literatur (Further Reading)]] (Jochen Klar)‏‎
* [[:Kategorie:Metadaten|Metadaten (Metadata)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Open Science|Open Science]] (Maxi Kindling)
* [[:Kategorie:Policies‏‎ |Policies‏‎]]‏‎ (Heinz Pampel)
* [[:Kategorie:Projekte‏‎ |Projekte (Projects)‏‎]] (Jochen Klar)‏‎
* [[:Kategorie:Rechtliches‏‎ |Rechtliches (Terms)‏‎]]‏‎ (Heinz Pampel)
* [[:Kategorie:Redaktion‏‎ |Redaktion des Wiki (Editorial Staff)‏‎]] (Chef vom Dienst, [[Forschungsdaten.org:CvD|CvD]])‏‎
* [[:Kategorie:Technik|Software und Technik (Software and Technology)]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Standards |Standards]] (Jens Klump)
* [[:Kategorie:Vernetzung‏‎ |Vernetzung (Networking)]]‏‎ (Heinz Pampel)

==Ankündigung zum Start des Wikis==

'''Wiki forschungsdaten.org bündelt Kompetenzen zum Umgang mit Forschungsdaten'''

Das Wiki [http://forschungsdaten.org forschungsdaten.org] ging im Rahmen der internationalen Aktionswoche [http://www.openaccessweek.org Open Access Week 2013] online. Anliegen ist es, Forschenden und den Infrastruktureinrichtungen wie Datenzentren und Bibliotheken eine Plattform für den Informationsaustausch zu bieten.

Die Diskussion über den verantwortungsvollen und zeitgemäßen Umgang mit [[Forschungsdaten|digitalen Daten]], die in Forschungsprojekten entstehen, hat in den letzten Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Jüngst wurde im [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement| G8 Science Ministers Statement] die Relevanz des offenen Zugang zu [[Forschungsdaten]] betont. Um drängende Forschungsfragen zu beantworten steigt in vielen Fachgebieten die Nachfrage nach dem “data sharing”. Um [[Forschungsdaten]] wissenschaftsadäquat austauschen zu können sind vielfältige Herausforderungen zu meistern. Im Fokus steht die Etablierung einer nachhaltigen Forschungsdateninfrastruktur, die es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern erlaubt ihre Daten in vertrauenswürdigen [[Repositorium|Repositorien]] zu [[Datenspeicherung|speichern]]. Darüber hinaus müssen Anreize für “Open Data” in der Wissenschaft geschaffen werden. Da die Aufbereitung von [[Forschungsdaten|wissenschaftlichen Daten]] in eine für Dritte nachnutzbare Form im Laboralltag häufig zu kurz kommt, müssen neue Publikationspraktiken und Reputationsmechanismen entwickelt werden, die Forschenden Anerkennung für den Datenaustausch garantieren.

Initiatoren des Wikis sind verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Das Wiki soll im Rahmen des DFG-Projektes [http://re3data.org re3data.org] in Kooperation mit der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. ([http://www.dini.de DINI]) weiterentwickelt werden. Anliegen des Projektes re3data.org ist es, Speicherorte (sogenannte [[Repositorium|Repositorien]]) von [[Forschungsdaten]] zu verzeichnen und einzuordnen und damit den Zugang zu den dort gespeicherten Daten zu erleichtern.

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum [http://www.gfz-potsdam.de GFZ], Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer [[Creative-Common-Lizenz|offenen Lizenz]] und sind somit nachnutzbar. Mitarbeit am Wiki und Unterstützung bei der Weiterentwicklung sind willkommen. (Eine Anmeldung im Wiki ist nötig.)

Folgende Projekte sind am Aufbau des Wikis beteiligt:

* [[EWIG|EWIG - Entwicklung von Workflowkomponenten für die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten in den Geowissenschaften]] (http://ewig.gfz-potsdam.de)
* [[KOMFOR|KOMFOR - Kompetenzzentrum für Forschungsdaten aus Erde und Umwelt]] (http://www.komfor.net)
* [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Radieschen Radieschen - Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdateninfrastruktur]
* [[re3data.org|re3data.org - Registry of Research Data Repositories]] (http://www.re3data.org)

URL des Wikis: http://www.forschungsdaten.org

Kontakt: info@forschungsdaten.org

==Ankündigung zum Jubiläum des Wikis==

'''Bereits über 45 Projekte im Wiki Forschungsdaten.org gelistet'''

Seit einem Jahr bündelt das Wiki Forschungsdaten.org Kompetenzen zum Umgang mit [[Forschungsdaten]].

Initiatoren des Wikis sind und waren verschiedene von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekte, die sich mit der Realisierung der Forschungsdateninfrastruktur befassen. Aktuell wird das Wiki im Rahmen des Projektes re3data.org - Registry of Research Data Repositories gepflegt und durch die DINI/nestor-AG "Digitale Forschungsdaten" und die DINI-AG "Elektronisches Publizieren" unterstützt. Ein Redaktionsteam steuert die Weiterentwicklung.

In monatlichen virtuell stattfindenden Redaktionskonferenzen werden aktuelle Themen rund um das Wiki diskutiert. Alle am Wiki angemeldeten Personen können an den Redaktionskonferenzen teilnehmen. Eine Mailingliste unterstützt den Dialog der angemeldeten Personen.

Zum Jubiläum des Wikis freut sich das Redaktionsteam bekannt geben zu können, dass sich bereits über 45 Projekte der Forschungsdateninfrastruktur in dem Wiki präsentieren:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Projekte

Die neuste Seite befasst sich mit dem jüngst eingesetzten Rat für Informationsinfrastrukturen:

http://www.forschungsdaten.org/index.php/Rat_f%C3%BCr_Informationsinfrastrukturen

Einen Überblick über die vielfältigen Inhalte des Wikis bietet die Startseite:

http://www.forschungsdaten.org

Gehostet wird das Wiki vom Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ, Helmholtz-Zentrum Potsdam. Alle Inhalte stehen unter einer offenen Lizenz ([[Creative-Common-Lizenz|CC-BY]]) und sind somit nachnutzbar.

== Starthilfen ==

* [[Hilfe:Inhaltsverzeichnis|Hilfe]] zur Erstellung und Bearbeitung von Artikeln.
* Hinweise zur redaktionellen Bearbeitung des [[Forschungsdaten.org:Gemeinschaftsportal|Wikis.]]
* Eine Liste aller AutorInnen findet sich unter: [[Spezial:Benutzer]]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste der Konfigurationsvariablen]
* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:FAQ MediaWiki-FAQ]
* [//lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Mailingliste neuer MediaWiki-Versionen]

Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im [//meta.wikimedia.org/wiki/Help:Contents Media-Wiki-Benutzerhandbuch].

Kategorie:Vernetzung

2015-10-21T07:12:26Z

Cfuchs:

In diesem Bereich des Wikis finden sich Informationen zur Vernetzung von Akteuren rund um den Umgang mit [[Forschungsdaten]].

Kategorie:Standards

2015-10-21T07:12:00Z

Cfuchs:

Die Kategorie "Standards" vereinigt Artikel zu Themen mit Bezug Standardisierung und [[Metadaten]] für den Umgang mit [[Forschungsdaten]]. Redakteur der Kategorie "Standards" ist [[User:jklump|Jens Klump]].

Kategorie:Technik

2015-10-21T07:11:27Z

Cfuchs:

Die Kategorie "Software und Technik" vereinigt Artikel zu Themen mit technischem Bezug und zu Software für den Umgang mit [[Forschungsdaten]]. Redakteur der Kategorie "Software und Technik" ist [[User:jklump|Jens Klump]].

Kategorie:Projekte

2015-10-21T07:10:25Z

Cfuchs:

Als Folge der Anhaltenden Diskussion über den Umgang mit [[Forschungsdaten]], entwickelten sich in den letzten Jahre eine Vielzahl von nationalen und internationalen Initiativen. Diese unterscheiden sich zum Teil erheblich in den gewählten Ansätzen und Strategien.

Innerhalb der Kategorie:Projekte wird versucht einen Überblick über die verschiedenen Projekte, die zum Thema [[Forschungsdaten]] arbeiten zu erstellen. Hierbei werden sowohl ganze Förderungsprogramme als auch einzelne Projekte vorgestellt.

Open Science

2015-10-16T07:01:31Z

Cfuchs: /* Herb (2012) */

=Begriff Open Science=

==Panton Principles: Principles for Open Data in Science (2010)==

"Science is based on building on, reusing and openly criticising the published body of scientific knowledge.
For science to effectively function, and for society to reap the full benefits from scientific endeavours, it is crucial that science data be made open.[...] (http://pantonprinciples.org/)

==Nielsen (2011)==

TED-Talk unter http://michaelnielsen.org/blog/open-science-2/

==Open Knowledge Foundation (OKF) Open Science Working Group==

"Open science means many things, but primarily scientific knowledge that people are free to use, re-use and distribute without legal, technological or social restrictions." (http://science.okfn.org/)

===Arbeitsgruppe Open Science Austria===

* http://okfn.at/arbeitsgruppen/open-science-austria/

Open Science versucht den wissenschaftlichen Prozess von der ersten Recherche bis zur finalen Publikation zu öffnen und für alle zugänglich zu machen. Dies soll Wissenschaft reproduzierbar und nachvollziehbar machen, Redundanzen minimieren sowie die Qualität steigern.

==RIN/Nesta Report (2010)==

* http://www.rin.ac.uk/our-work/data-management-and-curation/open-science-case-studies

"Open Science broadly describes science carried out and communicated in a manner which
allows others to contribute, collaborate and add to the research effort, with all kinds of data,
results and protocols made freely available at different stages of the research process. Proponents of the approach argue that such collaboration will lead to more efficient
research and innovation."

==Fecher/Friesike (2013)==

"Open Science is an umbrella term encompassing a multitude of assumptions
about the future of knowledge creation and dissemination. Based on a literature review, this chapter
aims at structuring the overall discourse by pro-posing five Open Science schools of thought: The
infrastructure school (which is concerned with the technological architecture), the public school
(which is con-cerned with the accessibility of knowledge creation), the measurement school
(which is concerned with alternative impact measurement), the democratic school (which is
concerned with access to knowledge) and the pragmatic school (which is concerned with
collaborative research)". (Fecher&Friesike (2013) Open Science: One Term, Five Schools
of Thought. In: Bartling, Sönke & friesike, Sascha (Hrsg.) Opening Science. S. 17. doi:10.1007/978-3-319-00026-8_2, URL: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-00026-8_2

==Herb (2012)==

"[...] Anders als der immer noch stark textfokussierte [[Open Access]] verfolgen diese Open
Science Modelle (s. auch Mietchen in diesem Band) holistische Ansätze, wie zum Beispiel von
Förstner et al. (2011) dargestellt: Deren Idee der [[Virtuelle Forschungsumgebungen|Collaborative platforms]] for streamlining
workflows in Open Science umfasst kollaboratives Arbeiten und Offenheit in der Phase der
Projektformulierung ebenso wie beim anschließenden Entwurf des Untersuchungsdesigns oder in
den Labor-/Experimentalphasen. Ergebnisse aller Produktionsschritte (von Projektentwürfen über
Labordaten bis hin zur Publikation) sollen so zeitnah irgend möglich in offenen [[Dateiformat|Formaten]]
entgeltfrei online bereitgestellt werden. [...]“ (Herb, U. (2012). Offenheit und wissenschaftliche Werke: Open Access, Open Review, Open Metrics, Open Science & Open Knowledge. In U. Herb (Hrsg.), Open Initiatives: Offenheit in der digitalen Welt und Wissenschaft, S. 37. URN: urn:nbn:de:bsz:291-universaar-873)

"Open Science oder die Offene Wissenschaft will alle Informationsitems, die im wissenschaftlichen
Arbeitsprozess anfallen, so unbehindert wie möglich zugänglich machen. Ideale Open-Science-
Workflowsermöglichen kollaboratives Arbeiten und Offenheit in der Phase der
Projektformulierung, beim Entwurf des Untersuchungsdesigns sowie in den Labor- und
Experimentalphasen. Ergebnisse aller Produktionsschritte wissenschaftlicher Information (von
Projektentwürfen über Labordaten bis hin zur Publikation) sollen so zeitnah wie möglich in offenen
[[Dateiformat|Formaten]] entgeltfrei online bereitgestellt werden. Die genutzten [[Dateiformat|Datenformate]] sollen Re-Analysen
und Wiederverwendbarkeit ermöglichen, nicht-proprietär und maschinenlesbar sein und
semantische Anreicherung erlauben [...]". (Herb, Ulrich (2012) Wie offen ist die Open Science? Versuch einer Bestandsaufnahme. In: telepolis, 08.05.2012, http://www.heise.de/tp/artikel/36/36891/1.html)

==OpenScienceASAP==

* http://openscienceasap.org/open-science/

"Was ist Open Science?

“Open science is the idea that scientific knowledge of all kinds should be openly shared as early as
is practical in the discovery process.” (Michael Nielsen)

Open Science öffnet den wissenschaftlichen Prozess von der ersten Idee bis zur finalen Publikation um diesen möglichst nachvollziehbar und für alle nutzbar zu machen. Wissenschaft ist hierbei sehr weit gedacht und umfasst alle Disziplinen, Forschung und Lehre, sowie Projekte und die soziale Sphäre. Die Teilhabe an Wissen und Wissensschaffung soll möglichst vielen Menschen zugänglich gemacht werden.
Offene Wissenschaft ist ein Gemeinschaftsprojekt das ForscherInnen, Journals, FördergeberInnen und die Öffentlichkeit gleichermaßen involviert. Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit wissenschaftlicher Arbeit ist ein zentrales Anliegen, es geht aber auch darum den Elfenbeinturm der Wissenschaft transparenter zu machen.
Es soll möglichst einfach gemacht werden, sich in öffentliche Debatten um wissenschaftliche Fragen einzubringen, und Menschen mittels geschickter Aufbereitung zum Mitmachen und Mitdiskutieren anzuregen. Mittel dazu sind z.B. interaktive Visualisierungen, Förderungen des Diskurses durch eine transparente und klare Dokumentation von Ergebnissen, sowie Verwenden einer direkten und einfach verständlichen Sprache. Die Bereitstellung von Infrastruktur zum gemeinschaftlichen Nutzen ermöglicht, sich niederschwellig zu beteiligen."

==Gezelter (2009)==
„It would have been relatively easy to fall back on a litany of “Open Source, Open Data, Open Access, Open Notebook”, but these are just shorthand for four fundamental goals:
* Transparency in experimental methodology, observation, and collection of data.
* Public availability and reusability of scientific data.
* Public accessibility and transparency of scientific communication.
* Using web-based tools to facilitate scientific collaboration. [...]“ (Blog-Artikel von J. Daniel Gezelter in www.openscience.org unter http://www.openscience.org/blog/?p=269)

==Spannagel (2012)==
"[...] Open Access bedeutet, die Produkte von Forschung – etwa in Form von wissenschaftlichen Artikeln – frei zugänglich zu machen. Bei Open Science geht es darum, nicht erst das Produkt, sondern bereits den Forschungsprozess oder sogar die Ideenfindung öffentlich zu machen. Die Idee des Gedanken des (Mit)Teilens ist bei Open Science noch stärker.[...]"(Interviewausschnitt, http://www.zeit.de/wissen/2012-05/open-science)

=Open-Science-Bewegungen=

* vergleiche u.a. [http://okfn.at/arbeitsgruppen/open-science-austria/ Open Science Austria]

==Open Methodology / Open Notebook==

* Video Lecture in der Serie "Open Science: Realising the Value of Published Scientific Research" von IST Austria, Austrian Academy of Science (OeAW) und Austrian Science Fund (FWF) zu "Open Notebook Science" von Peter Murray-Rust and Michelle Brook: http://www.fwf.ac.at/en/zentrale-inhalte/past-events/lecture-by-peter-murray-rust-and-michelle-brook/

==Open Source==
"Open Source bzw. quelloffen wird als Begriff für Software verwendet, deren Quelltext offenliegt und frei verfügbar ist. Im engeren Sinne steht Open Source Software (OSS) für Software die die Definition der Open Source Initiative (OSI) erfüllt, beispielsweise darüber das diese Software einer OSI anerkannten Open-Source-Softwarelizenz unterliegt."

Definition von Wikipedia http://de.wikipedia.org/wiki/Open_Source vom 25.8.2015

==Open Data==
siehe u.a. Kategorie [[:Kategorie:Policies|"Policies"]]

==Open Access==
siehe u.a. Kategorie [[:Kategorie:Policies|"Policies"]]

==Open Peer Review==
==Open Educational Resources==
==Open Content==
==Open Government==

=Beispielprojekte=
==RCS Open Science Project==
* [http://crc.nottingham.ac.uk/projects/rcs/OpenScience_Report-Sarah_Currier.pdf Project Report]
==Allen Institute for Brain Science==
* http://www.alleninstitute.org/
* [http://www.brain-map.org/ Allen Brain Atlas]

==The Human Genome Project==
* http://www.genome.gov/12011238
==Open Drug Discovery Programme==
* http://www.osdd.net/
==Encyclopedia of Life==
* http://eol.org/
==Galaxy Zoo==
* http://www.galaxyzoo.org/
* siehe auch [[Citizen Science|Citizen Science]]
==Open Worm==
* http://www.openworm.org/
==Polymath Project==
* http://michaelnielsen.org/polymath1/index.php?title=Main_Page
==Sloan Digital Sky Survey==
* http://www.sdss.org/
* siehe auch [[Citizen Science|Citizen Science]]

=Open-Science-Einrichtungen/Initiativen=
==Open Knowledge Foundation (https://okfn.org/about/) : OKF Open Science Working Group==
* http://science.okfn.org/

=== Open-Science-AG der Open Knowledge Foundation (OKF) für die DACH-Länder===
* geplantes Kickoff beim [http://2014.okfestival.org/ OKF-Festival 2014]
* [http://lists.okfn.org/mailman/listinfo/open-science-de Mailingliste]

==Science Commons==
* http://sciencecommons.org/about/

==Center for Open Science==
* http://centerforopenscience.org/

==Public Library of Science==
* http://www.plos.org/

[[Kategorie:Open Science]]

Open Science

2015-10-16T07:00:53Z

Cfuchs: /* Herb (2012) */

=Begriff Open Science=

==Panton Principles: Principles for Open Data in Science (2010)==

"Science is based on building on, reusing and openly criticising the published body of scientific knowledge.
For science to effectively function, and for society to reap the full benefits from scientific endeavours, it is crucial that science data be made open.[...] (http://pantonprinciples.org/)

==Nielsen (2011)==

TED-Talk unter http://michaelnielsen.org/blog/open-science-2/

==Open Knowledge Foundation (OKF) Open Science Working Group==

"Open science means many things, but primarily scientific knowledge that people are free to use, re-use and distribute without legal, technological or social restrictions." (http://science.okfn.org/)

===Arbeitsgruppe Open Science Austria===

* http://okfn.at/arbeitsgruppen/open-science-austria/

Open Science versucht den wissenschaftlichen Prozess von der ersten Recherche bis zur finalen Publikation zu öffnen und für alle zugänglich zu machen. Dies soll Wissenschaft reproduzierbar und nachvollziehbar machen, Redundanzen minimieren sowie die Qualität steigern.

==RIN/Nesta Report (2010)==

* http://www.rin.ac.uk/our-work/data-management-and-curation/open-science-case-studies

"Open Science broadly describes science carried out and communicated in a manner which
allows others to contribute, collaborate and add to the research effort, with all kinds of data,
results and protocols made freely available at different stages of the research process. Proponents of the approach argue that such collaboration will lead to more efficient
research and innovation."

==Fecher/Friesike (2013)==

"Open Science is an umbrella term encompassing a multitude of assumptions
about the future of knowledge creation and dissemination. Based on a literature review, this chapter
aims at structuring the overall discourse by pro-posing five Open Science schools of thought: The
infrastructure school (which is concerned with the technological architecture), the public school
(which is con-cerned with the accessibility of knowledge creation), the measurement school
(which is concerned with alternative impact measurement), the democratic school (which is
concerned with access to knowledge) and the pragmatic school (which is concerned with
collaborative research)". (Fecher&Friesike (2013) Open Science: One Term, Five Schools
of Thought. In: Bartling, Sönke & friesike, Sascha (Hrsg.) Opening Science. S. 17. doi:10.1007/978-3-319-00026-8_2, URL: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-00026-8_2

==Herb (2012)==

"[...] Anders als der immer noch stark textfokussierte [[Open Access]] verfolgen diese [[Open
Science]] Modelle (s. auch Mietchen in diesem Band) holistische Ansätze, wie zum Beispiel von
Förstner et al. (2011) dargestellt: Deren Idee der [[Virtuelle Forschungsumgebungen|Collaborative platforms]] for streamlining
workflows in Open Science umfasst kollaboratives Arbeiten und Offenheit in der Phase der
Projektformulierung ebenso wie beim anschließenden Entwurf des Untersuchungsdesigns oder in
den Labor-/Experimentalphasen. Ergebnisse aller Produktionsschritte (von Projektentwürfen über
Labordaten bis hin zur Publikation) sollen so zeitnah irgend möglich in offenen [[Dateiformat|Formaten]]
entgeltfrei online bereitgestellt werden. [...]“ (Herb, U. (2012). Offenheit und wissenschaftliche Werke: Open Access, Open Review, Open Metrics, Open Science & Open Knowledge. In U. Herb (Hrsg.), Open Initiatives: Offenheit in der digitalen Welt und Wissenschaft, S. 37. URN: urn:nbn:de:bsz:291-universaar-873)

"[[Open Science]] oder die Offene Wissenschaft will alle Informationsitems, die im wissenschaftlichen
Arbeitsprozess anfallen, so unbehindert wie möglich zugänglich machen. Ideale Open-Science-
Workflowsermöglichen kollaboratives Arbeiten und Offenheit in der Phase der
Projektformulierung, beim Entwurf des Untersuchungsdesigns sowie in den Labor- und
Experimentalphasen. Ergebnisse aller Produktionsschritte wissenschaftlicher Information (von
Projektentwürfen über Labordaten bis hin zur Publikation) sollen so zeitnah wie möglich in offenen
[[Dateiformat|Formaten]] entgeltfrei online bereitgestellt werden. Die genutzten [[Dateiformat|Datenformate]] sollen Re-Analysen
und Wiederverwendbarkeit ermöglichen, nicht-proprietär und maschinenlesbar sein und
semantische Anreicherung erlauben [...]". (Herb, Ulrich (2012) Wie offen ist die Open Science? Versuch einer Bestandsaufnahme. In: telepolis, 08.05.2012, http://www.heise.de/tp/artikel/36/36891/1.html)

==OpenScienceASAP==

* http://openscienceasap.org/open-science/

"Was ist Open Science?

