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RePlay-DH

2019-03-09T10:30:25Z

Florian Fritze:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay
}}

== Projekt RePlay-DH ==

'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des Germanisten, der von Hand Annotationen an digitalen Texten vornimmt, als auch des Computerlinguisten, der mit Hilfe von Programmen oder Skripten digitale Texte bearbeitet, begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

RePlay-DH

2019-03-09T10:26:17Z

Florian Fritze: /* Links */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/
}}

== Projekt RePlay-DH ==

'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des Germanisten, der von Hand Annotationen an digitalen Texten vornimmt, als auch des Computerlinguisten, der mit Hilfe von Programmen oder Skripten digitale Texte bearbeitet, begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

RePlay-DH

2018-06-11T05:18:16Z

Florian Fritze: /* Mission */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/
}}

== Projekt RePlay-DH ==

'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des Germanisten, der von Hand Annotationen an digitalen Texten vornimmt, als auch des Computerlinguisten, der mit Hilfe von Programmen oder Skripten digitale Texte bearbeitet, begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/ Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

RePlay-DH

2018-06-08T07:47:44Z

Florian Fritze:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/
}}

== Projekt RePlay-DH ==

'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des traditionellen Germanisten als auch des Computerlinguisten begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/ Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

RePlay-DH

2018-06-08T07:46:12Z

Florian Fritze: /* RePlay-DH */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/
}}
'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des traditionellen Germanisten als auch des Computerlinguisten begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/ Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

DINI-nestor-WS5

2018-06-08T07:43:24Z

Florian Fritze: /* Protokoll */

==Ankündigung==

'''5. DINI/nestor-Workshop "Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse"''' 

'''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal Olshausenstr. 75, Kiel Bushaltestelle: Leibnizstraße

'''Termin''': 17. Juni 2016, 9.00-15.00 Uhr

Um Forschungsdaten wissenschaftlich sinnvoll nutzen und managen zu können, sind digitale Werkzeuge notwendig. Nicht nur weil digitale Daten ein System von Hard- und Software voraussetzen, sondern weil Forschungsdaten und digitale Werkzeuge in der Kette von wissenschaftlichen und organisatorischen Arbeitsabläufen zwei Seiten derselben Medaille sind. So wie Forschungsdaten etwas erfordern, mit dem sie z.B. erfasst, prozessiert und ausgewertet werden, so benötigen Werkzeuge etwas, das sie erfassen, prozessieren oder auswerten. Der Workshop der DINI/nestor AG Forschungsdaten an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel möchte diese vielleicht zuletzt vernachlässigten Werkzeuge und ihre Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse in den Blick nehmen.

Der Bedarf an Werkzeugen für DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen ist sehr breit und reicht von einfachen Cloud-Speicherwerkzeugen bis hin zu spezialisierten Dokumentationswerkzeugen. Aber während beim Angebot von Speicher Infrastruktureinrichtungen große Konkurrenz von kommerziellen Anbietern haben und es immerhin etablierte Angebote und generische Werkzeuge gibt, scheint es in vielen anderen Bereichen wie z.B. für Dokumentation und Vergabe von Metadaten nichts Vergleichbares zu geben. Liegt das daran, dass der konkrete Bedarf nach Werkzeugen – abgesehen davon, dass er groß und breit ist – nicht besonders gut verstanden ist? Es wurden und werden in einer Reihe von Förderprogrammen und unter unterschiedlichen Schlagwörtern wie eScience, Grid und virtuellen Forschungsumgebungen viele, z.T. generische Werkzeuge entwickelt, die das wissenschaftliche Arbeiten unterstützen sollen. Sie rücken aber nur selten Forschungsdaten selbst in den Mittelpunkt und zudem scheint der Erfolg dieser Werkzeuge begrenzt und auf spezielle Arbeitsabläufe oder auf spezielle Kontexte beschränkt zu sein. Wie können Werkzeuge erfolgreich in unterschiedliche Forschungs- und Datenmanagementprozesse integriert werden, ohne die Prozesse und Arbeitsweisen vorzugeben? Und schließlich ist klar, dass es für Infrastruktureinrichtungen sehr aufwändig wäre, für jede Teildisziplin und für individuelle Workflows eigene Werkzeuge zu entwickeln und bereitzustellen. Wo können sich Infrastruktureinrichtungen hier sinnvoll einbringen?

Für den Workshop erbitten wir Vorschläge für Präsentationen und Breakout-Sessions, die sich mit dem Thema Werkzeuge für Forschungsdaten in Forschungs- und Datenmanagementprozessen beschäftigen. Neben den oben genannten Fragen können z.B. behandelt werden:

*Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?

*Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?

*Wie können generische Werkzeuge entwickelt werden, die nicht nur in sehr speziellen Arbeitsabläufen und Disziplinen nützlich sind, sondern auch in einer Vielzahl individueller Kontexte einsetzbar sind? Gibt es Best Practices oder allgemeine Kriterien?

*Wo ist die Grenze für generische Angebote und wo fangen disziplinspezifische Lösungen an? Wie kann bei spezifischen Lösungen die nachhaltige Nutzbarkeit von Daten und der dazugehörigen Werkzeugen garantiert werden?

*Ist es möglich und überhaupt sinnvoll, mit den kommerziellen Anbietern generischer Werkzeuge zu konkurrieren, die von WissenschaftlerInnen auch für das kollaborative Arbeiten an Forschungsdaten benutzt werden? Wie ist die Langzeitperspektive beim Einsatz von kommerziellen Werkzeugen?

==Anmeldung==

Das Anmeldeformular finden Sie [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/5-dininestor-workshop/anmeldeformular/ auf der DINI-Webseite].

Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.

Wenn Sie am Vorabend (16.6.) am gemeinsamen Abendessen ab 19 Uhr in der [http://www.forstbaumschule.de/ Forstbaumschule] (Selbstzahlerbasis) teilnehmen wollen melden Sie sich bitte bei [mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de Thilo Paul-Stüve].

==Programm==

{| class="wikitable"
|8:30 bis 9:00 Uhr
|Registrierung
|-
|9:00 bis 9:15 Uhr
|'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin) und Holger Marten (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)
|-
|rowspan="4"|9:15 bis 10:30 Uhr
|'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann
|-
|[[:Datei:01--paul-stueve--virtuelle-forschungsumgebung.pdf|Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot ]] Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)
|-
|[[:Datei:02--schirnick--integrierte-datenmanagement-systeme-marine-forschung.pdf|Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel]] Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel)
|-
|[[:Datei:03--mueller-pfefferkorn--forschungsdatendienste-an-universitaet.pdf|Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten]] Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)
|-
|''10:30 bis 11:00 Uhr''
|''Kaffeepause''
|-
|rowspan="5"|11:00 bis 12:30 Uhr
|'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig
|-
|[[:Datei:04--ewert-trapp--lza-lite.pdf|LZA Lite - eine Plattform zum Forschungsdatenmanagement im Verbund ]] Marc Ewert (Heinrich-Heine Universität Düsseldorf, Zentrum für Informations- und Medientechnologie), Christian Trapp (Universität Siegen, Zentrum für Informations- und Medientechnologie)
|-
|[[:Datei:05--vlaeminck--metadaten-generierung-zbw-journal-data-archive.pdf|Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive]] Sven Vlaeminck (ZBW)
|-
|[[:Datei:06--kerwer-boelter--datawiz.pdf|Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie ]] Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID)
|-
|[[:Datei:07--hermann--replay-versionierungswerkzeuge-forschungsdaten.pdf|Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess]] Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) 
|-
|''12:30 bis 13:15 Uhr''
|''Mittagspause''
|-
|rowspan="6"|13:15 bis 14:15 Uhr
|'''Breakout-Sessions'''
|-
|Session 1: Metadaten in der Praxis ([[:Datei:breakout1--schmitz-kraemer-metadaten-in-praxis.pdf |Input-Präsentation]]) Moderator: Dominik Schmitz, Florian Krämer (RWTH Aachen)
|-
|Session 2: Lücken im Werkzeugkasten Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin), Harry Enke (AIP)
|-
|Session 3: Werkzeuge und Partizipation ([[:Datei:breakout3--dierkes-werkzeuge-partizipation.pdf |Input-Präsentation]]) Moderator: Jens Dierkes (SUB Göttingen)
|-
|Session 4: Einsatz kommerzieller und Open-Source Software für wissenschaftliche Workflows ([http://eprints.uni-kiel.de/33149/ Input-Präsentation]) Moderator: Wilhelm Hasselbring (Universität Kiel)
|-
|Session 5: offene Session 
|-
|14:15 bis 15:00 Uhr
|'''Abschlussdiskussion'''
|}