“Open science is the idea that scientific knowledge of all kinds should be openly shared as early as
is practical in the discovery process.” (Michael Nielsen)

Open Science öffnet den wissenschaftlichen Prozess von der ersten Idee bis zur finalen Publikation um diesen möglichst nachvollziehbar und für alle nutzbar zu machen. Wissenschaft ist hierbei sehr weit gedacht und umfasst alle Disziplinen, Forschung und Lehre, sowie Projekte und die soziale Sphäre. Die Teilhabe an Wissen und Wissensschaffung soll möglichst vielen Menschen zugänglich gemacht werden.
Offene Wissenschaft ist ein Gemeinschaftsprojekt das ForscherInnen, Journals, FördergeberInnen und die Öffentlichkeit gleichermaßen involviert. Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit wissenschaftlicher Arbeit ist ein zentrales Anliegen, es geht aber auch darum den Elfenbeinturm der Wissenschaft transparenter zu machen.
Es soll möglichst einfach gemacht werden, sich in öffentliche Debatten um wissenschaftliche Fragen einzubringen, und Menschen mittels geschickter Aufbereitung zum Mitmachen und Mitdiskutieren anzuregen. Mittel dazu sind z.B. interaktive Visualisierungen, Förderungen des Diskurses durch eine transparente und klare Dokumentation von Ergebnissen, sowie Verwenden einer direkten und einfach verständlichen Sprache. Die Bereitstellung von Infrastruktur zum gemeinschaftlichen Nutzen ermöglicht, sich niederschwellig zu beteiligen."

==Gezelter (2009)==
„It would have been relatively easy to fall back on a litany of “Open Source, Open Data, Open Access, Open Notebook”, but these are just shorthand for four fundamental goals:
* Transparency in experimental methodology, observation, and collection of data.
* Public availability and reusability of scientific data.
* Public accessibility and transparency of scientific communication.
* Using web-based tools to facilitate scientific collaboration. [...]“ (Blog-Artikel von J. Daniel Gezelter in www.openscience.org unter http://www.openscience.org/blog/?p=269)

==Spannagel (2012)==
"[...] Open Access bedeutet, die Produkte von Forschung – etwa in Form von wissenschaftlichen Artikeln – frei zugänglich zu machen. Bei Open Science geht es darum, nicht erst das Produkt, sondern bereits den Forschungsprozess oder sogar die Ideenfindung öffentlich zu machen. Die Idee des Gedanken des (Mit)Teilens ist bei Open Science noch stärker.[...]"(Interviewausschnitt, http://www.zeit.de/wissen/2012-05/open-science)

=Open-Science-Bewegungen=

* vergleiche u.a. [http://okfn.at/arbeitsgruppen/open-science-austria/ Open Science Austria]

==Open Methodology / Open Notebook==

* Video Lecture in der Serie "Open Science: Realising the Value of Published Scientific Research" von IST Austria, Austrian Academy of Science (OeAW) und Austrian Science Fund (FWF) zu "Open Notebook Science" von Peter Murray-Rust and Michelle Brook: http://www.fwf.ac.at/en/zentrale-inhalte/past-events/lecture-by-peter-murray-rust-and-michelle-brook/

==Open Source==
"Open Source bzw. quelloffen wird als Begriff für Software verwendet, deren Quelltext offenliegt und frei verfügbar ist. Im engeren Sinne steht Open Source Software (OSS) für Software die die Definition der Open Source Initiative (OSI) erfüllt, beispielsweise darüber das diese Software einer OSI anerkannten Open-Source-Softwarelizenz unterliegt."

Definition von Wikipedia http://de.wikipedia.org/wiki/Open_Source vom 25.8.2015

==Open Data==
siehe u.a. Kategorie [[:Kategorie:Policies|"Policies"]]

==Open Access==
siehe u.a. Kategorie [[:Kategorie:Policies|"Policies"]]

==Open Peer Review==
==Open Educational Resources==
==Open Content==
==Open Government==

=Beispielprojekte=
==RCS Open Science Project==
* [http://crc.nottingham.ac.uk/projects/rcs/OpenScience_Report-Sarah_Currier.pdf Project Report]
==Allen Institute for Brain Science==
* http://www.alleninstitute.org/
* [http://www.brain-map.org/ Allen Brain Atlas]

==The Human Genome Project==
* http://www.genome.gov/12011238
==Open Drug Discovery Programme==
* http://www.osdd.net/
==Encyclopedia of Life==
* http://eol.org/
==Galaxy Zoo==
* http://www.galaxyzoo.org/
* siehe auch [[Citizen Science|Citizen Science]]
==Open Worm==
* http://www.openworm.org/
==Polymath Project==
* http://michaelnielsen.org/polymath1/index.php?title=Main_Page
==Sloan Digital Sky Survey==
* http://www.sdss.org/
* siehe auch [[Citizen Science|Citizen Science]]

=Open-Science-Einrichtungen/Initiativen=
==Open Knowledge Foundation (https://okfn.org/about/) : OKF Open Science Working Group==
* http://science.okfn.org/

=== Open-Science-AG der Open Knowledge Foundation (OKF) für die DACH-Länder===
* geplantes Kickoff beim [http://2014.okfestival.org/ OKF-Festival 2014]
* [http://lists.okfn.org/mailman/listinfo/open-science-de Mailingliste]

==Science Commons==
* http://sciencecommons.org/about/

==Center for Open Science==
* http://centerforopenscience.org/

==Public Library of Science==
* http://www.plos.org/

[[Kategorie:Open Science]]

Open Research Data

2015-10-16T06:57:55Z

Cfuchs:

siehe auch [[Open Access]]

==Definition der Offenheit ("Openness")==

Die von der [http://www.oecd.org/sti/sci-tech/oecdprinciplesandguidelinesforaccesstoresearchdatafrompublicfunding.htm OECD formulierten Prinzipien] machen im Hinblick auf "Openness" folgende Vorgabe: "Openness means access on equal terms for the international research community at the lowest possible cost, preferably at no more than the marginal cost of dissemination. Open access to [[Forschungsdaten|research data]] from public funding should be easy, timely, user-friendly and preferably Internet-based."

Die weitestgehende Definition der Offenheit im Hinblick auf Daten aller Art formuliert die [http://okfn.de/ Open Knowledge Foundation] in der [http://opendefinition.org/od/ "Open Definition"]. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der rechtlich (vgl. 1.1), finanziell (vgl. 1.2) sowie technisch (vgl. 1.3) uneingeschränkten Nutzbarkeit der vorliegenden digitalen Daten.

===Rechtliche Herausforderungen===

Im Forschungsalltag bzw. der Praxis stehen dem aber insbesondere rechtliche und technische Herausforderungen entgegen. In rechtlicher Hinsicht herrschen häufig Unklarheiten darüber, ob die [[Forschungsdaten]] (z.B. im Fall von Faktendaten) Urheberrechtsschutz genießen und wenn ja, wer in einem Arbeitsverhältnis, in einem Forschungsprojekt mit vielen Beteiligten oder in der Kooperation mit Dritten Urheberin ist. Daneben können personen- und datenschutzrechtliche Belange einer [[Datenpublikation|Veröffentlichung von Forschungsdaten]] entgegenstehen.

===Technische Herausforderungen===

In technischer Hinsicht ist die Generierung und Prozessierung von [[Forschungsdaten]] oftmals vom Einsatz unterschiedlichster Software und Hardware sowie die angewandten wissenschaftliche Methoden und Praxen einzelner Wissenschaftscommunities geprägt. Der Anspruch, [[Forschungsdaten]] für die Nachnutzung einschließlich sämtlicher Kontextinformationen (wie z.B. zur Methode, Durchführung sowie Werkzeuge zu ihrer Bearbeitung) in offenen [[Dateiformat|Formaten]] bereitzustellen, stellt die Wissenschaftlerinnen angesichts der hohen Diversität der Disziplinen, Datentypen und [[Dateiformat|-formate]] vor große Herausforderungen.

[[Kategorie:Open Science]]

Forschungsdaten-Repository

2015-10-16T06:54:30Z

Cfuchs:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale [[Forschungsdaten]] möglichst dauerhaft - anhand der Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die [[Datensicherung|Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern]]. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und [[Dateiformat|Format der Daten]]).
Die Funktionalitäten und Dienstleistungen der Forschungsdaten-Repositorien variieren stark. Zu unterscheiden sind Small-Data- und Big-Data-Ansätze."

Quelle: Heinz Pampel, Vortrag in einer Vorlesung im Modul „Ausgewählte Aspekte digitaler Informationsversorgung “ (SoSe 14) an der Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (IBI), 12.06.2014

Ferner bezeichnet ein [[Repositorium]] eine (online zugängliche) Datenbank zur Verzeichnung und [[Datenpublikation|Publikation]] von [[Forschungsdaten]], Hochschulschriften und anderen digitalen Objekten. Es ist zumeist der wesentliche Service eines Forschungsdatenzentrums. In einem solchen Repositorium können digitale wissenschaftliche Objekte über einen [[Langzeitarchivierung|unbegrenzten Zeitraum aufbewahrt]] und der weltweiten Fachöffentlichkeit online verfügbar, [[Data citation|zitierbar]] und nachnutzbar gemacht werden.

In der [[Kontrolliertes Vokabular|Schema Version 2.2]] von re3data.org, dem Verzeichnis von Forschungsdaten-Repositorien, findet sich die folgende Definition dieser:

Ein Forschungsdaten-Repositorium ist ein Teil einer nachhaltigen Informationsinfrastruktur, die die Langzeitspeicherung von und den Zugriff auf Forschungsdaten befördert. Damit ein Repositorium in re3data.org aufgenommen werden kann, muss es verschiedene Kriterien erfüllen. Es muss:
* von einem Rechtsträger innerhalb eines organisatorischen Rahmens betrieben werden, der Nachhaltigkeit vorsieht (bspw. Universitäten oder Bibliotheken).
* Zugriffsbedingungen zu den Daten und dem Repositorium selbst klarstellen und Nutzungsbedingungen bereitstellen.
* eine graphische Benutzeroberfläche auf Englisch anbieten (re3data.org wird sich aber in Zukunft auch anderen nicht-Englisch-sprachigen Repositorien öffnen).
* das Hauptaugenmerk auf Forschungsdaten richten.

Ferner ist ein Forschungsdaten-Repositorium entweder ein "data provider", indem es Forschungsdaten und ihre zugehörigen [[Metadaten]] idealerweise über eine Schnittstelle anbietet, oder ein "service provider", indem es Metadaten der Forschungsdaten von Dataprovidern sammelt, und mit diesen Mehrwertdienste aufbaut und anbietet.

Vgl. S.6 http://doi.org/10.2312/re3.006 .

[[Kategorie: Data Publishing]]
[[Kategorie: Open Science]]
[[Kategorie: Technik]]

Data Management Pläne

2015-10-16T06:53:01Z

Cfuchs:

Ein Data Management Plan (DMP) bezeichnet ein Dokument zur Beschreibung des Lebenszyklus von Daten (insbesondere [[Forschungsdaten]]) von der Erhebung bis zur[[Datenarchivierung| Archivierung]], einschließlich aller Maßnahmen, die gewährleisten, dass die Daten verfügbar, nutzbar und nachvollziehbar (verständlich) bleiben. In Deutschland gibt es noch kein vorgeschriebenes standardisiertes Verfahren zur Erstellung eines Data Management Plans.
In vielen Ländern sehen die [[Förderorganisationen]] inzwischen auch die in den geförderten Projekten gewonnenen Daten als wertvolle Ressource an. Sie verlangen daher von den Antragstellern eine Aussage darüber, wie diese mit den im beantragten Projekt gewonnenen Daten verfahren werden. Diese Aussage wird im Rahmen eines Data Management Plans getroffen.

[[Category:Data Management]]
[[Kategorie: Open Science]]
[[Kategorie: Förderorganisationen]]

==Einführende Informationen==

Hilfreiche Informationen inkl. einer Checkliste zum Thema finden Sie in:

* Ludwig, J., & Enke, H. (Eds.). (2013). Leitfaden zum Forschungsdaten-Management. Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch. Retrieved from http://www.wissgrid.de/publikationen/Leitfaden_Data-Management-WissGrid.pdf

Darüber hinaus:

* Empfehlenswert ist die [http://www.dcc.ac.uk/resources/data-management-plans Sammlung an Ressourcen zum Thema] des Digital Curation Centre (DCC).

* Auch lohnt sich der Blick in die "[http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides|How-to Guides]" des Digital Curation Centre (DCC).

* Data Managent Wizard des DFG-Projekts [[KOMFOR]]: http://www.komfor.net/data-management-wizard.html

* [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/datenmanagementplaene/ 2. Workshop der DINI/nestor-AG Forschungsdaten: "Datenmanagementpläne und ihre Bedeutung im Forschungsdatenmanagement"]

==Anforderungen von Förderorganisationen==

Informationen zu Anforderungen von Förderorganisationen:

* [http://www.wellcome.ac.uk/About-us/Policy/Spotlight-issues/Data-sharing/Guidance-for-researchers/index.htm Wellcome Trust]

* National Science Foundation: [http://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmpfaqs.jsp|FAQ-Seite]

* National Science Foundation, [http://www.nsf.gov/eng/general/dmp.jsp|Engineering Directorate (ENG)]

* [[Data_Policies#Europ.C3.A4ische_Kommission|Europäische Kommission]]

Citizen Science

2015-10-16T06:50:59Z

Cfuchs: /* Citizen Science / Citizen Scientist */

Die folgenden Informationen zu "Citizen Science" wurden u.a. aus der Masterarbeit "Citizen Science – eine nützliche Forschungsmethode?" von Lisa Liebenau übernommen. Der Autorin sei an dieser Stelle ausdrücklich gedankt.

=Definitionen=
Die folgenden Definitionsansätze sollen Klarheit über die Bedeutung des Begriffs "Citizen Science" in Abgrezung zum Begriff "[[Crowdsourcing]]" bringen.
==Citizen Science / Citizen Scientist==
* Wissenschaft aus der Perspektive der fachfremden Öffentlichkeit bei der Wissenschaftler Freiwillige anleiten
* Methode, um Öffentlichkeitsarbeit und das Sammeln [[Forschungsdaten|wissenschaftlicher Daten]] lokal, regional und über große räumliche Ausmaße zu kombinieren (Caren B. Cooper)
* Freiwillige, die sich als Feldassistenten an wissenschaftlichen Studien beteiligen (Jeffrey B. Cohn).
* Freiwillige, die Daten als Teil einer wissenschaftlichen Fragestellung sammeln und/oder verarbeiten (Jonathan Silvertown)
* Partnerschaft zwischen Freiwilligen und Wissenschaftlern, um reale Fragestellungen zu beantworten wobei die Citizen Scientists in alle Schritte des Forschungszyklus involviert werden können (Rick Bonney)
* Eine Form der wissenschaftlichen Zusammenarbeit, bei der Mitglieder der Öffentlichkeit in wissenschaftliche Forschungsprojekte involviert werden, um reale Problemstellungen zu lösen. Dabei grenzt sich Citizen Science durch das aktive Engagement in der wissenschaftlichen Arbeit von anderen Formen der Beteiligung der Öffentlichkeit an Forschung ab, wo Freiwillige zum Teil weniger aktive Rollen haben (Andrea Wiggins & Kevin Crowston)
* We define as intentional collaborations in which members of the public engage in the process of research to generate new science-based knowledge (Jennifer L. Shirk)
* Citizen Science ist die Einbeziehung von Menschen ohne wissenschaftliche Berufstätigkeit in die Durchführung von Forschungsprojekten (Daniel Mietchen)
* Scientific activities in which non-professional scientists volunteer to participate in data collection, analysis and dissemination of a scientific project (Muki Haklay)
* In Citizen Science unterstützen Freiwillige üblicherweise durch reguläre Wissenschaftler betreute Forschungsprojekte aktiv und wissenschaftlich. Die Projekte können dadurch, dass sie allen offenstehen, sekundär auch bildungspolitische Ziele verfolgen (Gregor Franz)
* Citizen Science ist eine Forschungsmethode, bei der Freiwillige aktiv zur Vermehrung wissenschaftlicher Erkenntnis beitragen. Dabei können die Beteiligten in jeden Schritt des wissenschaftlichen Forschungszyklus involviert sein (Lisa Liebenau)
* Beiträge zur Forschung, meist durch Beobachtungen, durch Laien, z.B. Amateurastronomen, Vogelbeobachtungen, usw. (Jens Klump)

== Community Science==
* Eine Partnerschaft zwischen Menschen aus der Bevölkerung und professionellen Wissenschaftlern (Candie C. Wilderman)

=Beispielprojekte=
==Ancient Lives==
Papyri aus der Zeit des griechisch-römischen Ägypten wurden digitalisiert. Eine große Anzahl von Bildern muss geprüft werden, deshalb sind Freiwillige eingeladen, dabei zu helfen, Text per Web zu transkribieren. Neben dem Transkribieren werden die Teilnehmer dazu aufgefordert, die Dokumente zu vermessen.
* http://www.ancientlives.org/

==Apetopia==
Ziel dieses Spiels ist es, von Menschen empfundene Farbunterschiede zu erfassen, um verbesserte Farbmetriken entwickeln zu können.
* http://colors.htw-berlin.de/

== Artigo==
Dieses Projekt gehört zum Netzwerk Play4Science. Ziel des Spiels ist die gemeinschaftliche Indexierung digitaler Reproduktionen von Kunstwerken, um sie so für die Wissenschaft recherchierbar zu machen. Dieses Projekt ist nah an der Grenze zum Crowdsourcing. Da aber keine wirtschaftlichen Interessen hinter dem Projekt stecken, sondern wissenschaftliche Zielstellungen damit beantwortet werden können, wird das Projekt im Rahmen dieser Arbeit untersucht.
* https://www.artigo.org/

==Black Squirrel Project==
Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, Daten über die geographische Reichweite der grauen und schwarzen Eichhörnchen auf den britischen Inseln zu sammeln.
* http://www.blacksquirrelproject.org/

==Breeding Bird Survey==
Die Breeding Bird Survey ist eine nationales Freiwilligenprojekt, welches Veränderungen in den Populationen weit verbreiteter Vogelarten in Großbritannien verfolgt. Teilnehmer zählen Vögel in einem abgesteckten Bereich.
* https://www.pwrc.usgs.gov/bbS/

==Christmas Bird Count==
Dieses Projekt ist die Hauptquelle für den Status von Vogelarten in Nordamerika. Die Freiwilligen arbeiten im Team, um eine koordinierte Zählung innerhalb eines Kreises von 15 Meilen Radius an einem Tag während der Weihnachtszeit durchzuführen.
* http://birds.audubon.org/christmas-bird-count

==Cyclone Center==
Bei diesem Projekt helfen die Teilnehmer dabei, die Intensität tropischer Wirbelstürme zu analysieren.
* http://www.cyclonecenter.org/

==Did you feel it==
Dieses Projekt sammelt Daten über Erdbeben und ihre Intensität. Jeder kann Erdbeben über die Projektwebsite melden.
* http://earthquake.usgs.gov/earthquakes/dyfi/

==EteRNA==
Das Browser-basierte Spiel bittet die Teilnehmer um die Lösung verschiedener Rätsel zur Faltung von RNA-Molekülen.
* http://eterna.cmu.edu/web/

==Evolution MegaLab==
Dieses Projekt basiert auf der Hypothese, dass es aufgrund der Klimaerwärmung heute mehr schwarzmündige Bänderschnecken mit gelben Häuschen als noch vor wenigen Jahrzehnten gibt. Aufgabe der Teilnehmer war es, die Bänderschnecken zu beobachten und die Farbmuster zu zählen. Die generierten Daten werden mit historischen Datensätzen von Schnecken, die zwischen 1950 und 1990 gesammelt wurden, verglichen.
* http://www.evolutionmegalab.org/de

==Finde den Wiesenknopf==
Die Pflanze Großer Wiesenknopf ist Indikator für biologische Vielfalt. Ziel ist es, wissenschaftlich interessante Monitoring-Daten über die Verbreitung des Wiesenknopfes zusammenzutragen.
* http://www.ufz.de/wiesenknopf/

==Fold It==
Ein Online-Computerspiel, bei dem die Spieler Moleküle falten, um so neue Eigenschaften der Teilchen zu kreieren. Damit tragen sie indirekt zur Heilung von Krankheiten bei, denn das Verständnis von Proteinen, die für ihren Ausbruch verantwortlich sind, ist häufig ungenügend. Darüber hinaus kann das Studieren der menschlichen Spielstrategien zur Verbesserung von Computer-Simulationen führen.
* http://fold.it/portal/

==Great Backyard Bird Count==
Bei diesem Projekt handelt es sich um ein jährlich stattfindendes, viertägiges Event, bei dem die Teilnehmer Vögel zählen und fotografieren. Wissenschaftler nutzen die Informationen, um zu wissen, was in den Vogel- Populationen geschieht.
* http://gbbc.birdcount.org/

== Great Sunflower Project==
Das Projekt bittet die Teilnehmer bestimmte Blumen zu pflanzen, um zu beobachten wie viele Bienen und wie oft sie die Pflanzen besuchen. Ziel der Forscher ist es die Bienenpopulationen zu kartieren.
* https://www.greatsunflower.org/

==Igel in Berlin==
Bei diesem Projekt handelt es sich um eine Studie über wildlebende Igel in Berlin. Das Forschungsprojekt untersucht, inwieweit sich Igel in ihrer Lebensweise und ihrem Verhalten an die städtischen Bedingungen anpassen. Ziel ist es, konkrete Empfehlungen zur effektiven Verknüpfung von Naturschutz-Maßnahmen und urbaner Flächengestaltung zu geben.
* http://www.izw-berlin.de/igel-in-berlin-394.html

== Insekten Sachsen==
Für jede Saison des Jahres werden ein oder mehrere Insektenarten zur sachsenweiten Beobachtung vorgeschlagen.
* http://www.insekten-sachsen.de/ Insekten Sachsen

==MetropolItalia==
Das Spiel wendet sich in erster Linie an italienische Muttersprachler. Die Teilnehmer sollen die Verbreitung italienischer Redewendungen aufspüren und sie einem sozialem Status zuordnen. Darüber hinaus werden alle Nutzer aufgefordert, weitere Beispiele einzugeben und so den Datenbestand zu vergrößern. Beim Wettbewerb Prix Ars Electronica wurde die Webplattform mit einer honorary mention ausgezeichnet.
*http://www.metropolitalia.org/

==Mückenatlas==
Bei diesem Projekt handelt es sich um eine deutschlandweite Kartierungsaktion zur Verbreitung der Stechmücke. Langfristig sollen weitere Insektenarten folgen.
* http://www.mueckenatlas.de/

==Natures Calender==
Die Teilnehmer sollen die Zeichen der Jahreszeiten erfassen. Ziel ist es, zu zeigen, wie die Tierwelt auf den Klimawandel reagiert.
* http://www.naturescalendar.org.uk/

==PlantTracker==
Ziel dieses Projekts ist es, invasive Pflanzenarten in Großbritannien zu überwachen. Die Teilnehmer können 14 Spezien melden.
* http://planttracker.naturelocator.org/

==Project Splatter==
Die Teilnehmer dieses Projekts melden via Social Media Wildtiere, die auf der Straße überfahren werden. Ziel ist es, Trends und Hotspots festzustellen, um die Anzahl getöteter Tiere zu verringern.
* http://projectsplatter.co.uk/

==Reclam the Bay==
Freiwillige überwachen und verwalten den Lebensraum für die Aufzucht von Schalentieren in Barnegat Bay, New Jersey. Ursprünglich begann das Projekt 2005 als Bildungsinitiative. 2006 übernahmen die Teilnehmer das Projekt und begannen, eigene Mittel einzuwerben. Wissenschaftler nutzen die gewonnenen Daten für Publikationen. Sowohl die Freiwilligen als auch die Wissenschaftler entwickeln Fragestellungen und Hypothesen.
* http://reclamthebay.org/

==Shermans Creek Conservation Association==
Gruppe von Bewohnern der Shermans Creek Wasserscheide im südlichen Zentral-Pennsylvania. Es gibt verschiedene Projektziele, aber Kern des Projekts ist die Erstellung eines Langzeitmonitorings.
* http://www.shermanscreek.org/

==Stunde der Wintervögel==
Jährliche bundesweite Erfassung von Singvögeln zu einem einmaligen Termin im Januar.
* http://www.stunde-der-wintervoegel.de/

==Tagfalter- Monitoring==
Bei diesem Projekt werden Schmetterlinge erfasst. Im Zeitraum zwischen April und September dokumentieren die Teilnehmer wöchentlich, welche Schmetterlinge sie in ihren festgelegten Bereichen finden. Die Bestandsdaten dokumentieren die Entwicklung der Falter auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene. Zudem können sie mit denen aus anderen europäischen Ländern verglichen werden.
* http://www.tagfalter-monitoring.de/

==Treezilla==
Im Rahmen des Projekts wird eine Karte mit allen Bäumen in Großbritannien erstellt. Ziel ist es eine Daten-Plattform zu schaffen, von der Wissenschaftler profitieren können.
* http://www.treezilla.org/

==Urban Tree Survey==
Bei diesem Projekt sind vor allem Bäume in heimischen Gärten von Interesse, über die nur die Grundstückbesitzer Daten angeben können. Die Teilnehmer können 80 Arten von Bäumen melden.
* http://www.nhm.ac.uk/nature-online/british-natural-history/urban-tree-survey/

==Whale FM==
Jede Familie von Schwertwalen macht unterschiedlich Geräusche. Die Teilnehmer helfen dabei, Aufnahmen von den Geräuschen zu kategorisieren und so dazu beizutragen, dass die Wissenschaftler die Wale verstehen können.
* http://whale.fm/

==Whats the score==
Bei diesem Projekt sollen über 4.000 digitalisierte Partituren beschrieben werden. Auch wenn das Projekt sich selbst als Crowdsourcing-Projekt bezeichnet, erfolgt eine Aufnahme in das Sample zur Untersuchung, da es einen wissenschaftlichen Kontext zu dem Projekt gibt.
* http://www.whats-the-score.org/

==Wildschweine in Berlin==
Mit diesem Projekt wird die Hypothese untersucht, dass Berlin einen attraktiven Lebensraum darstellt, der Wildschweine aus dem Umland anlockt. Beteiligte können Beobachtungen melden.
* http://www.buergerschaffenwissen.de/projekt/wildschweine-der-stadt

==Zooniverse==
* http://www.zooniverse.org/

===Galaxy Zoo===
* http://www.galaxyzoo.org/
* siehe auch [[Open Science|Open Science]]
==Sloan Digital Sky Survey==
* http://www.sdss.org/
* siehe auch [[Open Science|Open Science]]

=Weiterführende Literatur=
* ANTON, Christian (2013): Citizen Science - ohne Liebhaber geht es nicht: Die Bedeutung ehrenamtlicher Forschung. In: BECK, Erwin (Hrsg.): Die Vielfalt des Lebens: Wie hoch, wie komplex, warum? 1. Aufl. Weinheim: Wiley-VCH, S. 11–19.
* BLY, Sara (1998): Special Section on Collaboratories. In: Intelligence 5 (3), S. 31. URL: [http://dx.doi.org/10.1145/275269 URL]
* BONNEY, Rick; BALLARD, Heidi L.; JORDAN, Rebecca; MCCALLIE, Ellen; PHILLIPS, Tina; SHIRK, Jennifer L.; WILDERMAN, Candie C. (2009): Public Participation in Scientific Research: Defining the Field and Assessing Its Potential for Informal Science Education. Center for Advancement of Informal Science Education (CAISE). A CAISE Inquiry Group Report. Washington, D.C.
* BONNEY, Rick; COOPER, Caren B.; DICKINSON, Janis L.; KELLING, Steve; PHILLIPS, Tina; ROSENBERG, Kenneth V.; SHIRK, Jennifer L. (2009): Citizen Science: A Developing Tool for Expanding Science Knowledge and Scientific Literacy. In: BioScience 59 (11), S. 977–984. [http://dx.doi.org/10.1525/bio.2009.59.11 URL]
* BONTER, David N.; COOPER, Caren B. (2012): Data Validation in Citizen Science - A Case Study from Project FeederWatch. In: Frontiers in Ecology and the Environment 10 (6), S. 305–307. [http://dx.doi.org/10.1890/110273 URL]
* COHN, Jeffrey P. (2008): Citizen Science: Can Volunteers Do Real Research? In: BioScience 58 (3), S. 192–197. [http://dx.doi.org/10.1641/B580303 URL]
* COOPER, Caren B.; DICKINSON, Janis L.; PHILLIPS, Tina; BONNEY, Rick (2007): Citizen Science as a Tool for Conservation in Residential Ecosystems. In: Ecology and Society 12 (2), o. S. [http://www.ecologyandsociety.org/vol12/iss2/art11 URL]
* CRALL, Alycia Waters (2010): Developing and Evaluationg a National Citizen Science Program for Invasive Species. University of Wisconsin-Madison. Dissertation. [http://www.botany.wisc.edu/waller/PDFs/Crall_Dissertation_FINAL.pdf URL]
* DELFANTI, Alessandro (2010): Users and Peers - From Citizen Science to P2P Science. In: Journal of Science Communication 9 (1), o. S. [http://jcom.sissa.it/archive/09/01/Jcom0901%282010%29E/Jcom0901%282010%29E.pdf URL]
* DICKINSON, Janis L.; SHIRK, Jennifer L.; BONTER, David N.; BONNEY, Rick; CRAIN, Rhiannon L.; MARTIN, Jason; PHILLIPS, Tina; PURCELL, Karen (2012): The Current State of Citizen Science as a Tool for Ecological Research and Public Engagement. In: Frontiers in Ecology and the Environment 10 (6), S. 291–297. [http://dx.doi.org/10.1890/110236 URL]
* DROEGE, Sam (2007): Just Because You Paid Them Doesn't Mean Their Data Are Better. In: MCEVER, C.; BONNEY, Rick; DICKINSON, Janis L.; KELLING, Steve; ROSENBERG, Kenneth V.; SHIRK, Jennifer L. (Hrsg.): Proceedings of the Citizen Science Toolkit Conference, S. 13– 26.
* DUKE, Monica (2012): Citizen Science. Digital Curation Centre. DCC Briefing Papers. Edinburgh.
* FRANZ, Gregor (2013): Crowdsourced Science: Die Mobilisierung der Massen als neue Perspektive für die Wissenschaft. In: Information - Wissenschaft & Praxis 64 (4), S. 185– 198. [http://dx.doi.org/10.1515/iwp-2013- URL]
* FRANZONI, Chiara; SAUERMANN, Henry (2013): Crowd Science. [http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2167538 URL]
* FREITAG, Amy; PFEFFER, Max J. (2013): Process, Not Product: Investigating Recommendations for Improving Citizen Science „Success“. In: PLoS ONE 8 (5), o. S. [http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0064079 URL]
* GALLOWAY, Aaron W. E.; TUDOR, Margaret T.; HAEGEN, W. Matthew Vander (2006): The Reliability of Citizen Science - A Case Study of Oregon White Oak Stand Surveys. In: Wildlife Society Bulletin 34 (5), S. 1425–1429
* GURA, Trisha (2013): Citizen Science: Amateur Experts. In: Nature 496, S. 259–261. [http://dx.doi.org/10.1038/nj7444-259a – URL]
* HAKLAY, Muki (2013): Citizen Science and Volunteered Geographic Information: Overview and Typology of Participation. In: SUI, Daniel Z.; ELWOOD, Sarah; GOODCHILD, Michael F. (Hrsg.): Crowdsourcing Geographic Knowledge: Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice. Berlin: Springer, S. 105–122.
* HOLLEY, Rose (2010): Crowdsourcing: How and Why Should Libraries Do It? In: D-Lib Magazine 16 (3/4), o. S. [http://dx.doi.org/10.1045/march2010 URL]
* HOWE, Jeff (2006): The Rise of Crowdsourcing. In: Wired Magazine (14), [http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html URL]
* IRWIN, Alan (1995): Citizen Science: A Study of People, Expertise, and Sustainable Development. London, New York: Routledge.
* KRÄMER, Kai (2011): Bürger machen Wissenschaft: Citizen Science. In: Laborjournal online, [http://www.laborjournal.de/rubric/archiv/editorials/511.lasso URL]
* MATHIESON, Katherine (2010): Is Citizen Science the New Black? [http://www.britishscienceassociation.org/blog/citizen-science-new-black URL]
* MCEVER, C.; BONNEY, Rick; DICKINSON, Janis L.; KELLING, Steve; ROSENBERG, Kenneth V.; SHIRK, Jennifer L. (Hrsg.) (2007): Proceedings of the Citizen Science Toolkit Conference. Ithaca, NY.
* MIETCHEN, Daniel (2012): Wissenschaft zum Mitmachen, Wissenschaft als Prozess: Offene Wissenschaft. In: HERB, Ulrich (Hrsg.): Open Initiatives: Offenheit in der digitalen Welt und Wissenschaft. Saarbrücken: Universaar, S. 55–64.
* NEWMAN, Greg; WIGGINS, Andrea; CRALL, Alycia; GRAHAM, Eric; NEWMAN, Sarah; CROWSTON, Kevin (2012): The Future of Citizen Science: Emerging Technologies and Shifting Paradigms. In: Frontiers in * Ecology and the Environment 10 (6), S. 298–304. [http://dx.doi.org/10.1890/110294 URL]
* PAULOS, Eric (2009): Designing for Doubt Citizen Science and the Challenge of Change. In: Engaging Data: First International Forum on the Application and Management of Personal Electronic Information. Cambridge, Massachusetts, o. S.
* RADDICK, M. Jordan; BRACEY, Georgia; CARNEY, Karen; GYUK, Geza; BORNE, Kirk; WALLIN, John; JACOBY, Suzanne (2009): Citizen Science: Status and Research Directions for the Coming Decade. In: AGB Stars and Related Phenomenastro 2010, S. 1–10. [http://www8.nationalacademies.org/astro2010/DetailFileDisplay.aspx?id= URL]
* SCHLÜTTER, Jana (2012): Jeder ist ein Wissenschaftler. In: Der Tagesspiegel. [http://www.tagesspiegel.de/wissen/portraet-jeder-ist-ein-wissenschaftler/6138678. URL]
* SEIBOLD, Balthas (2002): Die flüchtigen Web-Informationen einfangen. In: Publizistik 47 (1), S. 45–56. [http://dx.doi.org/10.1007%2Fs11616-002-0003 URL]
* SHIRK, Jennifer L.; BALLARD, Heidi L.; WILDERMAN, Candie C.; PHILLIPS, Tina; WIGGINS, Andrea; JORDAN, Rebecca; MCCALLIE, Ellen; MINARCHEK, Matthew; LEWENSTEIN, Bruce V.; KRASNY, Marianne E.; BONNEY, Rick (2012): Public Participation in Scientific Research: A Framework for Deliberate Design. In: Ecology and Society 17 (2), o. S. [http://dx.doi.org/10.5751/ES-04705-170229 URL]
* SILVERTOWN, Jonathan (2009): A New Dawn for Citizen Science. In: Trends in Ecology & Evolution 24 (9), S. 467–471. [http://dx.doi.org/10.1016/j.tree.2009.03.017 URL]
* SUI, Daniel Z.; ELWOOD, Sarah; GOODCHILD, Michael F. (Hrsg.) (2013): Crowdsourcing Geographic Knowledge: Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice. Berlin: Springer.
* TOERPE, Kathleen (2013): The Rise of Citizen Science. In: The Futurist 47 (4), S. 25–30. [http://www.wfs.org/futurist/2013-issues-futurist/july-august-2013-vol-47-no-4/rise-citizen-science URL]
* TWEDDLE, John C.; ROBINSON, Lucy D.; POCOCK, Michael J.; ROY, Helen E. (2012): Guide to Citizen Science: Developing, Implementing and Evaluating Citizen Science to Study Biodiversity and the Environment in the UK. London: Natural History Museum.
* ULBRICH, Karin; KÜHN, Elisabeth; WIEDLING, Sebastian; HARPKE, Alexander; WIEMERS, Martin; METZLER, Birgit; SETTELE, Josef (2012): Wiesenköpfe und Ameisenbläulinge: „Citizen Science“ als Wissenschaft zum Mitmachen. Sofia: Pensoft.
* WIGGINS, Andrea; CROWSTON, Kevin (2011): From Conservation to Crowdsourcing: A Typology of Citizen Science. In: SPRAGUE, Ralph H. (Hrsg.): Proceedings of the 44th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-44). Piscataway, NJ: IEEE, S. 1–10.
* WILDERMAN, Candie C. (2007): Models of Community Science: Design Lessons From the Field. In: MCEVER, C.; BONNEY, Rick; DICKINSON, Janis L.; KELLING, Steve; ROSENBERG, Kenneth V.; SHIRK, Jennifer L. (Hrsg.): Proceedings of the Citizen Science Toolkit Conference, S. 83–96.
* WORKING GROUP SYNTHESIS (2007): What is this, „Citizen Science“? Citizen Science Toolkit Conference. Ithaca, NY.
* YOUNG, Jeffrey R. (2010): Crowd Science Reaches New Heights. [http://chronicle.com/article/The-Rise-of-Crowd-Science/65707/ URL]
[[Kategorie:Open Science]]

OAI-PMH

2015-10-09T10:10:19Z

Cfuchs:

'''OAI Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH)'''

Das auf OAI Protocol for Metadata Harvesting,<ref name="oai-pmh">Open Archives Initiative - Protocol for Metadata Harvesting - v.2.0, http://www.openarchives.org/OAI/openarchivesprotocol.html.</ref> ist ein auf [http://de.wikipedia.org/wiki/Extensible_Markup_Language XML] und [http://de.wikipedia.org/wiki/Representational_State_Transfer REST] basierendes Web-Protokoll für die Weitergabe von [[Metadaten]] an Portale oder Kataloge. Es wurde 2000 entwickelt, da viele Publikationen auf den verstreuten Servern von Instituten und anderen universitären Einrichtungen nicht leicht gefunden werden konnten. Das OAI-PMH kann auch zur Übertragung anderer Daten, z. B. Angaben zu Zitationen, eingesetzt werden und wird von einer wachsenden Anzahl von Institutionen unterstützt, z. B. auch dem Internet Archive.

Im Gegensatz zu beispielsweise dem [http://de.wikipedia.org/wiki/Z39.50 Z39.50-Protokoll], bei dem während einer verteilten Suche bei jeder Anfrage mehrere Hosts angesprochen werden müssen, dient das OAI-PMH zum Sammeln von Metadaten, die von so genannten Data Providern bereitgestellt werden. Die gesammelten Titeldatensätze werden dann von so genannten Service Providern aufbereitet und für Suchanfragen bereitgestellt. Aufgrund der Vielzahl von Metadatenformaten ist als kleinster gemeinsamer Nenner das [[Dublin Core|Dublin-Core-Datenmodell]] vorgeschrieben; die Erweiterung mit zusätzlichen Formaten wie beispielsweise MARC mittels MARCXML, [[ISO 19115]] ist jedoch empfohlen und wird auch praktiziert.

Zu den wichtigsten Service Providern gehören die Suchmaschinen [http://de.wikipedia.org/wiki/Bielefeld_Academic_Search_Engine BASE], [http://de.wikipedia.org/wiki/OAIster OAIster] und [http://de.wikipedia.org/wiki/ScientificCommons ScientificCommons]. Diese Serviceprovider erschließen die Inhalte der [[Repositorium|Dokumentenserver]] und machen diese durchsuchbar.

Neben dem Vertrieb bibliographische Metadaten hat sich OAI-PMH auch für den Vertrieb von Geodatenkatalogen bewährt<ref name="devara">Devarakonda, R., G. Palanisamy, J. Green, and B. Wilson (2010), Data sharing and retrieval using OAI-PMH, Earth Science Informatics, 1–5, [http://dx.doi.org/10.1007/s12145-010-0073-0 doi:10.1007/s12145-010-0073-0].</ref><ref name="huber">Huber, R., and U. Schindler (2007), Open Geo-Archives - Integrating earthscience data centers into research portals, in European GeoInformatics Workshop, p. 10, e-Science Institute, Edinburgh, UK. http://www.nesc.ac.uk/action/esi/download.cfm?index=3397</ref>. OAI-PMH Clients und Server gehören heute zur Standardausstattung von Geodatenportalen, wie z.B dem Open Source Paket Geonetwork<ref name="geonetwork">Geonetwork Open Source bei Wikipedia (DE), http://de.wikipedia.org/wiki/GeoNetwork.</ref>.

== OAI Object Reuse and Exchange ==

Unter dem Namen OAI Object Reuse and Exchange (OAI-ORE) werden in der Open Archives Initiative, ergänzend zu OAI-PMH, Verfahren geschaffen, um die Binnenstruktur digitaler Objekte in [[Repositorium|Repositories]] und die Verknüpfungen zwischen ihnen abzubilden.<ref name="oai-ore">Pepe, A., M. Mayernik, C. L. Borgman, and H. Van de Sompel (2009), From Artifacts to Aggregations: Modeling Scientific Life Cycles on the Semantic Web, JASIST, 28. http://arxiv.org/abs/0906.2549v3</ref> Ein Dokument kann aus verschiedenen Versionen und [[Dateiformat|Formaten]] bestehen (Volltext in PDF und HTML, Metadaten in RDF etc.), aus verschiedenen Teilen bestehen (Kapitel, Bilder, Dateien etc.) und Verknüpfungen zu anderen Dokumenten besitzen (Übersetzung, Zitation, [[Versionierung]] etc.). Die Grundidee von OAI-ORE besteht darin, diese Binnenstruktur eines Dokumentes maschinenlesbar in einer Resource Map abzubilden und verfügbar zu machen. Mit OAI-ORE soll auch das Wiederverwenden und veränderte Zusammensetzen von publizierten Inhalten vereinfacht werden, wie es beispielsweise im Rahmen Sozialer Software üblich ist.

== Literatur und Verweise ==

<references />

[[Kategorie:Metadaten]]
[[Kategorie:Technik]]
[[Kategorie:Standards]]

Kontrolliertes Vokabular

2015-10-09T10:05:43Z

Cfuchs:

Im Gegensatz zu Freitexteinträgen enthält ein kontrolliertes Vokabular (oder Schema) eine Sammlung von definierten Begriffskategorien. Sie werden zum Beispiel verwendet, um [[Forschungsdaten]] einem oder mehreren Fachgebiet(en) zuzuordnen. Bei der Festlegung der Begriffskategorien kann auf anerkannte Standards (z.B. ISO-Normen für die Sprache und das Entstehungsland der Forschungsdaten) zurückgegriffen werden.

[[Kategorie: Metadaten]]
[[Kategorie: Standards]]
[[Kategorie: Data Management]]

Kontrolliertes Vokabular

2015-10-09T10:05:20Z

Cfuchs:

Im Gegensatz zu Freitexteinträgen enthält ein kontrolliertes Vokabular (oder Schema) eine Sammlung von definierten Begriffskategorien. Sie werden zum Beispiel verwendet, um [[Forschungsdaten]] einem oder mehreren Fachgebiet(en) zuzuordnen. Bei der Festlegung der Begriffskategorien kann auf anerkannte [[Kategorie:Standards|Standards]] (z.B. ISO-Normen für die Sprache und das Entstehungsland der Forschungsdaten) zurückgegriffen werden.

[[Kategorie: Metadaten]]
[[Kategorie: Standards]]
[[Kategorie: Data Management]]

Kontrolliertes Vokabular

2015-10-09T10:05:05Z

Cfuchs:

Im Gegensatz zu Freitexteinträgen enthält ein kontrolliertes Vokabular (oder Schema) eine Sammlung von definierten Begriffskategorien. Sie werden zum Beispiel verwendet, um [[Forschungsdaten]] einem oder mehreren Fachgebiet(en) zuzuordnen. Bei der Festlegung der Begriffskategorien kann auf anerkannte [[Kategore:Standards|Standards]] (z.B. ISO-Normen für die Sprache und das Entstehungsland der Forschungsdaten) zurückgegriffen werden.

[[Kategorie: Metadaten]]
[[Kategorie: Standards]]
[[Kategorie: Data Management]]

Harvesting

2015-10-09T10:04:23Z

Cfuchs:

Das Harvesting von [[Metadaten]] bezeichnet das systematische Sammeln und Aufbereiten von [[Metadaten]] aus Datenbanken, [[Repositorium|Repositorien]] und weiteren digitalen Quellen. Ermöglicht wird dieser Prozess durch eine [[OAI-PMH]] Schnittstelle. Dadurch wird die Sichtbarkeit, Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit der [[Datenpublikation|publizierten Forschungsdaten]] erhöht.

[[Kategorie: Metadaten]]
[[Kategorie: Technik]]

Discovery Metadata

2015-10-09T10:03:28Z

Cfuchs:

Discovery [[Metadaten|Metadata]] dienen in erster Linie der Aggregation von Objekten in Katalogen mit dem Ziel, die Suche über ein breites Spektrum von Objekten zu ermöglichen. Beispiele hierzu sind die Metadaten-Profile, wie bibliographische Metadaten<ref name="iso">ISO (2010), Guidelines for bibliographic references and citations to information resources (ISO 690:2010), Standard, International Organization for Standardization (ISO), Geneva, Switzerland. http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=43320</ref>, [[DOI|DataCite]] Schema für [[Datenpublikation|Datenveröffentlichungen]]<ref name="datacite">https://www.datacite.org/library/metadata-schema</ref>, [[re3data.org]] Beschreibung von [[Forschungsdaten]]-[[Repositorium|Repositorien]]<ref name="re3">http://service.re3data.org/schema</ref>, oder das NASA [[Directory Interchange Format]] (NASA DIF) für die Beschreibung raumbezogener Daten<ref name="nasa">Global Change Master Directory (2008), Directory Interchange Format (DIF) Writer’s Guide, National Aeronautics and Space Administration. http://gcmd.nasa.gov/User/difguide/ </ref>. Die Beschreibungen sind meist an bibliographische Metadaten<ref name="iso"/> angelehnt. Sie enthalten meist keine weitergehenden Details die für eine Nachnutzung von Interesse sind. Für andere Aspekte eines Objekts, die über dessen Findbarkeit hinaus gehen, werden andere Metadatenprofile verwendet. Mit [[Linked Data]] wären auch neue Wege der Suche möglich, jedoch stehen hier die Entwicklungen von Suchwerkzeugen noch am Anfang.