==Abstracts und Präsentationsfolien==
 
''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot''' 
'' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)'' 
Mit dem DFG-Projekt 'Virtuelle Forschungsumgebung in Kiel' (VFU@Kiel) wurde an der Christian- Albrechts-Universität zu Kiel begonnen, auf Basis der Kiel Data Management Infrastructure (KDMI) eine virtuelle Forschungsumgebung in den Betrieb zu bringen. 
Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen. 
Im Projekt VFU@Kiel wurden Konzepte für Organisationsstrukturen und eine technische Basis für eine transdiziplinäre Nutzung dieser virtuellen Forschungsumgebung (VFU) entwickelt, die eine kontinuierliche Anpassung an unterschiedlichste Forschungsvorhaben ermöglicht. Ein Ziel ist hierbei, den gesamten Zyklus wissenschaftlichen Arbeitens zu unterstützen. 
Die technische Konzeption der VFU verfolgt einen offenen, generischen Ansatz. Als Kernkomponenten dienen Kollaborationswerkzeuge sowie Standardbasisdienste des Rechenzentrums, wie z.B. Storage oder Identity Management. Ein rollenbasiertes Rechtemanagement und eine selektive Freigabe von angeschlossenen Werkzeugen erlaubt hierbei eine projektabhängige Zugangsfreigabe zu den Projektressourcen und -werkzeugen. So bleibt die VFU interoperabel und damit offen gegenüber anderen Systemen und Werkzeugen. 
Ein Netzwerk von zentralen und fachspezifischen Forschungsdatenmanagern unterstützt Forschungsprojekte bei der Planung des Forschungsdatenmanagements und der zur Realisierung bereitzustellenden Werkzeuge. Durch eine frühe Einbeziehung weiterführender Expertise, z.B. der Universitätsbibliothek oder des Geschäftsbereichs Forschung, können alle Facetten vor der Realisierung einbezogen werden. 
Für die zentrale Speicherung des Programmcodes der Werkzeuge und etwaige Entwicklungsarbeiten lässt sich die VFU als Collaborative-Development-Environment (CDE) nutzen; eine flexible Bereitstellung erfolgt mithilfe von Virtualisierungstechniken. Zudem ist ein Ziel, einen Pool von Entwicklern über Projektgrenzen hinweg zu halten. 
Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.

 
''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel ''' 
'' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) '' 

Das GEOMAR Datenmanagement Team ist entstanden durch die Kooperation des Helmholtz-Zentrums für Ozeanforschung Kiel mit mehreren Großprojekten. Es wurde eine übergreifende Datenmanagement- Infrastruktur für marine Wissenschaften in Kiel aufgebaut (KDMI), die den gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten, deren Beschreibung, Speicherung und Archivierung unterstützt. Durch eine enge Zusammenarbeit mit Wissenschaft und Datenzentren wird sie kontinuierlich angepasst und ausgebaut und kann so an neue Forschungsmethoden angepasst werden. Bewährt hat sich der Einsatz primär von etablierten Softwarewerkzeugen, die sich anhand ihrer Webschnittstellen miteinander vernetzen lassen und bei Bedarf durch Eigenentwicklungen ergänzt werden. 
''Datenmanagement Systeme'' 
KDMI besteht aus einem webbasierten Portal mit der zentralen Anwendung OSIS (Ocean Science Information System) https://portal.geomar.de/osis, das den Datenaustausch von noch nicht veröffentlichten Daten ermöglicht. Die Metadaten sind öffentlich zugänglich und ermöglichen eine Übersicht der entstehenden Daten. Ein Erinnerungssystem, das auf den durch Datenrichtlinien vorgegebenen Fristen beruht, wird gut angenommen und ermöglicht eine Übersicht über schon vorhandene und noch zu erwartende Daten. Ein weiterer Service ist zum Beispiel der Medienserver ProxSys, der die Speicherung, Beschreibung und Suche von Bildern und Videos ermöglicht. Darauf aufbauend wird derzeit ein Annotationssystem für Fotos und Videos entwickelt. Versionierungssysteme (Subversion und Git) helfen der Wissenschaft in Verbindung mit einem Wiki außer bei der Codeentwicklung auch bei Dokumentation und Datenanalyse. 
''Integration der Systeme'' 
Das Datenmanagement-Portal (https://portal.geomar.de) ist der zentrale Punkt für die bereitgestellten Systeme und dient auch der Zugriffsverwaltung. Hier können öffentliche und restriktivere interne Seiten für Wikis, Blogs, Kalender und Dokumentenaustausch gestaltet werden. 
Ein institutionelles Repositorium für Volltexte wird von der GEOMAR Bibliothek betrieben (OceanRep: http://oceanrep.geomar.de). Es ist mit dem Portal verwoben und ermöglicht durch die Verknüpfung von Autoren, deren Daten und Publikationen die Einbindung von automatisch aktualisierten Listen z.B. auf Projektwebseiten oder in Berichten. Die Publikation von Forschungsdaten in Datenzentren wie PANGAEA (http://www.pangaea.de) dient der langfristigen Verfügbarkeit und Zitierbarkeit.