== Literatur und Verweise ==

<references />

[[Kategorie:Metadaten]]
[[Kategorie:Standards]]

Kategorie:Metadaten

2015-10-09T10:01:46Z

Cfuchs:

Metadaten dienen der Beschreibung eines Objekts, im Kontext von [[Forschungsdaten]] meist eines Datensatzes. Die zur Beschreibung verwendeten Metadatenelemente richten sich dabei nach den Anforderungen des Anwendungsfalles. In vielen Fällen sind die Elemente, oft auch "Felder" genannt, standardisiert.<ref name="dccmeta">Liste von Metadatenstandards, die vom Digital Curation Centre der University of Edinburgh erfasst werden: http://www.dcc.ac.uk/resources/metadata-standards/list</ref>

Bei den Anwendungsfällen für Metadaten wird grundsätzlich unterschieden, welchem Zweck der Metadatensatz dient. Die wichtigsten Anwendungsfälle sind:

* Finden von Daten ([[Discovery Metadata]])
* Nachnutzung ([[Use Metadata|Use Metadata oder Domain Metadata]])
* Herkunft ([[Provenance Metadata]])

Für einige Metadatenprofile existieren internationale oder disziplinäre [[:Kategorie:Standards|Standards]].

==Literatur und Verweise==

<references/>

[[Kategorie:Standards]]

Literatur

2015-10-09T10:00:17Z

Cfuchs:

[[Category:Literatur]]
Diese Seite listet einige Informationsquellen zum Einstieg in das Thema [[Forschungsdaten] auf.

Im englischsprachigen Raum existieren, nicht zuletzt aufgrund der Anforderungen der Förderer, eine Vielzahl von Checklisten und Leitfäden zum [[Forschungsdatenmanagement]]. Eine vergleichende Übersicht über Checklisten wird u.a. von den [http://libraries.mit.edu/guides/subjects/data-management/plans.html MIT-Libraries] zur Verfügung gestellt. Die MIT-Libraries bieten ebenfalls eine Übersicht über eine Reihe von [http://libraries.mit.edu/guides/subjects/data-management/guides.html Leitfäden] an.

Im deutschsprachigen Raum hat das [http://www.wissgrid.de WissGrid-Projekt] einen Leitfaden und eine Checkliste zum Forschungsdatenmanagement veröffentlicht.<ref>Ludwig, J., and H. Enke (Eds.) (2013), Leitfaden zum Forschungsdaten-Management, Verlag Werner Hülsbusch, Glückstadt. http://www.wissgrid.de/publikationen/Leitfaden_Data-Management-WissGrid.pdf</ref>

Einen beispielhaften englischsprachigen Leitfaden zum Forschungsdaten-Management hat das sozialwissenschaftliche [http://www.data-archive.ac.uk/ UK Data Archive] herausgegeben.<ref>Van den Eynden, V., Corti, L.,
Woollard, M., Bishop, L., Horton, L. (2011), Managing and Sharing Data, http://www.data-archive.ac.uk/media/2894/managingsharing.pdf, online.</ref>

[http://www.dataone.org DataOne] hat ebenfalls einen Leitfaden zum Forschungs-Datenmanagement veröffentlicht.<ref>Strasser, C., Cook, R., Michener, W., Budden, A. (2012), DataOne Primer on Data Management, http://www.dataone.org/sites/all/documents/DataONE_BP_Primer_020212.pdf, online.
</ref> Auch stellt das Netzwerk einige Beispiele für [http://www.dataone.org/data-management-planning Datenmanagement-Pläne] sowie eine Übersicht über [http://www.dataone.org/best-practices Best-Practice-Beispiele] zur Verfügung.

Eine Vielzahl von nützlichen Einführungen zu speziellen Themen des Forschungsdaten-Managements auf unterschiedlichen Niveaus bietet der [http://www.ands.org.au/guides/index.html Australian National Data Service].

Es gibt verschiedene Lifecycle-Modelle, die einen systematischen Überblick über die notwendigen Aktivitäten des Forschungsdaten-Managements geben, bspw. das [http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model DCC Curation Lifecycle Model]. Im [http://opus.bath.ac.uk/28587/1/redm1rep120110ab10.pdf Review of Data Management Lifecycle Models] vergleicht und bewertet Ball eine Reihe solcher Modelle.

Von der Fachhochschule Potsdam wurde das [http://www.forschungsdatenmanagement.de/ Handbuch Forschungsdatenmanagement] herausgegeben, das systematisch einen Überblick über das Themengebiet gibt. Informationswissenschaftler und Praktiker beschreiben die Aufgaben, Konzepte und Bausteine im Bereich Forschungsdaten-Management. <ref>Büttner, S., H.-C. Hobohm, and L. Müller (Hrsg.) (2011), Handbuch Forschungsdatenmanagement, Bock + Herrchen, Bad Honnef. http://opus.kobv.de/fhpotsdam/volltexte/2011/241/pdf/HandbuchForschungsdatenmanagement.pdf</ref>

Eine fachlich orientierte Bestandsaufnahme gibt hingegen das Buch des [[Nestor|nestor-Netzwerkes]] und der D-Grid GmbH [http://nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme/ Langzeitarchivierung von Forschungsdaten]. Elf Vertreter von Fachdisziplinen stellen den Stand im Umgang mit Forschungsdaten in ihrem Bereich vor.<ref>Neuroth, H., S. Strathmann, A. Oßwald, R. Scheffel, J. Klump, and J. Ludwig (Hrsg.) (2012), Langzeitarchivierung von Forschungsdaten - Eine Bestandsaufnahme, Verlag Werner Hülsbusch, Boizenburg. http://nestor.sub.uni-goettingen.de/bestandsaufnahme</ref>

Darüber hinaus gibt es verschiedene Bibliographien zum Thema, u. a.

* [http://digital-scholarship.org/rdcb/rdcb.htm Research Data Curation Bibliography] von Charles W. Bailey
* [http://www.mendeley.com/groups/544241/data-sharing-and-withholding/ Data sharing and withholding] in Mendeley


=== Verweise ===
<references>

OAIS

2015-10-09T09:49:40Z

Cfuchs:

=Open Archival Information System (OAIS)=

OAIS (Open Archival Information System bzw. Offenes Archiv-Informations-System) ist ein Referenzmodell für ein dynamisches, erweiterungsfähiges Archivinformationssystem und als ISO-Standard 14721:2012 <ref name=oais>CCSDS (2012), Reference Model for an Open Archival Information System (OAIS). Magenta Book, Recommendation for Space Data System Practices, Recommended Practice, Consultative Committee for Space Data Systems, Greenbelt, MD. [online] Available from: http://public.ccsds.org/publications/archive/650x0m2.pdf</ref> im August 2012 veröffentlicht. Version 2 erweitert den ursprünglichen ISO Standard aus dem Jahr 2003 <ref>ISO (2003), Space data and information transfer systems - Open archival information system - Reference model, Text, International Organization for Standardization (ISO), Geneva, Switzerland. [online] Available from: http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=24683</ref>.

Das OAIS-Referenzmodell beschreibt die Komponenten eines [[Archiv|Archivsystems]] für die langfristige Erhaltung von Objekten. In der Rezeption wird es oft auf die Erhaltung digitaler Objekte verengt, das OAIS-Referenzmodell bezieht sich jedoch auf jedwedes "Zusammenwirken von Menschen und technischen Systemen, mit dem Ziel der [[Langzeitarchivierung|langfristigen Erhaltung]] von Objekten."<ref name=oais/>

[[Datei:OAIS_Modell.png]]

''Schematische Übersicht über die Elemente des OAIS-Referenzmodells. <ref name=oais/>''

==Literatur und Verweise==

<references />

[[Category:DLZA]]
[[Kategorie:Standards]]

Nestor

2015-10-09T09:48:14Z

Cfuchs:

nestor ('''N'''etwork of '''E'''xpertise in long-term '''Stor'''age and availability of digital Resources in Germany)<ref name="nestor">http://www.langzeitarchivierung.de</ref> ist das deutsche Kompetenznetzwerk für die [[:Kategorie:DLZA|Langzeitarchivierung und Langzeitverfügbarkeit digitaler Ressourcen]]. nestor vereinigt Kooperationspartner aus den Bereichen Bibliotheken, Museen und Archive. Nach zwei Projektphasen, in denen nestor durch das Ministerium für Bildung und Forschung gefördert wurde, wird der Kooperationsverbund seit Juli 2009 von den Kooperationspartnern getragen.

nestor vernetzt unterschiedliche Institutionen, die sich mit der Langzeitarchivierung digitaler Daten befassen. Als deutsches Kompetenznetzwerk kooperiert nestor mit europäischen Partnern. Standardisierungsaktivitäten werden gebündelt und in die jeweiligen Communities hineingetragen. Gemeinsam mit Hochschulen entwickelt nestor Aus-, Fort- und Weiterbildungsangebote im Bereich der digitalen [[Langzeitarchivierung]]. Die Schwerpunkte und Aktivitäten werden durch Workshops und andere Veranstaltungen sowie durch Publikationen, wie beispielsweise das nestor-Handbuch, die nestor-Expertisen und die nestor-Ratgeber, vermittelt. Weiterhin dient nestor als Anlaufstelle und als Informationsplattform für Fragen rund um die digitale Langzeitarchivierung.

Als Ergebnisse der Arbeit der nestor Arbeitsgruppen wurden eine ganze Reihe von Publikationen (nestor Materialien)<ref name="nestor_mat">http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/DE/Publikationen/publikationen_node.html</ref> herausgegeben, die alle frei im Internet herunterladbar sind.

== Verweise ==

<references />

[[Kategorie:Vernetzung]]
[[Kategorie:DLZA]]

Curation Domain Model

2015-10-09T09:46:02Z

Cfuchs:

Im Laufe des digitalen Lebenszyklus von [[Forschungsdaten]] werden in den verschiedenen Phasen sehr unterschiedliche Anforderungen an die Persistenz der Daten und der Werkzeuge zum Umgang mit [[Forschungsdaten]] gestellt. Zwischen dem Entstehen der Daten in wissenschaftlichen Arbeitsprozessen und der sicheren, nachnutzbaren [[Datenarchivierung|Archivierung der Daten]] besteht ein breites Spektrum von teilweise gegensätzlichen Anforderungen, auch Digital Curation Continuum genannt. Organisatorisch ist ein Kontinuum allerdings nicht handhabbar, weswegen es notwendig ist, innerhalb einer Organisation zu bestimmen, wer in welcher Phase des Lebenszyklus von [[Forschungsdaten]] für deren Pflege verantwortlich ist. Auf Grund des vorhandenen [[Kontextwissen|Kontextwissens]] reicht in den Phasen vor der [[Datenspeicherung|Speicherung]] in der dauerhaften Domäne ein eingeschränktes [[Metadaten|Metadatenprofil]] aus, das bei der Überführung in die nächste Domäne angereichert werden muss, da in der nachfolgenden Domäne dieses Kontextwissen meist fehlt. Der Prozess der Anreicherung der [[:Kategorie:Metadaten|Metadaten]] kann teilweise bis vollautomatisch erfolgen. <ref name="treloar2007">Treloar, A., D. Groenewegen, and C. Harboe-Ree (2007), The Data Curation Continuum - Managing Data Objects in Institutional Repositories, D-Lib Magazine, 13(9/10), 13, doi:[http://dx.doi.org/10.1045/september2007-treloar 10.1045/september2007-treloar].</ref> <ref name="treloar2008>Treloar, A., and R. Wilkinson (2008), Access to Data for eResearch: Designing the Australian National Data Service Discovery Services, International Journal of Digital Curation, 3(2), 151–158. doi:[http://dx.doi.org/doi:10.2218/ijdc.v3i2.66 doi:10.2218/ijdc.v3i2.66].</ref>

[[Datei:GFZ_DCC_732x300_sw.png]]

''Gliederung des Data Curation Continuum in vier Verantwortungsdomänen. Abhängig von den vorliegenden institutionellen Strukturen sind auch andere Gliederungen denkbar. Im Prozess des Datentransfers werden die vorliegenden [[Metadaten]] um weitere Elemente angereichert. Dies geschieht mit der Unterstützung von Informationsfachleuten und mit informationstechnischen Werkzeugen.''<ref name="klump2011">Klump, J. (2011), Langzeiterhaltung digitaler Forschungsdaten, in Handbuch Forschungsdatenmanagement, edited by S. Büttner, H.-C. Hobohm, and L. Müller, pp. 115–122, Bock + Herrchen, Bad Honnef, Germany. http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:kobv:525-opus-2339</ref>

Organisatorisch und technisch müssen sich diese Prozesse möglichst nahtlos in die wissenschaftlichen Arbeitsabläufe eingliedern. Allerdings sind wissenschaftliche Daten geprägt durch ihre Herkunft aus experimentellem Vorgehen, d.h. anders als Daten aus Arbeitsabläufen der Industrie oder Verwaltung stammen [[Forschungsdaten]] überwiegend aus informellen Arbeitsabläufen, die immer wieder ad hoc an die untersuchte Fragestellung angepasst werden.<ref name="barga2007">Barga, R., and D. B. Gannon (2007), Scientific versus business workflows, in Workflows for e-Science, edited by I. J. Taylor, E. Deelman, D. B. Gannon, and M. Shields, pp. 9–16, Springer-Verlag, London, UK. doi:[http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84628-757-2_2 doi:10.1007/978-1-84628-757-2_2]</ref>

Der kritischste Moment im Lebenszyklus von [[Forschungsdaten]] ist, wenn das Projekt endet, denn hier endet meistens auch die Finanzierung weiterer Maßnahmen zur [[Datensicherung|Datenerhaltung]] und das Interesse der Forscher ist bereits auf das nächste Projekt gerichtet. Um diese Klippe zu umschiffen ist es daher notwendig die zu [[Datenarchivierung|archivierenden Daten]] möglichst früh in das [[Archiv]] zu überführen. Dieser Schritt ist im gesamten Betrieb eines [[Archiv|Forschungsdatenarchivs]] der aufwendigste, und damit auch teuerste, der ca. 45% der Gesamtkosten der [[Langzeitarchivierung]] eines digitalen Objekts verursacht.<ref name="beagrie2010">Beagrie, N., B. F. Lavoie, and M. Woollard (2010), Keeping research data safe 2, Joint Information Systems Committee (JISC), Bristol, UK. http://www.jisc.ac.uk/publications/reports/2010/keepingresearchdatasafe2.aspx</ref> Zudem sind die Risiken unkontrollierbarer Kostensteigerungen hier am höchsten.<ref name="DPT">Digital Preservation Testbed (2005), Costs of Digital Preservation, From digital volatility to digital permanence, Nationaal Archief of the Netherlands, Den Haag, The Netherlands. http://www.digitaleduurzaamheid.nl/bibliotheek/docs/CoDPv1.pdf</ref>

== Literatur ==

<references />

[[Kategorie:DLZA]]
[[Kategorie:Data_Management]]

Kategorie:DLZA

2015-10-09T09:44:11Z

Cfuchs:

== 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 <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>.

Diese Übersichtsseite leitet weiter zu Beiträgen in der Kategorie "digitale Langzeiterhaltung" im Forschungsdaten-Wiki.

Redakteur der Kategorie "Langzeiterhaltung" ist [[User:jklump|Jens Klump]].

==Literatur==

<references />

STD-DOI

2015-10-09T09:38:17Z

Cfuchs:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Publikation und Zitierbarkeit von Primärdaten (STD-DOI)
|ZeitraumVon=
|ZeitraumBis=
|Beteiligt=TIB Hannover, GFZ Potsdam, MARUM Uni Bremen, DKRZ, DLR-DFD
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.komfor.net
}}
'''Publikation und Zitierbarkeit von Primärdaten (STD-DOI)'''

Das Projekt "[[Datenpublikation|Publikation]] und [[Data citation|Zitierbarkeit]] von Primärdaten" wurde von 2004 bis 2009 von der [[Förderorganisationen|DFG]] gefördert. Im Rahmen des Projekts werden Verfahren entwickelt, mit denen digitale [[Forschungsdaten]] im Internet zu veröffentlichen und zitierbar zu machen. Als [[Persistent Identifier|persistente Identifikatoren]] für Internet-Ressourcen werden hier Digital Object Identifier ([[DOI]]) und Universal Resource Names ([[URN]]) genutzt.

Seit 2006 ist die Technische Informationsbibliothek Hannover internationale Registrierungsstelle für [[Datenpublikation|Datenpublikationen]] im System der [http://www.doi.org International DOI Foundation]. Das GFZ Potsdam ist einer von mehr als einem dutzend Publikationagenten, die Datenveröffentlichungen mit ihren DOI an der TIB Hannover anmelden.

Als Ergebnis dieses Projektes entstand der [http://www.datacite.org DataCite e.V.] als internationaler Verbund von Bibliotheken für die Veröffentlichung von Daten aus Naturwissenschaften, Medizin und Technik.

[[Datei:Std-doi_300x200.png|Bildschirmfoto der STD-DOI Startseite. Die Seite ist heute in [[KOMFOR]] aufgegangen.]]

Bildschirmfoto der STD-DOI Startseite. Die Seite ist heute in [[KOMFOR]] aufgegangen.

Im Rahmen dieses Projekts wurden die erste DOI für Daten veröffentlicht.<ref name="doi">DataCite: 10th Anniversary of minting DOI for data. http://www.datacite.org/node/121</ref>

== Literatur ==

<references/>

Brase, J. (2004), Using Digital Library Techniques - Registration of Scientific Primary Data, in Research and Advanced Technology for Digital Libraries, vol. 3232, edited by M. Jones et al., pp. 488–494, Springer-Verlag, Heidelberg, Germany. doi:[http://dx.doi.org/10.1007/b100389 10.1007/b100389].

Brase, J., and J. Klump (2007), Zitierfähige Datensätze: Primärdaten-Management durch DOIs, in WissKom 2007 : Wissenschaftskommunikation der Zukunft ; 4. Konferenz der Zentralbibliothek, Forschungszentrum Jülich, 6. - 8. November 2007, vol. 18, edited by R. Ball, pp. 159–167, Forschungszentrum Jülich, Jülich, Germany. http://edoc.gfz-potsdam.de/gfz/10493

Klump, J., R. Bertelmann, J. Brase, M. Diepenbroek, H. Grobe, H. Höck, M. Lautenschlager, U. Schindler, I. Sens, and J. Wächter (2006), Data publication in the Open Access Initiative, Data Science Journal, 5, 79–83, doi:[http://dx.doi.org/10.2481/dsj.5.79 10.2481/dsj.5.79].

[[Kategorie:Data_Publishing]]
[[Kategorie:Standards]]
[[Kategorie:Technik]]
[[Kategorie:Projekte]]

RADAR

2015-10-09T09:35:51Z

Cfuchs: /* Projektbeschreibung */

'''RADAR – Research Data Repositorium'''

Das Projekt [http://www.radar-projekt.org RADAR] hat zum Ziel, ein generisches [[Repositorium|Datenrepositorium]] als Dienstleistung für wissenschaftliche Spezialgebiete (‚small sciences’) zu etablieren und zum Ausbau der nationalen und internationalen Informationsinfrastruktur beizutragen.

== Projektbeschreibung ==
Digitale Daten bilden zunehmend die Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnisse. Deren [[Datenpublikation|Publikation]], [[Datenarchivierung|nachhaltige Bewahrung]] und Verfügbarkeit für künftige Forschergenerationen muss im Rahmen guter wissenschaftlicher Praxis sichergestellt werden. Zu diesem Zweck hat sich das DFG-geförderte Projekt RADAR – '''R'''ese'''a'''rch '''Da'''ta '''R'''epositorium – zum Ziel gesetzt eine generische Forschungsdateninfrastruktur für die [[Datenarchivierung|Archivierung]] und [[Datenpublikation|Publikation]] von [[Forschungsdaten]] zu etablieren und somit das in vielen wissenschaftlichen Disziplinen noch fehlende [[Forschungsdatenmanagement]] zu unterstützen.

Das RADAR-Projekt richtet sich an Wissenschaftler (z.B. in Projekten) und Institutionen (z.B. Bibliotheken). Angeboten wird ein zweistufiges Dienstleistungsmodell:

# ein disziplinübergreifendes Einstiegsangebot zur [[Dateiformat|formatunabhängigen]] [[Datenarchivierung]] mit minimalem [[Metadaten|Metadatensatz]] und
# ein erweitertes Angebot mit [[Datenpublikation]], [[DOI]]-[http://www.tib-hannover.de/de/dienstleistungen/doi-service/ Vergabe], integrierter Archivierung und die Datenauffindbarkeit über nationale und internationale Fachportale (z.B. GetInfo)

Damit erlaubt RADAR eine temporäre (z.B. 10 Jahre nach DFG Empfehlung) oder – im Falle einer Datenpublikation – zeitlich unbegrenzte Datenarchivierung.

Das Einstiegsangebot mit einer formatunabhängigen Archivierung richtet sich dabei vor allem an Wissenschaftler, die Forschungsanträge stellen und mit RADAR die Möglichkeit zur Archivierung ihrer Daten gemäß von vorgegebenen Haltefristen haben. Als Zielgruppen des erweiterten Angebots sind alle Forscher (auch aus der Industrie) zu sehen, die an der [[Langzeitarchivierung|dauerhaften Nachnutzung, Zitierbarkeit und Auffindbarkeit ihrer Daten]] interessiert sind. Thematisch legt RADAR den Schwerpunkt auf die ‚small sciences’, in denen Forschungsdateninfrastrukturen meist noch fehlen; damit soll eine mögliche Konkurrenz zu fachspezifischen [[Archiv|Archiven]] vermieden werden. Vielmehr soll mit RADAR ein Baustein zum Ausbau der nationalen und internationalen Informationsinfrastruktur geschaffen werden, dessen Dienstleistungen sich über Schnittstellen in Angebote Dritter (z.B. externe Datenzentren, Fachgesellschaften und Verlagen) integrieren lassen.

Mit einem angestrebten Geschäftsmodell mit Einmalzahlungen in Abhängigkeit von Datenumfang und Haltefristen soll weiterhin die Voraussetzung für einen nachhaltigen Betrieb des Datenarchivs geschaffen werden. RADAR hat hier zum Ziel, Forschern und Institutionen ein Werkzeug in die Hand zu geben, das die Beantragung von Geldern für eine nachhaltige Datenarchivierung ermöglicht (z.B. im Rahmen von Drittmittelanträgen).