 
''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten ''' 
''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) '' 

Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden
Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor
eine schwierige Aufgabe: bei begrenzten Ressourcen die Diversität optimal zu unterstützen. Das ZIH der TU Dresden entwickelt und betreibt seit vielen Jahren Datendienste für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Die dabei gesammelten Erfahrungen zeigen, dass unterschiedlichste Aspekte Einfluss auf Entscheidungen für oder wider den Einsatz und den Erfolg von bestimmten Werkzeugen und Diensten sowohl
auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.

 
''' LZA Lite - eine Plattform zum Forschungsdatenmanagement im Verbund''' 
'' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)'' 
Die Hochschulen Düsseldorf, Siegen und Wuppertal kooperieren im Bereich Langzeitarchivierung und Forschungsdatenmanagement (die Unterzeichnung der Kooperationsvereinbarung erfolgte durch die Rektorate). Als Meilenstein dieser Kooperation wurde die Plattform „LZA Lite“ geschaffen, um Daten in ein digitales Archiv überführen und im Anschluss verwalten zu können. Die LZA Lite Plattform besteht aus mehreren Diensten und Anwendungen. Den Kern des Systems bildet das Open-Source-Repository Fedora Commons, der Ingest-Prozess wird durch die Software der Firma Docuteam unterstützt. Abgelegt werden die Daten auf einem (auch geografisch) verteilten Speicher mithilfe der S3-Technologie. Für den Benutzer-Zugang zum Archiv wurde eine SharePoint-basierte Oberfläche entwickelt. Der sichere Zugang zum System wird durch Shibboleth-Authentifizierung gewährleistet. Mit Hilfe dieser SharePoint-Realisierung und nachfolgende Programm-Module können Dokumente mit Metadaten versehen und in das Archiv übergeführt werden. Zusätzlich ist für den direkten Import von Dateien/Metadaten in das Repository ein „SIP-Zweig“ vorgesehen. Ebenfalls über die SharePoint-GUI kann im Archiv nach Metadaten gesucht und anschließend das archivierte Dokument wiederhergestellt werden. Getestet wurde dieses System im Rahmen eines Förderprojektes als Langzeitarchiv für Prüfungs- und Studierendendaten. Weitere Use-Cases, wie elektronische Laborbücher, befinden sich in der Umsetzung. Im nächsten Schritt soll die Archivierung von Forschungsdaten unterstützt werden. Aktuell befindet sich das System in der testweisen Anwendung und soll im Jahr 2017 in den Produktivbetrieb übergehen.

 
''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive ''' 
'' Sven Vlaeminck (ZBW) '' 
Fachzeitschriften in den Wirtschaftswissenschaften verfügen nur in seltenen Fällen über so genannte „Data Disclosure Policies“ – also über Richtlinien, die Vorgaben zur Einbeziehung der für einen Artikel genutzten Forschungsdaten in den Publikations- und Reviewprozess machen, und damit eine Replikation der publizierten Ergebnisse erleichtern sollen.
Selbst Zeitschriften mit solchen Richtlinien stellen im Regelfall die Replikationsdaten zu Fachartikeln nur als zip-file per Attachment zum jeweiligen Paper auf der Verlagshomepage zur Verfügung. Dieses Vorgehen ist aus verschiedenen Gründen verbesserungswürdig: 

# Sind diese Daten nicht zitierbar. Autor/inn/en können somit nicht durch ein Zitat für die Datenbereitstellung „belohnt“ werden. Unter dem Aspekt der Förderung von Data Sharing ist diese Praxis somit unzureichend.
# Verwendete Forschungsdaten können schwer aufgefunden oder nachgenutzt werden, da sie als einzelne Entität gar nicht erst auftauchen und somit nicht in disziplinären oder allgemeinen Fachportalen oder Suchmaschinen sichtbar sind. 

Das ZBW Journal Data Archive ist ein recht neuer disziplinärer Service, der ein Ergebnis des DFG- geförderten Projekts „European Data Watch Extended“ (www.edawax.de) ist. Dieser Service zielt die die Redaktionen von wirtschaftswissenschaftlichen Fachzeitschriften, die durch ein niedrigschwelliges Angebot ihre Autor/inn/en dazu anhalten können, die genutzten Forschungsdaten mit Metadaten zu versehen und so eine Zitation und Nachnutzung der Forschungsdaten zu erleichtern. 
Der Vortrag erläutert zudem die Kriterien die zur Auswahl der zugrundeliegende Open-Source Software CKAN (www.ckan.org) geführt haben und beschreibt spätere technologische Anpassungen.

 
''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie ''' 
'' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) '' 

Forschungsdatenmanagement sollte so früh wie möglich, am besten von Anfang an in den Forschungsprozess integriert sein. Deswegen wird im DFG-Projekt DataWiz am Leibniz- Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation derzeit ein Assistenzsystem entwickelt, das Psychologen und Psychologinnen in ihrem Forschungsdatenmanagement wissensbasiert und prozedural unterstützen soll. Die Notwendigkeit einer solchen fachspezifischen Entwicklung gründet sich zwangsläufig auf die vorliegenden Besonderheiten der Disziplin „Psychologie“. Zu diesen Spezifika der Psychologie zählen u.a. in erhöhtem Maß datenschutzrechtliche Probleme, ein hoher Anteil an Daten aus kleinformatigen Studien, eine große Bandbreite an Datenerhebungsverfahren, urheberrechtlicher Schutz von Messinstrumenten und die häufige Anpassung oder Neuentwicklung von Messinstrumenten im Feld. 
Um Forscher und Forscherinnen vor diesem Hintergrund angemessen in der Dokumentation, der Archivierung und dem Teilen ihrer Daten unterstützen zu können, sind disziplinübergreifende Lösungen derzeit noch ungeeignet. Dies gründet sich u.a. darauf, dass (1) sich disziplinübergreifende Angebote nicht in ausreichendem Maß in fachspezifische Workflows eingliedern und dadurch von Anwendern als zusätzlicher Arbeitsaufwand wahrgenommen werden, (2) rechtliche Problemstellungen wissensbasierte Unterstützung und ein abgestuftes Nutzermanagement im Assistenzsystem erfordern, (3) die nachhaltige Nutzbarkeit der Daten durch fachspezifische Dokumentation (z.B. von Messinstrumenten) sichergestellt werden muss, (4) Zusatznutzen, der die Nutzerakzeptanz steigert, auf disziplinspezifischer Ebene durch Schnittstellen zu fachrelevanter Software oder Unterstützung von Publikationsstandards generiert werden kann, während entsprechende Funktionalitäten für fächerübergreifende Entwicklungen unverhältnismäßig aufwendig wären. 
Der Vortrag endet mit einem Ausblick auf die Anschlussfähigkeit des Werkzeugs DataWiz an generische fächerübergreifende Entwicklungen und geplante Maßnahmen, um die fächerübergreifende Nachnutzbarkeit psychologischer Daten zu erhöhen.