Zur Umsetzung des RADAR-Projekts hat sich ein interdisziplinäres Projektteam aus den Informations- und Naturwissenschaften zusammengefunden, das durch folgende Kooperationspartner vertreten wird: das Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur ([http://www.fiz-karlsruhe.com/ FIZ]) Karlsruhe, das Steinbuch Centre for Computing ([http://www.scc.kit.edu/ SCC]) des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.kit.edu/ KIT]), die Ludwig-Maximilians-Universität München ([http://www.cup.lmu.de/ LMU]) mit der Fakultät für Chemie und Pharmazie, das Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie ([http://www.ipb-halle.de/ IPB]) und die Technische Informationsbibliothek ([http://www.tib-hannover.de TIB]).

Das Projekt wird im Zeitraum 2013-2015 im Programm Wissenschaftliche Literaturversorgungs- und Informationssysteme (LIS) zur [http://dfg.de/foerderung/info_wissenschaft/archiv/2013/info_wissenschaft_13_11/index.html Neuausrichtung überregionaler Informationsservices] von der Deutschen Forschungsgemeinschaft ([http://dfg.de/ DFG]) gefördert.

== Weitere Informationen ==

* [http://www.radar-projekt.org Projektwebseite]

* Razum M, Neumann J, Hahn M (2014) RADAR – Ein Forschungsdaten-Repositorium als Dienstleistung für die Wissenschaft. Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie, 61(1):18-27. doi: [http://dx.doi.org/10.3196/186429501461150 10.3196/186429501461150]

* Engel T (2014) Forschungsdaten sichern. In: GDCh Nachrichten aus der Chemie, Zeitschrift der Gesellschaft deutscher Chemiker, 62(1):47. https://www.gdch.de/publikationen/nachrichten-aus-der-chemie/62-jahrgang-2014.html

[[Kategorie:Projekte]]
[[Category:Data Publishing]]
[[Category:Data Management]]

ORCID

2015-10-09T09:33:06Z

Cfuchs: /* ORCID - Connecting Research and Researchers */

=ORCID - Connecting Research and Researchers=

ORCID<ref name="orcid">ORCID Webseiten http://orcid.org</ref> ist eine gemennützige Initiative, die das Identifizieren von Forschern und die Verknüpfung mit ihren Forschungsergebnissen (Publikationen, [[Forschungsdaten]]) durch ein offenes und interoperables System von [[Persistent Identifier|persistenten Identifikatoren]] ermöglicht. Die Idee ist, dass jedem Forscher eine global eindeutige Referenz-ID zugewiesen werden kann. Die ORCID-Identifikation funktioniert über Disziplingrenzen hinweg.

Es gibt bei ORCID zwei wesentliche Ansätze: Zum einen ein internationales Verzeichnis von IDs mit der Zuordnung von Forschernamen und Schnittstellen, die den Datenaustausch mit verschiedenen Serviceangeboten z.B. für wissenschaftliche Veröffentlichungen und Forschungsdaten zu ermöglich.

Mit Hilfe von Autorenidentifikatoren wird v.a. dem Problem der Autorenambiguierung Abhilfe geschaffen. Die ist international eine hochrelevante Herausforderung. Zudem ist eine Möglichkeit geschaffen, auch bei Namensänderung eine eindeutige Zuordnung zu gewährleisten.

==Beispiele==

* Das Zenodo Repository (CERN)<ref name="zenodo">Zenodo Repository (CERN) http://zenodo.org/</ref> unterstützt die Autorenidentifikation mittels ORCIDs.

==Projekte==

===ODIN/THOR===
* [http://odin-project.eu/ ORCID und DataCite Interoperability Network]

Als Ergebnis aus ODIN wurde am 16.07.2014 ein Memorandum of Understanding<ref name="odinmou">ORCID and DataCite sign an MoU (Published by Sergio Ruiz on 16 July 2014 - 4:01pm) http://www.datacite.org/node/131</ref> zwischen ORCID und DataCite unterzeichnet, in dem die beiden Organistationen sich auf eine Zusammenarbeit bei der Entwicklung ihrer Systeme verständigen. Insbesondere soll eine gemeinsame Entwicklung der Schnittstellen (API) die Verknüpfung von Daten ([[DOI]]) und Urhebern (ORCID) erleichtern.

* [http://www.project-thor.eu THOR] Technical and Human Infrastructure for Open Research ist ein Nachfolgeprojekt, das auf den Ergebnissen aus ODIN aufbaut und mit einem deutlich größeren Kreis an Projektpartnern weiter entwickelt.

=Literatur und Verweise=

<references />

[[Kategorie:Data Publishing]]
[[Kategorie:Data Citation]]
[[Kategorie:AID System]]

ORCID

2015-10-09T09:32:52Z

Cfuchs:

=ORCID - Connecting Research and Researchers=

ORCID<ref name="orcid">ORCID Webseiten http://orcid.org</ref> ist eine gemennützige Initiative, die das Identifizieren von Forschern und die Verknüpfung mit ihren Forschungsergebnissen (Publikationen, [[Forschuungsdaten]]) durch ein offenes und interoperables System von [[Persistent Identifier|persistenten Identifikatoren]] ermöglicht. Die Idee ist, dass jedem Forscher eine global eindeutige Referenz-ID zugewiesen werden kann. Die ORCID-Identifikation funktioniert über Disziplingrenzen hinweg.

Es gibt bei ORCID zwei wesentliche Ansätze: Zum einen ein internationales Verzeichnis von IDs mit der Zuordnung von Forschernamen und Schnittstellen, die den Datenaustausch mit verschiedenen Serviceangeboten z.B. für wissenschaftliche Veröffentlichungen und Forschungsdaten zu ermöglich.

Mit Hilfe von Autorenidentifikatoren wird v.a. dem Problem der Autorenambiguierung Abhilfe geschaffen. Die ist international eine hochrelevante Herausforderung. Zudem ist eine Möglichkeit geschaffen, auch bei Namensänderung eine eindeutige Zuordnung zu gewährleisten.

==Beispiele==

* Das Zenodo Repository (CERN)<ref name="zenodo">Zenodo Repository (CERN) http://zenodo.org/</ref> unterstützt die Autorenidentifikation mittels ORCIDs.

==Projekte==

===ODIN/THOR===
* [http://odin-project.eu/ ORCID und DataCite Interoperability Network]

Als Ergebnis aus ODIN wurde am 16.07.2014 ein Memorandum of Understanding<ref name="odinmou">ORCID and DataCite sign an MoU (Published by Sergio Ruiz on 16 July 2014 - 4:01pm) http://www.datacite.org/node/131</ref> zwischen ORCID und DataCite unterzeichnet, in dem die beiden Organistationen sich auf eine Zusammenarbeit bei der Entwicklung ihrer Systeme verständigen. Insbesondere soll eine gemeinsame Entwicklung der Schnittstellen (API) die Verknüpfung von Daten ([[DOI]]) und Urhebern (ORCID) erleichtern.

* [http://www.project-thor.eu THOR] Technical and Human Infrastructure for Open Research ist ein Nachfolgeprojekt, das auf den Ergebnissen aus ODIN aufbaut und mit einem deutlich größeren Kreis an Projektpartnern weiter entwickelt.

=Literatur und Verweise=

<references />

[[Kategorie:Data Publishing]]
[[Kategorie:Data Citation]]
[[Kategorie:AID System]]

KOMFOR

2015-10-09T09:30:57Z

Cfuchs:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Kompetenzzentrum für Forschungsdaten aus Erde und Umwelt (KOMFOR)
|ZeitraumVon=01.07.2011
|ZeitraumBis=30.06.2014
|Beteiligt=MARUM Uni Bremen, TIB Hannover, GFZ Potsdam, DKRZ, DLR-DFD
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeintschaft (DFG)
|Website=http://www.komfor.net
}}
Das Kompetenzzentrum Forschungsdaten [http://www.komfor.net KOMFOR] ist als Bindeglied zwischen Forschungseinrichtungen, Verlagen, Bibliotheken und einem bestehenden Archivnetzwerk für Daten aus Erd- und Umweltforschung geplant. Allgemeines Ziel ist die nachhaltige Verbesserung von Datenverfügbarkeit und -qualität. Konkret sollen nachhaltige und verlässliche Wege zur [[Datenpublikation|Publikation wissenschaftlicher Daten]] geschaffen werden, die den Qualitätsstandards wissenschaftlichen Publizierens entsprechen. Dazu ist beabsichtigt, eine aus der Sicht der Nutzer einheitliche Instanz zu schaffen, welche wissenschaftlichen Projekte, Institute, Forschergruppen oder auch einzelne Wissenschaftler in allen Fragen des [[Data Management|Datenmanagements]] begleitet - von der Projektplanungsphase über Datenerhebung, [[Qualitätsmanagement|Qualitätssicherung]], Registrierung und [[Langzeitarchivierung]] bis zur Publikation von Daten. Kernstück des Vorhabens ist die organisatorische und technische Zusammenarbeit zwischen [[Archiv|Datenarchiven]], Verlagen und Bibliotheken sowie der Aufbau einer entsprechenden webbasierten personalisierbaren Serviceplattform. Das Vorhaben ist auf die Planungen für das ICSU World Data System ([http://www.icsu-wds.org/organization/intro-to-wds WDS]) abgestimmt. Teile der Organisation und Infrastruktur sollen auf das WDS übertragen werden.

Das Projekt baut auf den Ergebnissen des Projekts "Publikation und [[Data citation|Zitierbarkeit]] wissenschaftlicher Primärdaten" ([[STD-DOI]]) auf.

[[Kategorie:Projekte]]
[[Kategorie:Data_Publishing]]

KOMFOR

2015-10-09T09:30:26Z

Cfuchs:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Kompetenzzentrum für Forschungsdaten aus Erde und Umwelt (KOMFOR)
|ZeitraumVon=01.07.2011
|ZeitraumBis=30.06.2014
|Beteiligt=MARUM Uni Bremen, TIB Hannover, GFZ Potsdam, DKRZ, DLR-DFD
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeintschaft (DFG)
|Website=http://www.komfor.net
}}
Das Kompetenzzentrum Forschungsdaten [http://www.komfor.net KOMFOR] ist als Bindeglied zwischen Forschungseinrichtungen, Verlagen, Bibliotheken und einem bestehenden Archivnetzwerk für Daten aus Erd- und Umweltforschung geplant. Allgemeines Ziel ist die nachhaltige Verbesserung von Datenverfügbarkeit und -qualität. Konkret sollen nachhaltige und verlässliche Wege zur [[Datenpublikation|Publikation wissenschaftlicher Daten]] geschaffen werden, die den Qualitätsstandards wissenschaftlichen Publizierens entsprechen. Dazu ist beabsichtigt, eine aus der Sicht der Nutzer einheitliche Instanz zu schaffen, welche wissenschaftlichen Projekte, Institute, Forschergruppen oder auch einzelne Wissenschaftler in allen Fragen des [[Data Management|Datenmanagements]] begleitet - von der Projektplanungsphase über Datenerhebung, [[Qualitätsmanagement|Qualitätssicherung]], Registrierung und [[Langzeitarchivierung]] bis zur [[Data Publishing|Publikation von Daten]]. Kernstück des Vorhabens ist die organisatorische und technische Zusammenarbeit zwischen [[Archiv|Datenarchiven]], Verlagen und Bibliotheken sowie der Aufbau einer entsprechenden webbasierten personalisierbaren Serviceplattform. Das Vorhaben ist auf die Planungen für das ICSU World Data System ([http://www.icsu-wds.org/organization/intro-to-wds WDS]) abgestimmt. Teile der Organisation und Infrastruktur sollen auf das WDS übertragen werden.

Das Projekt baut auf den Ergebnissen des Projekts "Publikation und [[Data citation|Zitierbarkeit]] wissenschaftlicher Primärdaten" ([[STD-DOI]]) auf.

[[Kategorie:Projekte]]
[[Kategorie:Data_Publishing]]

Handle

2015-10-09T09:27:53Z

Cfuchs:

Ein Handle bezeichnet einen eindeutigen Referenzwert([[Persistent Identifier|Persistent Identifier, PI]]) einer zu verwaltenden Ressource. Handles werden insbesondere bei der [[Langzeitarchivierung]] von Daten oder der [[Datenarchivierung]] verwendet.

Eine Alternative zu Handle stellen beispielsweise [[DOI|DOIs]] dar.

[[Kategorie: Data Management]]
[[Kategorie: Technik]]
[[Kategorie: DLZA]]
[[Kategorie: Standards]]
[[Kategorie: Data Publishing]]
[[Kategorie:Data Citation]]

Forschungsdaten-Repository

2015-10-09T09:25:49Z

Cfuchs:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale Forschungsdaten möglichst dauerhaft - anhand der Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die [[Datensicherung|Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern]]. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und [[Dateiformat|Format der Daten]]).
Die Funktionalitäten und Dienstleistungen der Forschungsdaten-Repositorien variieren stark. Zu unterscheiden sind Small-Data- und Big-Data-Ansätze."

Quelle: Heinz Pampel, Vortrag in einer Vorlesung im Modul „Ausgewählte Aspekte digitaler Informationsversorgung “ (SoSe 14) an der Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (IBI), 12.06.2014

Ferner bezeichnet ein [[Repositorium]] eine (online zugängliche) Datenbank zur Verzeichnung und [[Datenpublikation|Publikation]] von [[Forschungsdaten]], Hochschulschriften und anderen digitalen Objekten. Es ist zumeist der wesentliche Service eines Forschungsdatenzentrums. In einem solchen Repositorium können digitale wissenschaftliche Objekte über einen [[Langzeitarchivierung|unbegrenzten Zeitraum aufbewahrt]] und der weltweiten Fachöffentlichkeit online verfügbar, [[Data citation|zitierbar]] und nachnutzbar gemacht werden.

In der [[Kontrolliertes Vokabular|Schema Version 2.2]] von re3data.org, dem Verzeichnis von Forschungsdaten-Repositorien, findet sich die folgende Definition dieser:

Ein Forschungsdaten-Repositorium ist ein Teil einer nachhaltigen Informationsinfrastruktur, die die Langzeitspeicherung von und den Zugriff auf Forschungsdaten befördert. Damit ein Repositorium in re3data.org aufgenommen werden kann, muss es verschiedene Kriterien erfüllen. Es muss:
* von einem Rechtsträger innerhalb eines organisatorischen Rahmens betrieben werden, der Nachhaltigkeit vorsieht (bspw. Universitäten oder Bibliotheken).
* Zugriffsbedingungen zu den Daten und dem Repositorium selbst klarstellen und Nutzungsbedingungen bereitstellen.
* eine graphische Benutzeroberfläche auf Englisch anbieten (re3data.org wird sich aber in Zukunft auch anderen nicht-Englisch-sprachigen Repositorien öffnen).
* das Hauptaugenmerk auf Forschungsdaten richten.

Ferner ist ein Forschungsdaten-Repositorium entweder ein "data provider", indem es Forschungsdaten und ihre zugehörigen [[Metadaten]] idealerweise über eine Schnittstelle anbietet, oder ein "service provider", indem es Metadaten der Forschungsdaten von Dataprovidern sammelt, und mit diesen Mehrwertdienste aufbaut und anbietet.

Vgl. S.6 http://doi.org/10.2312/re3.006 .

[[Kategorie: Data Publishing]]
[[Kategorie: Open Science]]
[[Kategorie: Technik]]

Enhanced Publication

2015-10-09T09:21:08Z

Cfuchs:

Der Begriff 'Enhanced Publication' beschreibt eine [[Datenpublikation|digitale Publikation]] eines wissenschaftlichen Artikels, welche mit den dazugehörigen [[Forschungsdaten]] verknüpft ist.

Es folgen Definitionen, die Elena Simukovic in ihrer Masterarbeit gesammelt oder selbst entwickelt hat:

"Als 'enhanced publications' sollen alle diejenigen Publikationen angesehen werden, die traditionell in Form eines elektronischen Artikels in einer fachwissenschaftlichen Zeitschrift publiziert werden und die dem Artikel zugrundeliegenden Forschungsdaten einschließen. Als eine optimale technische Umsetzung wird in diesem Kontext die Verlinkung zwischen dem Zeitschriftenartikel und den Forschungsdaten in einem fachspezifischen [[Repositorium|Repository]] oder [[Archiv|Datenarchiv]] angesehen." [http://edoc.hu-berlin.de/master/simukovic-elena-2012-11-23/PDF/simukovic.pdf Simukovic, Elena. (2012) "Enhanced publications – Integration von Forschungsdaten beim wissenschaftlichen Publizieren."]

"A promising approach to improving the access to research data is through the enhancement of the traditional publication. This entails, more concretely, that publications are enriched with references to the primary data that were used to produce the insights that are put forward in this text." (Verhaar (2008): DRIVER II Deliverable D4.2, S. 37)

"Enhanced publications are compositions of textual publications and supporting resources. In addition to the possibility to support their textual publication with e.g. data or visualizations, they also promote the availability of reusable scientific data and allow verification of the outcomes of the research." [http://www.library.up.ac.za/digi/docs/hoogerwerf_paper.pdf Hoogerwerf (2009), Durable Enhanced Publications]

"We define an enhanced publication as a publication that is enriched with three categories of information: research data (evidence of the research); extra materials (to illustrate or clarify); post-publication data (commentaries, ranking)." (Woutersen-Windhouwer; Brandsma (2009): DRIVER II Deliverable D4.1, S. 7)

[[Kategorie: Data Publishing]]

DOI

2015-10-09T09:19:07Z

Cfuchs: /* Format */

Ein Digital Object Identifier (DOI; deutsch Digitaler Objektbezeichner) ist ein eindeutiger und [[Persistent Identifier|dauerhafter digitaler Identifikator]] für physische, digitale oder abstrakte Objekte. Er wird vor allem für Online-Artikel von wissenschaftlichen Fachzeitschriften verwendet. Das DOI-System baut auf dem [http://www.handle.net Handle-System] auf und ist vereinfacht ausgedrückt mit ISBN und ISSN vergleichbar, geht jedoch durch seine integrierte Lokalisierungsfunktion darüber hinaus.

Seit 2013 ist der DOI ein ISO-Standard<ref name="iso">Digital object identifier (DOI) becomes an ISO standard, Elizabeth Gasiorowski-Denis, 10.05.2012, http://www.iso.org/iso/home/news_index/news_archive/news.htm?refid=Ref1561</ref>. (ISO 26324)<ref name="doiiso">ISO 26324 Dokumentation auf den Seiten der IDF: http://www.doi.org/ISO_Standard/sc9n475.pdf</ref>

==Identifikation und Lokalisierung digitaler Objekte==

Digitale Objekte lassen sich im Internet über die Adresse, unter der sie abgelegt wurden, ansprechen. Eine Möglichkeit dazu stellt der Uniform Resource Locator (URL) dar, unter der Voraussetzung, dass die Adresse dauerhaft erhalten bleibt. Im Allgemeinen sind Adressen im Internet jedoch mehr oder weniger kurzlebig (siehe auch Error 404).

DOI schafft ein System, das ein Objekt selbst identifiziert – nicht den Ort oder die Ressource, unter der es (momentan) abgelegt ist. Um den Zugriff auf identifizierte Objekte zu ermöglichen, stellt die International DOI Foundation (IDF) als Betreiber des DOI-Systems ein System zur Verfügung, das dem DOI den (oder die) aktuellen Standort(e) des Dokuments zuordnet. D. h. es kann über den DOI jedem digitalen Objekt ein URL zugeordnet werden. Wenn sich der Standort (also der URL) eines digitalen Objektes ändert (z. B. weil der Inhalte-Anbieter seinen Server umstrukturiert), so hat dies keinen Einfluss auf den DOI, es muss lediglich die Zuordnung in der DOI-Datenbank aktualisiert werden. Bei der Adressierung eines Dokuments über den DOI erfolgt eine Weiterleitung zu der URL, unter der das Objekt aktuell verfügbar ist, oder, wenn das Objekt an mehreren Orten abgelegt ist, zu einer Übersicht der zugehörigen URLs. Die DOI Foundation speichert laut eigener Privacy Information folgende Punkte: „Our logs collect and store only domain names or IP addresses, dates and times of visits, and the pages visited.“

==Format==

DOIs beginnen immer mit 10. und haben die Form 10.ORGANISATION/ID wobei Organisationen (vor allem Verlage) jeweils eine eigene Nummer zugewiesen bekommen (beginnend bei 1000) und die ID selbst vergeben können. Verschiedene Organisationen setzen hier unterschiedliche Schemata ein: Manche benutzen die ISBN, mitunter werden Objekte schlichtweg durchnummeriert.

Als [[URN|Uniform Resource Identifier]] werden DOIs die Schema-Kennzeichnung doi: vorangestellt, so dass sie die Form doi:10.ORGANISATION/ID haben.

In einer Publikation, die durch einen DOI identifiziert ist (z. B. [http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.0020449 doi:10.1371/journal.pbio.0020449]), können weitere DOI wiederum Teile identifizieren; so ist im angegebenen Beispiel eine Abbildung zu finden mit doi:10.1371/journal.pbio.0020449.g001. Dies findet man besonders oft bei Artikeln in einem Journal oder Kapiteln in einem Buch. Man kann aber nicht allgemein davon ausgehen, dass man eine DOI an einem Punkt oder Schrägstrich kürzen kann, um zu einem derartigen „übergeordneten Objekt“ zu gelangen, da es hier kein festes Schema gibt.

===Beispiele===

Der DOI [http://dx.doi.org/10.1000/182 10.1000/182] identifiziert das Dokument 182 bei der Organisation 1000 (der [http://www.doi.org DOI-Stiftung] selbst). Es handelt sich hierbei um das DOI-Handbuch<ref name="doi">Paskin, N. (2005), The DOI Handbook, 4.2.0 ed., International DOI Foundation, Oxford, UK. [online] Available from: http://dx.doi.org/10.1000/182</ref>. Es kann im Internet gefunden werden, indem man entweder den DOI in die dafür vorgesehene Eingabemaske ([http://dx.doi.org DOI Resolver]) der DOI-Stiftung einträgt, oder indem man direkt den URL

http://dx.doi.org/10.1000/182

aufruft. Dazu entfernt man ein eventuell vorhandenes Präfix doi: und ersetzt es durch den URL des DOI-Proxyservers http://dx.doi.org/. Die so gefundene Webseite ist aber typischerweise nicht das referenzierte Dokument selbst, sondern eine Seite über das entsprechende Dokument, mit der Möglichkeit, es herunterzuladen oder zu erwerben.

===Verwendung===

Für viele (jedoch nicht alle) wissenschaftliche Artikel insbesondere der Naturwissenschaften sind DOIs verfügbar. Der DOI eines Artikels kann bei dem dafür zuständigen Verlag ermittelt werden und findet sich meist auf der offiziellen Webseite des Verlages zu dem Artikel. In gedruckten Artikeln wird normalerweise eine traditionelle Quellenangabe bevorzugt, die Angabe einer DOI ist unüblich. Bei der Verlinkung eines Artikels auf einer Webseite bietet es sich aber an, den URL mit dem DOI-Proxyserver (http://dx.doi.org/DOI) zu verwenden, damit der Link auch dann korrekt bleibt, wenn sich die Webseiten des Verlages ändern. Des Weiteren kann man aus dieser URL direkt die DOI ablesen.

Manche Literaturverwaltungsprogramme können per Eingabe des DOI die [[Metadaten]] eines Artikels importieren. Wurde zu einem Artikel ein DOI angegeben, so kann die zugehörige Webseite oft direkt angezeigt werden.

Im Rahmen des DFG-Projekts [[STD-DOI]] nutzte die Technische Informationsbibliothek Hannover (TIB) im März 2004 als erste Institution DOIs die Registrierung von Forschungsdatensätzen<ref name="brase">Brase, J., and J. Klump (2007), Zitierfähige Datensätze: Primärdaten-Management durch DOIs, in WissKom 2007 : Wissenschaftskommunikation der Zukunft ; 4. Konferenz der Zentralbibliothek, Forschungszentrum Jülich, 6. - 8. November 2007, vol. 18, edited by R. Ball, pp. 159–167, Forschungszentrum Jülich, Jülich, Germany. [online] Available from: http://edoc.gfz-potsdam.de/gfz/10493</ref><ref name="dcanivers">DataCite: 10th Anniversary of minting DOI for data http://www.datacite.org/node/121</ref><ref name="doireview">Klump, J., R. Huber, and M. Diepenbroek (2015), DOI for geoscience data - how early practices shape present perceptions, Earth Sci. Inform., in press, http://doi.org/10.1007/s12145-015-0231-5.</ref>. Seit 2005 gehört die Vergabe von DOI für [[Forschungsdaten]] zum dauerhaften Angebot der TIB. <ref name="nestor">H. Neuroth, A. Oßwald, R. Scheffel, S. Strathmann, M. Jehn: nestor Handbuch: Eine kleine Enzyklopädie der digitalen Langzeitarchivierung (Version 2.0), 2009: Kapitel 9.4.2 Der Digital Object Identifier (DOI) http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn=urn:nbn:de:0008-20090811501"</ref> Die vergabe von DOI für [[Forschungsdaten]] wird von [http://www.datacite.org DataCite e.V.] koordiniert.

==Vertrauenswürdigkeit Persistenter Identifikatoren==

Eine wichtige Voraussetzug für die langfristige Nutzbarkeit und Funktionsfähigkeit persistenter Identifikatoren ist, dass dass sie langfristig technisch und redaktionell gepflegt werden. DOI sind nur eine von vielen Implementationen. Einen Überblick über Identifikatoren gibt Hakala (2010)<ref name="hakala">Hakala, J. (2010), Persistent identifiers – an overview, KIM-TWR. [online] Available from: http://metadaten-twr.org/2010/10/13/persistent-identifiers-an-overview/ (Accessed 9 November 2010)</ref>. Kriterien zur Bewertung von Identifikatoren wurde als [[nestor]]-Bericht veröffentlicht.<ref name="buti"> Bütikofer, N. (2009), Kriterienkatalog zur Prüfung der Vertrauenswürdigkeit von PI-Systemen, nestor-Materialien, Niedersächsische Staats und Universitätsbibliothek Göttingen, Göttingen, Germany. [online] Available from: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0008-20080710140</ref>

==Literatur==

<references />

[[Kategorie:Data_Publishing]]
[[Kategorie:DLZA]]
[[Kategorie:Technik]]
[[Kategorie:Standards]]
[[Kategorie:Data Citation]]

Data citation

2015-10-09T09:14:19Z

Cfuchs:

Das Zitieren von [[Forschungsdaten]] sollte so selbstverständlich sein, wie das Zitieren von Publikationen, also den Forschungsergebnissen (wie z.B. Monographien oder Zeitschriftenaufsätzen), und zur guten wissenschaftlichen Praxis gehören. Werden Forschungsdaten zitiert und sind so auffindbar, hilft das nicht nur die Reproduktion, Verifzierung und Überprüfbarkeit der Forschungsergebnisse zu gewährleisten, es ist außerdem ein Nachweis der Forschung selbst und unterstützt deren Verbreitung, indem es die Kommunikation über diese erleichtert. Ferner kann der Wissenschaftler durch diese Kommunikation Reputation in seinem Fachgebiet und darüber hinaus erlangen. Wenn publizierte Forschungsdaten über [[Persistent Identifier]] außerdem leicht auffindbar sind, indem bspw. eine [[URN]] in der Publikation auf die Forschungsdaten verweist, kann dies auch die Nachnutzung dieser vereinfachen und ermöglichen.
==Data Citation Principles==

* Amsterdam Manifesto der Initiative [http://www.force11.org/ FORCE11] : [http://www.force11.org/datacitation Data Citation Synthesis Group: Joint Declaration of Data Citation Principles. Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014] [[Force11]] im Wiki

* Goodman, A., Pepe, A., Blocker, A.W., Borgman C.L., Cranmer K. et al. (2014) [http://www.ploscollections.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1003542 Ten Simple Rules for the Care and Feeding of Scientific Data], PLoS Comput Biol 10(4): e1003542. doi:10.1371/journal.pcbi.1003542

==Allgemeine Literaturhinweise==

* Ball, A., and M. Duke (2011), How to Cite Datasets and Link to Publications, DCC How-to Guides, Digital Curation Centre, Edinburgh, UK. http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/cite-datasets

* ISO (2010), Guidelines for bibliographic references and citations to information resources (ISO 690:2010), Standard, International Organization for Standardization (ISO), Geneva, Switzerland. http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=43320

* Klump, J., R. Bertelmann, J. Brase, M. Diepenbroek, H. Grobe, H. Höck, M. Lautenschlager, U. Schindler, I. Sens, and J. Wächter (2006), Data publication in the Open Access Initiative, Data Science Journal, 5, 79–83, http://dx.doi.org/10.2481/dsj.5.79

* Mooney, H., and M. P. Newton (2012), The Anatomy of a Data Citation: Discovery, Reuse, and Credit, J. Libr. Schol. Comm., 1(1), eP1035. http://jlsc-pub.org/jlsc/vol1/iss1/6/

* Parsons, M. A., and P. A. Fox (2013), Is Data Publication the Right Metaphor?, Data Science Journal, 12, WDS32–WDS46, http://dx.doi.org/10.2481/dsj.WDS-042.

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==Litertaur zum Zitationsvorteil durch "data sharing":==

'''In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch "data sharing". Folgende Studien (geordnet nach Fächern) haben sich bisher mit diesem Thema befasst. Ergänzungen sind erwünscht:'''

===Astrophysik===
* Henneken, E. A., & Accomazzi, A. (2011). Linking to Data - Effect on Citation Rates in Astronomy. Digital Libraries; Instrumentation and Methods for Astrophysics. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1111.3618v1
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===Geowissenschaften===
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===Biomedizin===
* Piwowar, H. A., Day, R. S., & Fridsma, D. B. (2007). Sharing Detailed Research Data Is Associated with Increased Citation Rate. PLoS ONE, 2(3), e308. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0000308 10.1371/journal.pone.0000308]
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[[Category:Data Publishing]]
[[Kategorie:Data Citation]]

Kategorie:Data Publishing

2015-10-09T09:13:18Z

Cfuchs:

Hier können Informationen rund um Veröffentlichungstrategien von [[Forschungsdaten]] gesammelt werden. Ergänzungen sind erwünscht.

Kategorie:Data Publishing

2015-10-09T09:13:04Z

Cfuchs:

Hier können Informationen rund um Veröffentlichungstrategien von [[Forschungsaten]] gesammelt werden. Ergänzungen sind erwünscht.

Zukunftszenarien

2015-10-08T13:12:56Z

Cfuchs:

= Einleitung =

Im Rahmen des DFG-Projekts [[Radieschen]] wurden Zukunftsszenarien entwickelt, die mögliche extreme Entwicklungen der Forschungsdateninfrastruktur in Deutschland zur Diskussion stellen.<ref name="RAD_Synthese">DFG-Projekt RADIESCHEN - Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdateninfrastruktur (2013): Synthese, 32 Seiten, doi:[http:/dxdoi.org/10.2312/RADIESCHEN_007 10.2312/RADIESCHEN_007]</ref>

Das Aufkommen neuer Technologien und Entwicklungen stellt auch die Akteure im Bereich der Forschungsdaten-Infrastrukturen vor neue Herausforderungen. Bibliotheken als einer der Akteure ermöglichen Zugang zu digitalen Medien, unterstützen die [[Datenpublikation|Publikation von Forschungsdaten]] und deren [[Langzeitarchivierung]]. Digitale Medien und [[Forschungsdaten]] jedoch bringen neue Aspekte in das Tätigkeitsspektrum der Bibliotheken. Wie muss man sich die Bibliothek der Zukunft vorstellen? Die Bibliothek als Schnittstelle zu den Rechenzentren? Verschmelzen Bibliothek und Rechenzentrum zu einer neuen Serviceeinheit? Welche Rolle werden die wissenschaftlichen Verlage in Zukunft übernehmen? Momentan liegt die Gewichtung noch bei der traditionellen Form der Publikation in Form von Artikeln für Konferenzen und Journals. Aber wird das auch in Zukunft so bleiben? Neue Publikationsformen kündigen sich bereits an. Auch die Aufgaben der Rechenzentren können sich wandeln. Gestern war noch Bereitstellung von schneller Hardware im Fokus der Aufmerksamkeit, nun sind Daten das Thema, um das sich alles dreht.

Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage nach den Werkzeugen, um in einer vernetzten Welt, die sich ständig ändert, den richtigen Kurs zu finden und zu verfolgen. Ein Werkzeug aus dem Bereich des Innovation Managements ist die Szenario-Technik<ref name="Gausemeier>Gausemeier, J., Stoll, K., Wenzelmann, C. (2007), Szenario-Technik und Wissensmanagement in der strategischen Planung.
In: Gausemeier, J. (Hrsg.) Vorausschau und Technologieplanung, 1.Aufl. ,S.3-30, HNI, Paderborn, 2007</ref>. Nach Kurt Sontheimer<ref name="Sontheimer">Sontheimer, K. (1970), Voraussage als Ziel und Problem moderner Sozialwissenschaft. In: Klages, H.: Möglichkeiten und Grenzen der Zukunftsforschung. Herder, Wien, Freiburg, 1970</ref> geht es bei der Szenario-Technik weniger um das Vorhersagen der Zukunft, sondern mehr um das Vorausdenken der Zukunft. Szenarien beschreiben mögliche künftige Situationen, beispielsweise die zukünftige Entwicklung des Wissenschaftsstandorts Deutschland, in die das Projekt zu positionieren wäre.

Zukunftsszenarien beruhen auf einem vernetzten System von Einflussfaktoren, wobei für jeden Einflussfaktor mehrere denkbare zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten ins Kalkül gezogen werden können. Wesentliches Ziel der Szenario-Technik ist das Erkennen zukünftiger Chancen und Gefahren, um daraus strategische Entscheidungen abzuleiten. Dabei werden vier grundsätzliche Typen von Szenario unterschieden:

* "Möglich" beschreibt Entwicklungen, die möglicherweise eintreten können. Die Vorhersage basiert auf extrapoliertem Wissen, beispielsweise Hochrechnungen.
* "Plausibel" beschreibt Szenarien, die eintreten könnten. Die Vorhersage basiert auf aktuellem Wissen.
* "Wahrscheinlich" stellt eine Situation dar, die wahrscheinlich eintreffen wird. Die Vorhersage basiert auf aktuellen Trends.
* "Bevorzugt" beschreibt eine Situation, die man sich erhofft, basierend auf der fundierten Bewertungen der aktuellen Situation.

Die Methode erlaubt die Einbeziehung von Faktoren, die anderweitig schwierig zu erfassen sind, wie beispielsweise neue Erkenntnisse über Zukunft, einen tiefgreifenden Wandel der Werte oder bisher neue Regelungen und Innovationen.

Die folgenden Zukunftsvisionen beschreiben mögliche Entwicklungen der Wissenschaftswelt in Deutschland im Jahre 2020 (oder später). Die Situationen sind überspitzt dargestellt, um Tendenzen zu verdeutlichen und mögliche Entwicklungsschritte ableiten zu können. Die Szenarien beschreiben Extremsituationen. Es ist nicht zu erwarten, dass die beschriebenen Situationen tatsächlich 1:1 so auftreten werden.

= Zukunftsszenarien =

== Szenario 1 - Neue Leistungsindikatoren in der Wissenschaft ==

Lori ist eine erfolgreiche Wissenschaftlerin in den Geowissenschaften. Gerade ist sie von einer Vortragsreise aus Südafrika zurückgekehrt, da erhält sie die Nachricht, dass ihre Softwareveröffentlichung im [[Open Access]] Journal "Earth Science & Computing" angenommen wurde. Daten hat sie schon viele in [[Data Journals]] [[Datenpublikation|veröffentlicht]], dies aber ist ihre erste Softwareveröffentlichung. Lori ist darüber besonders erfreut, denn diese Veröffentlichung ermöglicht ihr nun endlich, sich auf eine der besonders begehrten Positionen eines Leading Researcher in Australien zu bewerben. Eingangsvoraussetzung für diese heiß begehrten Positionen sind in datenintensiven Disziplinen wie den Geowissenschaften nicht mehr nur der Citation Index, sondern mittlerweile der Dreiklang aus Fachveröffentlichung, [[Datenpublikation|Datenveröffentlichung]] und Softwareveröffentlichung, denn erst in dieser Kombination werden Veröffentlichungen in den Naturwissenschaften als
vollwertig und als maßgeblicher Beitrag zur Wissenschaft betrachtet.

Ihr Kollege Matthis betritt den Raum. Auch er freut sich, denn er als Co-Autor der Softwareveröffentlichung bekommt wertvolle European Research Credit Points (ERC Points) gutgeschrieben, die er nun einsetzen kann, um begehrte Messzeit an einem Massenspektrometer zu buchen. Ein Massenspektrometer steht zwar ganz in der Nähe in den Laboren des GFZ in Potsdam, jedoch bekommt man erst Messzeit genehmigt, nachdem man ein Mindestmaß an ERC Points erreicht hat. Die eingesetzten ERC Points amortisieren sich schnell, denn durch die geplanten Messungen werden sicher neue Erkenntnisse gewonnen, die Matthis für seine nächste Journal- und Datenveröffentlichung nutzen kann. So kann er nun weiter mit Lori und ihrem Team forschen und hoffentlich bald seine Doktorarbeit beenden.

Hauptaspekte des Szenarios:

* Einfaches Zählen von Publikationen und Zitaten zur Bewertung akademischer Leistungen wird abgelöst durch eine Kombination aus Fachveröffentlichungen, Datenveröffentlichungen und Softwareveröffentlichungen.
* Ein Scoring-System etabliert sich und regelt den Zugang zu Ressourcen.

== Szenario 2 - Bibliotheken sind die Zukunft ==

Robert sieht sich um in seiner neugestalteten Bibliothek, einer Bibliothek im Verbund der Union of German Libraries for Science and Technology (UGL-ST). Hohe Aufenthaltsqualitäten, Besprechungsräume, Orte für Diskussionen, Orte für Schulung und Beratung prägen das Bild, und überall Displays mit Anzeigen der aktuellen Datenströme. Drahtloser Gigabit-Netzwerkzugang ist selbstverständlich. Die Datenbestände der Bibliothek sind landesweit mit den Beständen der anderen Universitäts- und Forschungsbibliotheken in der UGL-ST verbunden. Nach der Auflösung der traditionellen Bibliotheksverbünde ermöglichte die Gründung der UGL-ST es Deutschland mit der rasanten Entwicklung der Forschungsbibliotheken weltweit mitzuhalten. Lange vorbei sind die Zeiten, als einzelne institutionelle Bibliotheken noch Kataloge, Bücher und Zeitschriften vorhielten und Daten tief versteckt in den Rechenzentren und Arbeitsplatzrechnern lagen. Bücher und Zeitschriften gibt es noch immer, jedoch nur noch wenige in gedruckter Form. Die Bibliothek ist längst nicht mehr „Papiermuseum“, sondern sie hat sich zu einem Informationsdienstleister entwickelt, der Forscher mit Daten und Informationen versorgt, auch abseits textbasierter Medien.

Unter Roberts Mitarbeitern befinden sich einige hochausgebildete Data-Scientists. Diese sichten die eingehenden Datenströme, führen Qualitätschecks und erste Prüfungen auf eine mögliche Nachnutzung der Daten durch. Der Schwerpunkt der Tätigkeit der UGL-ST-Bibliotheken liegt jedoch nicht nur auf [[Datenarchivierung|Archivierung]] und Katalogisierung von Daten. In der Folge der Zeitschriftenkrise zum Anfang des Jahrhunderts waren die Bibliotheken aktiv geworden und hatten die wissenschaftlichen Verlage, und mit ihnen das traditionelle Subskriptionsmodell für Zeitschriften, mit ihren eigenen Online-Publikationen vom Markt gedrängt. Ein global agierendes [[Open Access]]-Publikationshaus, die German Science Press unter dem Dach der UGL-ST schuf dafür die Voraussetzung. Die wissenschaftlichen Verlage waren zwar lange führend auf dem Gebiet der traditionellen Veröffentlichung von Zeitschriften und Büchern gewesen, auf dem Gebiet der Software- und [[Datenpublikation|Datenveröffentlichung]] jedoch waren sie mangels Kapazität und Reformwillen chancenlos. Im harten Positionierungskampf waren sie untergegangen und führten nun ein Nischendasein oder waren von den großen wissenschaftlichen Bibliotheken übernommen worden.

Die neuen UGL-ST-Bibliotheken ähneln daher nur entfernt im Interieur den alten Universitätsbibliotheken, viel mehr sind sie heute Informations- und Kompetenzzentren mit den Kerneinheiten Bibliothek und Rechenzentrum, ein unverzichtbarer Teil der Forschungsinfrastruktur. Um auf der Höhe der Zeit zu bleiben und im harten internationalen Wettbewerb mithalten zu können, war es nötig geworden, selbständig neue Angebote zu entwickeln. Die UGL-ST hatte eine eigene Forschungsabteilung eingerichtet in der hochqualifizierte Data Scientists Software entwickelten und neue Techniken zur Datenanalyse und -visualisierung erforschten, um den schnellen Veränderungen durch neue wissenschaftliche Kommunikationsformen und der datengetriebenen Forschung gerecht zu werden. Gemeinsam und zentral Dienste für die Wissenschaft zu entwickeln, mit großer Verlässlichkeit anzubieten und gleichzeitig vor Ort kompetente Beratung und Dienste nah an den Bedürfnissen der Wissenschaftler zu vermitteln, darin liegt die Stärke der Bibliotheken in der Union of German Libraries for Science and Technology.

Hauptaspekte des Szenarios:

* Bibliotheken entwickeln sich weiter zu innovativen, vernetzten Informations- und Kompetenzzentren.
* Data Scientists, hochqualifizierte Experten im Umgang mit Daten, arbeiten in Bibliotheken in Bereichen wie der Kuratierung, Qualitätssicherung oder Archivierung.
* Bibliotheken übernehmen die Rolle der heutigen Wissenschaftsverlage.

== Szenario 3 - Data Scientists, die Stars einer neuen Generation ==

Tom ist Data Scientist mit dem Spezialgebiet [[Forschungsdaten]]. Nach einem naturwissenschaftlichen Studium und dem Abschluss seiner Zusatzausbildung Forschungsdaten konnte er sich aus vielen Angeboten die für ihn interessanteste Position aussuchen. Trotz lukrativer Angebote aus Großbritannien und den USA entschied er sich für eine Position in Deutschland an der German National Library for Science and Technology, kurz GNL-ST. Diese neugegründete Bibliothek war mit neuester Technologie ausgestattet und bot daher die besten Bedingungen für seinen Karrierestart. Zu den Aufgaben für Data Scientists an der GNL-ST gehört auch die Entwicklung von Algorithmen zur Klassifizierung und Annotierung von Daten, denn man hatte festgestellt, dass eine unstrukturierte Datenflut nicht sinnvoll auswertbar ist. Auch die [[Qualitätsmanagement|Qualitätssicherung]] , Prüfung der Daten, sowie die Unterstützung bei einer möglichen Nachnutzung gehören zu ihren Aufgaben.

Der für Tom spannendste Teil aber ist die inhaltliche Sichtung der Daten und die Analyse möglicher Querverbindungen. Human-Computer-Interfaces ermöglichen den Data Scientists der GNL-ST über nicht-textbasierte Eingabegeräte (z.B. Datenhandschuhe, Gestensteuerung) und räumliche Displays mit den Daten im 3D-Raum zu interagieren. Die immersive Datenanalyse ist ein besonders beliebtes Verfahren für die datengetriebene Forschung in hochdimensionalen Datenräumen. So konnte er zum Beispiel bereits auf der Basis der Analyse von Satellitendaten über den Zustand der Ionosphäre zusammen mit der Analyse von ozeanographischen Daten auf eine mögliche Tsunamigefahr im Indischen Ozean hinweisen. Die Wissenschaftler vor Ort hatten seine Hinweise dankbar aufgenommen und sofort in ihr Warnsystem integriert. So kann nun schneller und präziser auf ein Warnsignal reagiert und die Bevölkerung, falls nötig, evakuiert werden.

Für die Zukunft wünscht sich Tom die Entwicklung weiterer innovativer Interaktionstechniken, die ihm erlauben, auch sehr große Datenmengen abstrahiert darzustellen und in Windeseile gesuchte Informationseinheiten zu sichten.

Hauptaspekte des Szenarios:

* Das Berufsbild des Data Scientists entwickelt und etabliert sich auch in der akademischen Welt.
* Data-Scientists arbeiten bei modernen, akademischen Informationsdienstleistern, die sich aus den traditionellen Wissenschafts-Bibliotheken entwickelt haben.
* Ihre Aufgaben umfassen Service für Wissenschaftler wie Ingest und Archivierung, aber auch Forschung im Bereich der Daten-Analyse.

== Szenario 4 – Datenzentren übernehmen eine neue Rolle ==

Vorbei die Zeiten, als Rechenzentren in der Wissenschaft lediglich konservative Service Center waren, die auf Zuruf Speicherplatz und Server bereitstellten. Im Klischee des Rechenzentrums, wie Forscher es sich meist vorstellten, liefen seltsam gekleidete Gestalten in großen Hallen mit rauschendem Lüftungssystem zwischen Rechnern umher. Bewahren galt als das Gebot der Stunde, Neuerungen stand man in den Rechenzentren eher skeptisch gegenüber, denn irgendwo hatte gerade wieder ein Server seinen Geist aufgegeben. Die ambitionierten Rechenzentren engagierten sich im Hochleistungsrechnen. Doch irgendwann kam da ein Sprung und einige der akademischen Rechenzentren entwickelten sich zu Datenzentren.

Heute sind Data Center die natürlichen Ansprechpartner für [[Data Management|Datenmanagement]], Software-Services und auch klassische Veröffentlichungen. Letztere Aufgabe hatten die Data Center von den Bibliotheken und Verlagen übernommen, die mit der wachsenden Datenflut nicht mehr umgehen konnten, als der Ruf nach kombinierten Software- und [[Datenpublikationen]] immer lauter wurde. Und was lag da näher, als eigene Online-Journals zur Daten- und Softwareveröffentlichung anzubieten? Die Kapazitäten standen ja zur Verfügung. Nun war die ehemalige Bibliothek als Abteilung dem Data Center angegliedert und die wissenschaftlichen Verlage mit ihrem Papier- und Subskriptionsbasierten Angebot nahezu ausgestorben.

Data Scientists bevölkerten nun die Räume, welche mit modernster Interaktionstechnologie und Rechnern mit aktuellster Analyse-Software ausgestattet waren. Die Server und Hochleistungsrechner existierten natürlich noch - an einem zentralen Ort, gut abgesichert gegenüber unbefugtem Zugriff, Stromausfall und sonstigen Katastrophen. Serviceeinrichtungen waren die Data Centers geblieben, jedoch gingen ihre Aufgaben weit über das Niveau von Internet Hosting und Cloud-Angeboten hinaus. Angebote für [[Virtuelle Forschungsumgebungen|Virtuelle Forschungsumgebungen (VFUs)]] und Research Data Engines (RDEs) bildeten nun den Schwerpunkt. Für den Wissenschaftler blieben die Details der Administration und der Softwareinstallation transparent verborgen, er konnte sich mit Hilfe einer Toolbox seine eigene Arbeitsumgebung für alle seine Projekte kombinieren und darin problemlos mit anderen Forschern seines Teams oder seiner Community zusammen arbeiten. Auch die Publikation von Forschungsergebnissen, Daten und Software waren nun aus dieser Umgebung heraus möglich.

Hauptaspekte des Szenarios:

* Rechenzentren entwickeln sich weiter zu Datenzentren, die den Forscherinnen und Forschern als primäre Ansprechpartner sowohl für Datenmanagement und Software-Services als auch für Publikationen aller Arten dienen.
* In den Datenzentren arbeiten Data-Scientists an der Bereitstellung der diversen Dienste (VFUs, RDE) für die Communities.

== Szenario 5 - Bewährtes bewahren ==

Peter sitzt vor seinem Bildschirm und sortiert die Daten seines Projekts "Benedikt" in seine Datenbank. Es sind einzigartige Datensätze, die eine fast vollständige Analyse der Ikonenmalerei des 14.Jahrhunderts erlauben. Die Daten sind zum Teil nicht reproduzierbar und damit für ihn und seine Kollegen besonders wertvoll. Peter verwahrt seine Daten zunächst auf seiner externen Festplatte. Später will er sie in ein [[Repositorium]] für kunstgeschichtliche Daten transferieren, doch zunächst plant er seine Daten weiter auszuwerten und seine Ergebnisse zu veröffentlichen - in einem der noch verbliebenen traditionellen Wissenschaftsverlage. Er misstraut dem neuen Angebot der Online-Verlage, nachdem gegen einen seiner Kollegen ein Plagiatsvorwurf laut geworden war. Plagiatsforscher hatten behauptet, der Kollege hätte fremde Datensätze aus einer der Online-Datenbanken verwendet ohne ihre Herkunft eindeutig zu kennzeichnen. Damit ihm das nicht auch passiert, verwendet er nur eigene Datensätze und verwahrt diese sicher auf seiner Festplatte auf. Wo käme man denn da hin, wenn andere Wissenschaftler auf Basis seiner Arbeiten Ruhm und Ehre erlangten?

Mit dieser Position steht er in Deutschland nicht alleine da. Deutschland hat sich in den letzten Jahren mehr und mehr zu einer Enklave des Bewährten in einer Welt des Umbruchs entwickelt. Hier gibt es sie noch, die traditionellen Wissenschaftsverlage mit ihren Paper Publikationen, ebenso wie die Rechenzentren, die sich direkt um die Belange der Forscher vor Ort kümmern und ihnen ihre Arbeitsumgebungen nach Maß bereitstellen. In anderen europäischen Ländern ist bereits alles virtuell - Virtual Research Communities ([[VRE|VRCs]]), Research Data Engines, Pläne zum [[Data_Management|Datenmanagement]]. Lauter Dinge, mit denen man als Forscher lediglich seine wertvolle Zeit vertrödelte.
Nachteilig allerdings war, dass nun er und sein Team doch recht abgeschnitten waren von den weltweiten Forschungsaktivitäten in der Kunstgeschichte. Zusammenarbeit und Informationsaustausch erfolgt mittlerweile international vielfach über VRCs. Datenaustausch über die großen Online-Datenbanken war zwar möglich, beruhte aber auf Gegenseitigkeit. Hinzu kam, dass seine sorgfältig gepflegte Publikationsliste weniger und weniger wert zu sein schien. Er hatte schon lange keine interessanten Jobangebote mehr aus dem Ausland erhalten. Dort wurde mehr und mehr Wert auf den Dreiklang an Veröffentlichungen von Daten, Software und Methoden gelegt. Vielleicht sollte er diese Möglichkeiten doch mal näher untersuchen? Die Chancen auf ein Vorankommen als Wissenschaftler allein in Deutschland schienen ihm doch recht begrenzt. Er würde darüber später noch einmal intensiv nachdenken. Jetzt aber war erst einmal die Auswertung seiner Daten wichtiger. Der Fördermittelgeber verlangte nach einem Bericht und die Zeit bis zum Abgabetermin verging schnell.

Hauptaspekte des Szenarios:

* Bestrebungen nach Erneuerung werden aus den verschiedensten Gründen abgewehrt.
* Deutschland fällt im internationalen Vergleich zurück. Die Wissenschaftler sind zunehmend isoliert.

== Fazit ==

Ein optimales Ergebnis kann nur erzielt werden, wenn die verschiedenen Akteure miteinander interagieren und bereit sind, ihre aktuelle Position zu überdenken und zu verändern.

Die Wissenschaftswelt ist dynamisch und verändert sich kontinuierlich. Welchen Weg diese Entwicklung nehmen wird, ist nicht vorhersehbar. Die vorgestellten Szenarien zeigen mögliche Entwicklungen - zum Positiven und zum Negativen. Es ist nun an den Akteuren selbst, die eigene Position in diesem Kontext zu definieren, diese zu überdenken und Schritte zu überlegen, mit denen eine möglichst positive Zukunftsentwicklung erzielt werden kann.

= Literatur und Verweise =

<references />

[[Category:Data Management]]

Warum Datenmanagement

2015-10-08T12:59:49Z

Cfuchs:

[[Category: Data Management]]
Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen [[Forschungsdaten]]. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die [[Datensicherung|Speicherung der Daten]] fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der [[Dateiformat|Formate]] und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.

Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von [[Forschungsdatenmanagement]] aufführen:

* Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden können.

* Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur [[Datenpublikation|Publikation]] und [[Data citation|Zitation]] von Forschungsdaten als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.

* Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer Auflagen: Die [[Datenarchivierung|Aufbewahrung von Forschungsdaten]], die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von [[Rechtliches|gesetzlichen Auflagen]], die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.

* Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden Forschungsdaten aufbewahrt werden.

Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.

Umsetzung von Datenmanagement in der Praxis

2015-10-08T12:54:24Z

Cfuchs:

[[Category: Data Management]]
Das [[Forschungsdatenmanagement|Management von Forschungsdaten]] umfasst nicht nur die [[Datensicherung|Speicherung]], an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:

Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,

und

Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das [[Data Management|Datenmanagement]] unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an [[Datenpublikation|Daten, die veröffentlicht]] und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.

Typische Aufgaben umfassen die Definition von [[Metadaten]], um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von [[Persistent Identifier|Identifikatoren]] für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine [[Langzeitarchivierung|dauerhafte Aufbewahrung]] bearbeitet sowie der [[Creative Commons-Lizenzen|rechtliche Status]] der Daten definiert werden.

Unter dem Menüpunkt [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Wissenswertes, Wissenswertes] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.

RADAR

2015-10-08T12:50:41Z

Cfuchs:

'''RADAR – Research Data Repositorium'''

Das Projekt [http://www.radar-projekt.org RADAR] hat zum Ziel, ein generisches [[Repositorium|Datenrepositorium]] als Dienstleistung für wissenschaftliche Spezialgebiete (‚small sciences’) zu etablieren und zum Ausbau der nationalen und internationalen Informationsinfrastruktur beizutragen.

== Projektbeschreibung ==
Digitale Daten bilden zunehmend die Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnisse. Deren [[Datenpublikation|Publikation]], [[Datenarchivierung|nachhaltige Bewahrung]] und Verfügbarkeit für künftige Forschergenerationen muss im Rahmen guter wissenschaftlicher Praxis sichergestellt werden. Zu diesem Zweck hat sich das DFG-geförderte Projekt RADAR – '''R'''ese'''a'''rch '''Da'''ta '''R'''epositorium – zum Ziel gesetzt eine generische Forschungsdateninfrastruktur für die [[Datenarchivierung|Archivierung]] und [[Datenpublikation|Publikation]] von [[Forschungsdaten]] zu etablieren und somit das in vielen wissenschaftlichen Disziplinen noch fehlende [[Forschungsdatenmanagement]] zu unterstützen.

Das RADAR-Projekt richtet sich an Wissenschaftler (z.B. in Projekten) und Institutionen (z.B. Bibliotheken). Angeboten wird ein zweistufiges Dienstleistungsmodell:

# ein disziplinübergreifendes Einstiegsangebot zur [[Dateiformat|formatunabhängigen]] [[Datenarchivierung]] mit minimalem [[Metadatensatz]] und
# ein erweitertes Angebot mit [[Datenpublikation]], [[DOI]]-[http://www.tib-hannover.de/de/dienstleistungen/doi-service/ Vergabe], integrierter Archivierung und die Datenauffindbarkeit über nationale und internationale Fachportale (z.B. GetInfo)

Damit erlaubt RADAR eine temporäre (z.B. 10 Jahre nach DFG Empfehlung) oder – im Falle einer Datenpublikation – zeitlich unbegrenzte Datenarchivierung.

Das Einstiegsangebot mit einer formatunabhängigen Archivierung richtet sich dabei vor allem an Wissenschaftler, die Forschungsanträge stellen und mit RADAR die Möglichkeit zur Archivierung ihrer Daten gemäß von vorgegebenen Haltefristen haben. Als Zielgruppen des erweiterten Angebots sind alle Forscher (auch aus der Industrie) zu sehen, die an der [[Langzeitarchivierung|dauerhaften Nachnutzung, Zitierbarkeit und Auffindbarkeit ihrer Daten]] interessiert sind. Thematisch legt RADAR den Schwerpunkt auf die ‚small sciences’, in denen Forschungsdateninfrastrukturen meist noch fehlen; damit soll eine mögliche Konkurrenz zu fachspezifischen [[Archiv|Archiven]] vermieden werden. Vielmehr soll mit RADAR ein Baustein zum Ausbau der nationalen und internationalen Informationsinfrastruktur geschaffen werden, dessen Dienstleistungen sich über Schnittstellen in Angebote Dritter (z.B. externe Datenzentren, Fachgesellschaften und Verlagen) integrieren lassen.

Mit einem angestrebten Geschäftsmodell mit Einmalzahlungen in Abhängigkeit von Datenumfang und Haltefristen soll weiterhin die Voraussetzung für einen nachhaltigen Betrieb des Datenarchivs geschaffen werden. RADAR hat hier zum Ziel, Forschern und Institutionen ein Werkzeug in die Hand zu geben, das die Beantragung von Geldern für eine nachhaltige Datenarchivierung ermöglicht (z.B. im Rahmen von Drittmittelanträgen).

Zur Umsetzung des RADAR-Projekts hat sich ein interdisziplinäres Projektteam aus den Informations- und Naturwissenschaften zusammengefunden, das durch folgende Kooperationspartner vertreten wird: das Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur ([http://www.fiz-karlsruhe.com/ FIZ]) Karlsruhe, das Steinbuch Centre for Computing ([http://www.scc.kit.edu/ SCC]) des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.kit.edu/ KIT]), die Ludwig-Maximilians-Universität München ([http://www.cup.lmu.de/ LMU]) mit der Fakultät für Chemie und Pharmazie, das Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie ([http://www.ipb-halle.de/ IPB]) und die Technische Informationsbibliothek ([http://www.tib-hannover.de TIB]).

Das Projekt wird im Zeitraum 2013-2015 im Programm Wissenschaftliche Literaturversorgungs- und Informationssysteme (LIS) zur [http://dfg.de/foerderung/info_wissenschaft/archiv/2013/info_wissenschaft_13_11/index.html Neuausrichtung überregionaler Informationsservices] von der Deutschen Forschungsgemeinschaft ([http://dfg.de/ DFG]) gefördert.

== Weitere Informationen ==

* [http://www.radar-projekt.org Projektwebseite]

* Razum M, Neumann J, Hahn M (2014) RADAR – Ein Forschungsdaten-Repositorium als Dienstleistung für die Wissenschaft. Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie, 61(1):18-27. doi: [http://dx.doi.org/10.3196/186429501461150 10.3196/186429501461150]

* Engel T (2014) Forschungsdaten sichern. In: GDCh Nachrichten aus der Chemie, Zeitschrift der Gesellschaft deutscher Chemiker, 62(1):47. https://www.gdch.de/publikationen/nachrichten-aus-der-chemie/62-jahrgang-2014.html

[[Kategorie:Projekte]]
[[Category:Data Publishing]]
[[Category:Data Management]]

PanMetaWorks

2015-10-08T12:45:43Z

Cfuchs:

panMetaWorks ist eine kollaborative, [[metadaten]]-basierte Plattform für die Dokumentation und für den Austausch von dateibasierten [[Forschungsdaten]] innerhalb von Forschungsgruppen. Zudem dient panMetaWorks auch der Vorbereitung von Daten für die Überführung in [[PANGAEA]]. Es ist somit ein Werkzeug für die Gruppen-Domäne, das den Übergang von der Privaten Domäne in die Gruppen Domäne und von dort in die Persistente Domäne Unterstützt.

Eine kurze Beschreibung von panMetaWorks ist im PANGAEA-Wiki zu finden[http://wiki.pangaea.de/wiki/Panmetaworks]. Von dort wird auch auf einen ausführlichere Dokumentation verwiesen.[http://docs.google.com/Doc?docid=0AWZcHAWGKt6VZGZ4M2hxZmdfMTg1ZjY5emIyYzU&hl=en_GB]

Der Quellcode von panMetaWorks bildete die Basis für [[panMetaDocs]].

[[Kategorie:Technik]]
[[Kategorie:Data_Management]]

PanMetaDocs

2015-10-08T12:44:34Z

Cfuchs:

Ausgangspunkt bei der Entwicklung von panMetaDocs<ref name="pmdcode">panMetaDocs Source Code bei Sourceforge: [http://panmetadocs.sf.net]</ref> war der Umstand, dass [[Metadaten]] oft in selbstprogrammierten Systemen zusammen mit den [[Forschungsdaten]] lagern. Diese Systeme mitsamt ihren eingesetzten Technologien altern, grundlegende Softwarebliotheken ändern sich und die Programmierer wechseln. Schliesslich wird die Wartung des Systems sehr komplex und teuer. Ohne Wartung kommt man aber nicht mehr die eigentlichen Binärdaten heran.

Mit panMetaDocs wird dieses Wartungsproblem umgangen, indem die binären Daten zusammen mit Metadaten im XML-Format abgelegt werden können. Die webbasierte Anwendung panMetaDocs wird in PHP entwickelt. Für die Persistenz der Daten und Metadaten kommt ein [[eSciDoc]]-[[Repositorium|Repository]] zum Einsatz. Daten können mit einem Internet-Browser [[Datenpublikation|über eine Weboberfläche hochgeladen]] werden. Für die Beschreibung der Daten stellt panMetaDocs Formulare bereit, die das Ausfüllen erleichtern, indem Formularfelder mit Metadaten aus den Projekteinstellungen vorbefüllt werden.

Abgelegt werden Daten und Metadaten von panMetaDocs schließlich mit Hilfe der eSciDoc REST-API im eSciDoc-Repository als [[Versionierung|versionierte]] eSciDoc-Items und versionierte eScidoc-Container (eSciDoc-Objekte). Diese eSciDoc-Objekte können eine beliebige Anzahl an binären Dateien und XML-basierten Metadaten beherbergen. Verschiedene Bearbeitungsstände der Daten sind so einfach zugreifbar. Die Metadaten bilden verschiedene Kataloge, die über verschiedene Indizies durchsuchbar sind.

panMetaDocs legt eSciDoc-Objekte als private Objekte an, die nur einer bestimmten Gruppe von Nutzern zugänglich ist. Mit Hilfe eines ACL-basierten Zugriffsrechtemodells können Daten und Metadaten einem größeren Benutzerkreis zur Ansicht und Bearbeitung geöffnet werden. Schließlich können die eSciDoc-Objekte in einen Veröffentlichungsworkflow übergeben werden, der mit seiner „Review“-Komponete an den Publikationsworkflow in einer wissenschaftlichen Zeitschrift angelehnt ist. Ist der Veröffentlichungsworkflow komplett durchlaufen sind Daten und Metadaten über das Internet weltweit sichtbar.

Da die Software panMetaDocs auf [[panMetaWorks]] basiert – einer Software, die für den Austausch von Daten und Metadaten sowie die Kommunikation in räumlich verteilten Verbundprojekten entwickelt worden ist – ist die Fähigkeit zur Verbreitung von Metadaten relativ gut ausgeprägt. Metadaten werden zum Harvesting über [[OAI-PMH]] angeboten, und panMetaDocs arbeitet auf diese Weise mit panFMP<ref name"panfmp">panFMP PANGAEA Framework for Metadata Harvesting http://www.panfmp.org</ref> und GeoNetwork<ref name="geonetwork">GeoNetwork Open Source Geodatenkatalog http://geonetwork-opensource.org/</ref> zusammen. Projektteilnehmer können sich über E-Mail oder RSS über neue und veränderte Datensätze auf dem Laufenden halten.

PanMetaDocs ist als webbasierte Plattform zum Austausch von Daten und Metadaten in Projekten der Forschung entwickelt worden. Dabei muss panMetaDocs selbst nur über die Laufzeit des Projektes gewartet werden. Später wird ein Großteil der Funktionalität – etwa Benachrichtigungen und eine einfache Veränderung von Metadaten – nicht mehr benötigt. Andere, weniger spezialisierte Software kann mit den eSciDoc-Objekten weiterarbeiten. Für den einfachen Zugriff auf Daten reichen etwa schon einfache XSLT-Stylesheets, die die Metadaten in HTML umwandeln und Links für den Download anbieten.

Der Quellcode von panMetaDocs ist bei Sourceforge eingestellt.<ref name="pmdcode"/>

== Literatur und Verweise ==

<references />

[[Kategorie:Technik]]
[[Kategorie:Data_Management]]
[[Kategorie:Software]]

Qualitätsmanagement

2015-10-08T12:41:38Z

Cfuchs:

Das Qualitätsmanagement im Bereich des [[Forschungsdatenmanagement]] umfasst alle Aktivitäten zur Identifikation und Beseitigung von Datenfehlern oder Datenlücken. Dazu gehört die Prüfung der Validität von [[Dateiformat|Dateiformaten]], soweit
das möglich ist, sowie die [[Checksumme|Sicherung von Authentizität und Integrität]] bei
Übertragung von Daten an ein Forschungsdatenzentrum oder [[Archiv|Langzeitarchiv]]. Inhaltlich kann nur in Ausnahmefällen geprüft werden, ob Daten korrekt sind, weil dieser Vorgang sehr aufwendig ist und fachliche Kompetenz erfordert. [[PANGAEA]] bspw. prüft mit Hilfe von angestellten Daten-Kuratoren, ob übermittelte Daten plausibel sind (Einheiten-Check etc.).

[[Kategorie: Data Management]]
[[Kategorie: Technik]]

PANGAEA

2015-10-08T12:38:44Z

Cfuchs:

=PANGAEA - Data Publisher for Earth & Environmental Science=

PANGAEA - Data Publisher for Earth & Environmental Science ist ein digitales Bibliothekssystem für [[Forschungsdaten|Daten aus der Erdsystemforschung]] und den Umweltwissenschaften. Daten können georeferenziert in Zeit (Datum/Uhrzeit und geologisches Alter) und Raum (geografische Breite/Länge, Tiefe/Höhe) abgelegt werden.

[[Forschungsdaten|Wissenschaftliche Daten]] werden über ein Redaktionssystem mit ihren beschreibenden [[Metadaten]] verknüpft und in einer relationalen Datenbank (Sybase) abgelegt. Alle Daten sind frei verfügbar und werden über Webdienste in Standardformaten [[Datenpublikation|im Internet zur Verfügung gestellt]]. Die Datensatzbeschreibungen (in verschiedenen Formaten wie [[ISO 19115]], [[Directory Interchange Format]], [[Dublin Core]]) beinhalten ein bibliographisches Zitat und sind dauerhaft über einen Digital Object Identifier ([[DOI]]) verfügbar. Die Bereitstellung eines DOI und die [[Langzeitarchivierung|Langzeitverfügbarkeit]] der Datensätze auch über Bibliothekskataloge ist über eine technische und vertragliche Verbindung mit der Technischen Informationsbibliothek (TIB) Hannover sichergestellt. Für die Recherche nach Datensätzen steht dem Nutzer eine Volltextsuchmaschine basierend auf Apache Lucene / panFMP zur Verfügung. Für eine individuelle Zusammenstellung von Datensammlungen aus dem Bestand des Systems steht eingetragenen Nutzern ein Data-Warehouse zur Verfügung. Zudem sind die Datensatzbeschreibungen und Daten über verschiedene Protokolle verfügbar ([[OAI-PMH]], CSW).

PANGAEA wird getragen durch das Alfred-Wegener-Institut für Polar- und Meeresforschung (AWI), Bremerhaven und das Zentrum für Marine Umweltwissenschaften (Marum), Bremen. Das System wird von verschiedenen internationalen Forschungsprojekten der öffentlichen Hand und vom World Data Center for Marine Environmental Sciences (WDC-MARE) als [[Archiv|Datenarchiv]] und -bibliothek genutzt.

Als Handbuch und Referenzsystem wird ein Wiki unter Nutzung der MediaWiki-Software betrieben. Die Sprache für die Datendokumentation und das Referenzsystem ist Englisch.

== Literatur ==

* Diepenbroek, M., Grobe, H., Reinke, M., Schindler, U., Schlitzer, R., Sieger, R., Wefer, G. (2002) PANGAEA - an information system for environmental sciences, Computers & Geosciences, 28(10), 1201-1210, [http://dx.doi.org/10.1016/S0098-3004(02)00039-0 doi:10.1016/S0098-3004(02)00039-0].
* König-Langlo, G., Gernandt, H.(2009) Compilation of ozonesonde profiles from the Antarctic station Georg-Forster from 1985 to 1992, Earth System Science Data, 1,1-5, doi:10.5194/essd-1-1-2009 (Beispiel einer Datenpublikation mit PANGAEA, zugehöriger Datensatz: [http://dx.doi.org/10.1594/PANGAEA.547983 doi:10.1594/PANGAEA.547983]).

[[Kategorie:Data_Publishing]]
[[Kategorie:Data_Management]]

Organisationsformen und Finanzierungsmodelle

2015-10-08T12:35:12Z

Cfuchs:

Diese Seite gliedert sich in die folgenden Abschnitte: Zunächst werden die relevanten Kostenfaktoren identifiziert. Anschließend werden gängige Finanzierungsmodelle beschrieben und im Hinblick auf die Nachhaltigkeit diskutiert. Das Kapitel schließt mit der Darstellung einer Modellrechnung, die ein Kalkulationsschema für [[Virtuelle Forschungsumgebungen|Virtuelle Forschungsumgebungen (VREs)]] vorschlägt.

==Kostenfaktoren==
Um sich einen Überblick über die wichtigsten Kostenfaktoren einer VRE zu verschaffen, werden diese zunächst kategorisiert und beschrieben. Die relevanten Kostenfaktoren können auf sehr unterschiedliche Weise gruppiert werden: Neben der Einteilung nach den [[Lebensphasen_einer_VRE|Lebensphasen]], bietet sich eine Einteilung nach Kostenarten an. Im Rahmen dieser Ausarbeitung wird die folgende Einteilung vorgenommen:
*Kapitalaufbringung vor Gründung (Vorgründungskosten, Gebühren und ggf. Einlagen)
*Personalkosten
*Betriebskosten außer Personal
*Sachkosten
*Investitionen.

Wenn eine VRE eine eigene, von übergeordneten Instituten oder Universitäten unabhängige Rechtsform bekommen soll, muss Kapital zur Gründung aufgebracht werden. Die unabhängige Rechtsform kann etwa durch die Gründung einer Gesellschaft, einer Genossenschaft, einer Stiftung oder eines Vereins erreicht werden. Vor der Gründung entstehen Personalaufwendungen, sogenannte Vorgründungskosten. Sie sind die einzigen Kosten im betriebswirtschaftlichen Sinne. Es ist möglich, dass seitens der beteiligten Institutionen Einlagen bereitgestellt werden müssen. Diese hängen von der gewählten Rechtsform ab. Eine Gesellschaft mit beschränkter Haftung (GmbH) erfordert beispielsweise in der Regel ein Mindeststammkapital von 25.000€. Die Gründung einer institutsunabhängigen Organisation hat den Vorteil, dass die VRE eine eigene Rechtsform erhalten kann und so das Schließen von Verträgen (etwa mit Dienstleistern zur Bereitstellung von Infrastruktur) erleichtert wird. Zum anderen kann die VRE über die Organisation an zentraler Stelle verwaltet und so die Abrechnung der Kosten erheblich vereinfacht werden. Neben den Vorgründungskosten und den Einlagen entstehen Verwaltungsgebühren, etwa für die Anmeldung eines Vereins oder einer GmbH.

Die Personalkosten stellen für die meisten der VREs, die im Rahmen der Expertengespräche befragten wurden, den mit Abstand größten Kostenfaktor dar. Er kann bis zu 80% der Gesamtausgaben bilden. Dabei umfassen die sogenannten direkten Personalkosten die Gehälter der Mitarbeiter, etwa für die Entwicklung, den technischen Betrieb sowie den Support der Nutzer. Darüber hinaus entstehen Verwaltungskosten für das Personal (indirekte Personalkosten).

Über das Personal hinaus umfassen die Betriebskosten die Bewirtschaftungskosten für die technische Infrastruktur. Hierunter fallen beispielsweise die Kosten für Strom, die Kälteversorgung bei größeren Rechneranlagen sowie Aufwendungen für die Gebäudenutzung (z.B. Instandhaltung und Miete). In diese Kategorie fällt ebenfalls die für den Betrieb erforderliche Hardware, etwa für die Netzwerkinfrastruktur (einschließlich Bandbreite) und den Datenspeicher.

Eine weitere Kostenart machen die Sachkosten aus. Beispiele hierfür sind Mittel für die Durchführung von Weiterbildungen und Workshops, Dienstreisen, Verbrauchsmaterial, Öffentlichkeitsarbeit sowie sonstige Fremdleistungskosten.

Die Investitionskosten entstehen, wenn eigens für die VRE Anschaffungen benötigt werden. Hierbei kann es sich beispielsweise um Hardware oder Softwarelizenzen handeln. Diese Kosten werden von den Betriebskosten abgegrenzt.

Im Falle, dass die VRE von einer öffentlichen Institution betrieben wird, die Fördergelder erhält, ist unter Umständen erforderlich, die Vollkostenrechnung beziehungsweise die Regelungen des EU-Gemeinschaftsrahmens (GemR) umzusetzen. Der GemR greift immer dann, wenn eine Leistung, in diesem Fall die VRE, in den freien Markt eintritt und somit im Wettbewerb zu anderen (privaten) Institutionen steht oder stehen kann. Der GemR regelt, dass keine Wettbewerbsverzerrungen auftreten, wenn am Markt Leistungen angeboten werden. Da es sich um ein komplexes Themengebiet handelt, kann es erforderlich sein, VREs bzw. beteiligte Organisationen durch die Verwaltung der Hochschulen bei der Einhaltung dieser rechtlichen Vorgaben zu unterstützen.

==Finanzierungsmodelle==
Die Finanzierung der Aufbau- und Entwicklungsphase einer VRE und ihrer Betriebsphase sollte unabhängig voneinander betrachtet werden, da diese in der Regel aus unterschiedlichen Quellen finanziert werden. Viele VREs entstehen im Kontext geförderter Forschungsprojekte. Für diese direkte öffentliche Förderung wird in der Regel ein ausreichend großer Innovations- bzw. Entwicklungsanteil des Vorhabens gefordert.

Damit die VRE erfolgreich in den Betrieb übergehen kann, muss geklärt werden, welche Kosten (siehe Abschnitte Kostenfaktoren und Modellrechnung) in der Betriebsphase entstehen und wer für diese aufkommt. Sind mehrere Institutionen an der VRE beteiligt, gestaltet sich die Lösung dieser Frage schwieriger als bei einer einzelnen Institution.

Da während der Betriebsphase der Entwicklungsanteil geringer ist und daher die Finanzierung der VRE sich nicht mehr in den oben beschriebenen Förderstrukturen abbilden lässt, sind folgende Finanzierungsmodelle naheliegender:
*Indirekte öffentliche Förderung
*Finanzierung durch Beiträge
*Direktes Nutzungsmodell
*Ausgleich von Ressourcenverbrauch und Ressourcenbereitstellung

Eine indirekte öffentliche Förderung kann auf verschiedene Arten erfolgen: Eine bereits existierende, an einer VRE beteiligte Institution, kann den Status einer Leitinstitution erhalten. Sie erhält für den Betrieb der VRE eine Förderung und stellt diese den Wissenschaftlern anderer Institutionen zur Verfügung. Da hier eine öffentliche Förderung vorliegt, ist es wichtig die Vorgaben des EU-Gemeinschaftsrahmens einzuhalten. Dieses Modell geht von einer herausragenden Stellung der Leitinstitution aus. Alternativ kann eine durch Fördermittel finanzierte Trägerorganisation für die VRE gegründet werden, die ähnlich wie eine Leitinstitution agiert, aber als neutral anerkannt wird.

Eine weitere Form der indirekten öffentlichen Förderung ist, wenn Wissenschaftler oder Nutzercommunities Sachmittel für die zur Forschung notwendige Infrastruktur vom Fördergeber erhalten (eine sog. Infrastruktur-Pauschale). Diese Sachmittel können dann etwa durch Anwendung des direkten Nutzungsmodells oder des Beitragsmodells eingesetzt werden. Dadurch werden die Wissenschaftler an der Finanzierung einer VRE beteiligt. Wissenschaftler können gegebenenfalls direkten Einfluss auf die Entwicklung und den Betrieb der VRE nehmen, wenn diese als Verein oder Genossenschaft organisiert sind. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, dass Betreiber einer VRE an wissenschaftlichen Projekten beteiligt sind.

Beim direkten Nutzungsmodell wird auf Basis der tatsächlichen Nutzung abgerechnet. Die Wahl der Metrik für die Nutzung hängt hierbei von der individuellen VRE ab. Bei diesem Modell sind die Kosten variabel und daher für alle Beteiligten unter Umständen schwer kalkulierbar. Daraus resultiert eine verminderte Planungssicherheit. Außerdem ist die Einrichtung und Betreuung einer Accounting-Infrastruktur seitens der VRE erforderlich, die eine bedarfsgerechte Erfassung der notwendigen Daten zur Abrechnung ermöglicht.
Beim Beitragsmodell zahlen Institutionen oder Nutzercommunities der VRE einen Pauschalbeitrag, welcher für einen bestimmten Zeitraum (z.B. ein Jahr) erhoben wird. Die Kalkulation dieser Beiträge erfolgt innerhalb eines Vereins oder einer Genossenschaft transparent. Die Beiträge werden so kalkuliert, dass unerwartete Aufwendungen (z.B. für defekte Hardware) abgedeckt werden können. Darüber hinaus können diese Mittel für eine Verbesserung und Weiterentwicklung der VRE verwendet werden. Diese Form der Finanzierung ist insbesondere für öffentliche Einrichtungen geeignet, da durch die Pauschalbeiträge eine gute Planbarkeit gewährleistet ist. Dieses Modell kann jedoch als unfair empfunden werden, da es unabhängig von der eigentlichen Nutzung kalkuliert wird. Die Anwendung des Beitragsmodells wurde beispielsweise beim DFN-Verein1 erfolgreich umgesetzt.
Ein weiteres, in der Praxis jedoch kaum eingesetztes Finanzierungsmodell ist der Ausgleich von Ressourcenverbrauch und Ressourcenbereitstellung. Dabei ist jede Institution selbst für ihre Finanzierung verantwortlich, etwa durch Fördergelder, auf freiwilliger Basis oder sogenannte „In-kind contributions“. Dieses Modell reduziert zwar auch den organisatorischen Aufwand bei den beteiligten Institutionen, Ziel ist es jedoch, den Ressourcenverbrauch durch die VRE so zu steuern, dass dieser sich über die Zeit bei allen beteiligten Institutionen etwa in derselben Größenordnung bewegt. Dies setzt voraus, dass alle beteiligten Institutionen Ressourcen bereitstellen. In einer heterogenen Infrastruktur, bei der an unterschiedlichen Stellen verschiedene Dienste betrieben werden, ist es schwer, dies zu gewährleisten ohne die Funktionalität der VRE zu beeinträchtigen.

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass die nachhaltige Finanzierung von den Betreibern einer VRE als ein sensibles Thema angesehen wird. Nachhaltigkeit im Kontext von VREs bedeutet, die Dienste der VRE solange bereitzustellen, wie sie von den Nutzern gebraucht werden. Hierfür bietet sich die Entwicklung eines Geschäftsmodells an, welche die VRE als Produkt betrachtet. In diesem Zusammenhang muss jedoch erwähnt werden, dass unseres Wissens bisher keine VRE ein vollständiges Geschäftsmodell entwickelt hat. Daher existieren keine Erfahrungswerte für die Betriebskosten einer VRE. Aus den geführten Expertengesprächen hat sich jedoch ergeben, dass ein leicht verständliches Portfolio definiert werden sollte, welches die Anforderungen und Bedürfnisse der Kunden erfüllt und zudem eine gute Planbarkeit seitens der VRE-Entwickler und -Betreiber gewährleistet. Aus diesem Grund wird im Kontext der Finanzierung die Erhebung von pauschalen Beiträgen gegenüber einer nutzungsabhängigen Bepreisung bevorzugt.

Darüber hinaus wurde in den Expertengesprächen hervorgehoben, dass die erfolgreiche Umsetzung des Geschäftsmodells nur gewährleistet ist, wenn die VRE eine Nachfrage abdeckt beziehungsweise einen echten Mehrwert für die Nutzer bietet. VREs passen sich idealerweise an die sich verändernde Forschungslandschaft und die sich hieraus ergebenden Anforderungen an.

==Modellrechnung==
Um einen Überblick über die Kosten und nachgelagerten Finanzierungsmöglichkeiten von VREs zu erhalten, wird in diesem Kapitel eine Modellrechnung vorgestellt. Die genutzten Informationen stammen zum einen aus den Ergebnissen der Expertengespräche und zum anderen aus Gesprächen mit Verwaltungsfachleuten, auf die im Projekt zurückgegriffen werden konnte. Auf diesem Wege soll ebenfalls ein Kalkulationsschema vorgestellt werden, das die Ermittlung der Kosten einer VRE in ihren unterschiedlichen Phasen erleichtert. Hier wird mit prozentualen Ansätzen gearbeitet. Der Umfang der Aufwendungen hängt von den individuellen Anforderungen der VRE ab, sodass es praktisch unmöglich ist, diese in absoluter Höhe anzugeben. Anhand der ermittelten Kosten können im Hinblick auf die vorgestellten Finanzierungsmodelle Nutzungspreise beziehungsweise Gebühren festgesetzt werden.
Grundsätzlich ist eine getrennte Betrachtung zwischen den ersten beiden Phasen (Aufbau- und Entwicklung) und der Betriebsphase einer VRE sinnvoll. So fallen innerhalb der ersten beiden Phasen beispielsweise einmalige Kosten, etwa für die Anschaffung von benötigter Hard- und Software, an. Viele VRE entstehen zudem im Rahmen von geförderten Projekten. Die Finanzierung ist in diesen Phasen gesichert und erfordert zudem die Einhaltung eines bestimmten, vom Fördergeber vorgelegten Kalkulationsschemas. Für die Betriebsphase dagegen kann jedoch grundsätzlich nicht mehr von einer solchen direkten öffentlichen Förderung ausgegangen werden.

Für das Kalkulationsschema wird das folgende Szenario angenommen: Drei deutsche Universitäten möchten zusammen eine VRE aufbauen und betreiben. Um die Organisation der VRE zu erleichtern, soll nach Abschluss der Aufbau- und Entwicklungsphase eine unabhängige Trägergesellschaft in Form einer GmbH gegründet werden. Denkbar sind auch andere Organisationsformen wie eine Genossenschaft oder ein Verein. Im Rahmen der Expertengespräche hat sich gezeigt, dass sich ein Verein insbesondere dann anbietet, wenn beteiligte Nutzer über den Leistungskatalog und andere wichtige Fragen mitentscheiden sollen. Es ist auch möglich, die VRE durch dezentrale Mitarbeiter, die bei beteiligten Institutionen arbeiten, zu betreiben, ohne eine Trägerorganisation zu gründen. In diesem Fall bleibt die VRE mit den entsprechenden Regularien (EU-Gemeinschaftsrahmen) in der öffentlichen Hand. In dem Szenario wird die Aufbau- und Entwicklungsphase der VRE vollständig durch einen öffentlichen Geldgeber (bspw. das BMBF) gefördert. An dieser Stelle wird auf eine detailliertere Darstellung der fördergeberspezifischen Kalkulation verzichtet und stattdessen die Kostenkalkulation in der Betriebsphase näher betrachtet.
[[Datei:tabelle_kostenarten.PNG|thumb|right|400px|Tabellarische Übersicht der Kostenarten einer VRE]]

Die Kostenverteilung für die Betriebsphase der VRE ist in der nebenstehenden Tabelle sowie in der Abbildung weiter unten dargestellt. In diesem Fall wurde die Kalkulation aus Sicht einer neu gegründeten GmbH für den Zeitraum eines Jahres durchgeführt. Grundsätzlich wird zwischen Personal- und Sachkosten unterschieden. Für die Personalkosten werden je nach Tarifgruppe der Mitarbeiter unterschiedliche Sätze angenommen. Im Kalkulationsschema werden sowohl wissenschaftliche Mitarbeiter als auch Studenten eingestellt (ähnlich wie studentische Hilfskräfte bei Universitäten). In den Expertengesprächen wurde erwähnt, dass die Personalkosten insgesamt mindestens 80% der Gesamtkosten einer VRE ausmachen. In der Modellrechnung nehmen wir daher einen Anteil von 85% der Gesamtkosten an. Der hohe Anteil erklärt sich dadurch, dass auf die direkten Personalkosten in Form einer Overheadpauschale indirekte Kosten aufgeschlagen werden, die beispielsweise zur Deckung von Verwaltungskosten für das Personal erhoben werden. Hervorzuheben ist, dass die Overheadpauschale mit 65% der direkten Personalkosten, das heißt insgesamt etwa 34% der Gesamtkosten im vorliegenden Beispiel, angesetzt wurde. Diese ist jedoch von der Organisationsform abhängig und kann somit deutlich von den genannten Ansätzen abweichen.
[[Datei:kostenarten.PNG|thumb|right|400px|Übersicht der Kostenarten einer VRE basierend auf oben stehender tabellarischer Modellrechnung]]

Für den Betrieb der VRE werden neben den direkten und indirekten Personalkosten Sachmittel benötigt. Die Kosten für Verbrauchsmaterial wie Büromaterial werden insgesamt lediglich mit 1% der Gesamtsumme angesetzt. Da sich die beteiligten Institutionen und die GmbH zwecks interner Abstimmung sowie zur Unterstützung von Nutzern in Form von Workshops gelegentlich treffen, entstehen Reisekosten, die im Kalkulationsschema mit 3% der Gesamtsumme berücksichtigt werden. Die Betreiber-GmbH richtet zudem selbst Workshops aus, die weitere Sachkosten erfordern (Sonstiges, 5%).

Der technische Betrieb der VRE wird durch einen Dienstleister durchgeführt, beispielsweise ein Rechenzentrum. Der Dienstleister stellt die erforderliche Hard- und Software bereit. Die operative Administration der Maschinen erfolgt jedoch durch die Mitarbeiter der VRE. Da an der VRE regelmäßig weiterentwickelt wird, sind neben der Produktivmaschine auch weitere Maschinen zur Entwicklung und Qualitätssicherung (Testumgebung) erforderlich, die ebenfalls über den Dienstleister bereitgestellt werden. Der Dienstleister hat mit der GmbH einen entsprechenden Vertrag abgeschlossen. Externe Dienstleistungen (5%) können vielfältiger Natur sein, beispielsweise können Gebühren für die Forschungsdatenarchivierung anfallen. Der Umfang der technischen Dienstleistung enthält das Hosting der Maschinen, Backup-Funktionalität, Replikation sowie regelmäßige Sicherheitsupdates. Indirekt enthalten sind an dieser Stelle ebenfalls Kosten für den Strom, die Räumlichkeiten sowie die Klimatisierung.

Da zu Beginn der Betriebsphase eine GmbH gegründet worden ist, müssen seitens der Teilhaber die Gründungskosten beglichen und Einlagen bereitgestellt werden. Nach aktuellem Recht müssen mindestens 25.000€ für eine GmbH bereitgestellt werden. Bei der Gründung eines Vereins bzw. einer Genossenschaft fallen wesentlich niedrigere Kosten an. Die GmbH tritt in der Betriebsphase als Dienstleister auf und kann im Wettbewerb zu anderen Anbietern stehen. Für die Beispielrechnung wird ein Gewinnaufschlag von 7% angesetzt. Rechnet man noch die Umsatzsteuer hinzu, erhält man die Basis für das Bepreisen der angebotenen Dienstleistung.

An dieser Stelle sollen zwei Möglichkeiten in Betracht gezogen werden, da ein Wegfall beziehungsweise eine starke Kürzung einer direkten Förderung durch öffentliche Fördergeber wahrscheinlich ist. In dem vorliegenden Beispiel wird von einem vollständigen Wegfall der Förderung ausgegangen. Es wird angenommen, dass die VRE von zahlreichen Wissenschaftlern einer großen Fachcommunity verwendet wird. Im Hinblick auf das Beitragsmodell kann hierbei ein Nutzungsentgelt in Form einer zeitabhängigen Pauschale erhoben werden, zum Beispiel jährlich oder monatlich. Diese Pauschale kann ferner pro Nutzer oder Institution erhoben werden.

Die Anwendung eines nutzungsabhängigen Entgeltes kann sich für den Nutzer lohnen, wenn die Dienstleistung nicht in vollem Umfang bzw. einer hohen Nutzungsintensität benötigt wird. Der Nachteil hierbei ist jedoch, dass sowohl ein differenziertes Preismodell als auch eine Accounting-Infrastruktur notwendig sind. Ferner erschwert die Anwendung dieses Modells die Planung für die Trägergesellschaft der VRE, weil unbekannt ist, in welchem Umfang die Infrastruktur tatsächlich genutzt wird und somit nicht sicher ist, ob die Kosten vollständig gedeckt werden können beziehungsweise der Gesamtbetrag erwirtschaftet werden kann. Sollte die VRE von einem gemeinnützigen Verein weiterbetrieben werden, darf dieser keinen Überschuss erwirtschaften. Aus den Expertengesprächen hat sich jedoch ergeben, dass durch die stetige Verbesserung der Dienstleistung und die Weiterentwicklung von Komponenten und neuen Funktionen eine Überschusserwirtschaftung vermieden werden kann.

Das hier vorgestellte Kalkulationsschema ist konform mit dem EU-Gemeinschaftsrahmen und kann daher auch etwa für Dienstleistungen verwendet werden, die von einer öffentlichen Institution wie einer Universität auf dem freien Markt angeboten werden.

== Literatur und Verweise ==
*Stefan Buddenbohm, Harry Enke, Matthias Hofmann, Jochen Klar, Heike Neuroth, Uwe Schwiegelshohn: "Erfolgskriterien für den Aufbau und nachhaltigen Betrieb Virtueller Forschungsumgebungen" DARIAH-DE Working Papers Nr. 7. Göttingen: DARIAH-DE, 2014. URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:7-dariah-2014-5-4
* Uwe Schwiegelshohn, Heike Neuroth, Harry Enke, Stefan Buddenbohm, Matthias Hofmann, Jochen Klar (2014): A Lifecycle Model for Collaborative Research Environments: In: GI-Edition - Lecture Notes in Informatics (LNI) 7. DFN-Forum Kommunikationstechnologien. Bonn: Köllen Verlag. [http://www.gi.de/service/publikationen/lni/gi-edition-proceedings-2014/gi-edition-lecture-notes-in-informatics-lni-p-231.html Link zum Verlag]
* Stefan Buddenbohm (2014): Erfolgskriterien für den Aufbau und nachhaltigen Betrieb Virtueller Forschungsumgebungen - [[Media:Dfg vre poster 05.pdf|Poster Projektergebnisse]]).
* Stefan Buddenbohm, Jochen Klar (2014): Lebensphasen und Erfolgskriterien für Virtuelle Forschungsumgebungen (DFG-VRE) - [[Media:Slides_tg-ws-20141119_final.pdf|Vortrag im Rahmen eines Workshops zum Integrierten Monitoring bei TextGrid, Berlin, 21.11.2014]]).

[[Kategorie: Data Management]]
[[Kategorie: Standards]]
[[Kategorie: Forschungsinfrastrukturen]]