 
''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess ''' 
''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) '' 

Ein häufiges Problem bei der Daten-Archivierung besteht darin, dass die zugrunde liegenden Daten nicht geordnet und strukturiert vorliegen. Erschwerend kommt hinzu, dass an den meisten Einrichtungen bislang keine ganzheitlichen Prozesse zum Datenmanagement etabliert sind. Dabei gilt es insbesondere, folgende Punkte zu beachten: 

* Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.

* Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.

* Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.

Das Projekt ReplayDH versucht, anhand konkreter Anforderungen aus der Computerlinguistik Werkzeuge zu entwickeln, die dabei helfen, ein strukturiertes Datenmanagement zu ermöglichen. Das Projekt verfolgt bei der Entwicklung der Werkzeuge einen Bottom-Up-Ansatz: Es werden exemplarisch für einen speziellen Anwendungsfall der Digital Humanities Werkzeuge entwickelt, dabei aber darauf Rücksicht genommen, dass daraus auch eine generisch einsetzbare Lösung resultiert, die die Forschenden bei dem Prozess der Entstehung ihrer Daten begleitet. Dieses soll vorrangig dazu dienen, zitierbare Zwischenstände mit einem einheitlichen Metadatenschema zu dokumentieren und Änderungen zu verfolgen. Darüber hinaus fällt die Nachbearbeitung der Daten weg. Das Werkzeug setzt auf existierende Systeme zur Versionierung (Git) auf, nur mit einem einfach zu bedienenden Graphical User Interface (GUI), das den Wissenschaftler durchgehend begleiten soll. Darüber hinaus müssen die Schnittstellen so gestaltet werden, dass der Forscher zur Abbildung seines Workflows nur ein Programm bedienen muss, das eine klare Nutzerführung bietet. Der Fokus des Projektes liegt darauf, den konkreten Bedarf aus der Forschung aufzugreifen. In Zusammenarbeit mit den Forschenden soll ein Werkzeug entwickelt werden, das auch so von den Forschenden gewollt ist, um damit eine höhere Akzeptanz und Nutzung zu erzielen.

 
'''Session 1: Metadaten in der Praxis ''' 
'' Moderator: Dominik Schmitz, Florian Krämer (RWTH Aachen)'' 

Metadaten werden im Kontext des Forschungsdatenmanagements eine wichtige Rolle zugewiesen. Sie ermöglichen das Erschließen fremder Datenbestände, das Wiederauffinden von fremden oder auch nur eigenen Daten sowie deren sinnvolle und korrekte Nachnutzung. In der Praxis werden bisher aber nur wenige Daten konsequent durch Metadaten beschrieben. Gründe dafür sind der hohe Aufwand und die fehlende, gut in den (bisherigen) Forschungsprozess integrierte Unterstützung durch geeignete Werkzeuge. 

Die Herausforderung besteht also darin, Werkzeuge und möglicherweise auch Prozesse so zu gestalten, dass schon bei begrenztem Aufwand eine ausreichend hohe Qualität von beschreibenden Metadaten erreicht wird, die zu einer spürbaren Verbesserung im Umgang mit Forschungsdaten führt. Natürlich sind häufig fachspezifische Verarbeitungs- und Analysewerkzeuge wie Text/Data Mining Werkzeuge, Statistik-Tools oder Simulationswerkzeuge erforderlich, um wissenschaftlich mit den Daten arbeiten zu können. Die maschinenlesbare Verfügbarkeit von begleitenden Metadaten kann man jedoch als grundlegenden „Backbone“ verstehen, auf den kompliziertere Prozesse und Unterstützungen aufsetzen können. 

Entsprechend rückt die Session die Werkzeuge für das effektive und effiziente Metadatenmanagement in den Vordergrund. Die Teilnehmer des Workshops sind aufgerufen, entsprechende Werkzeuge zu benennen und nach Möglichkeit das Werkzeug und darauf aufbauende Konzepte vorzustellen oder sogar eine arbeitsfähige Installation für Hands-On-Erfahrungen bereit zu stellen. 

 
'''Session 2: Lücken im Werkzeugkasten ''' 
'' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin), Harry Enke (AIP) '' 

Wenn man vor die Aufgabe gestellt ist, Forschungsdatenmanagement als Service umzusetzen, hat man die sehr breite Palette genereller Software-Produkte und eine sehr kleine Auswahl spezialisierter Forschungsdaten-Software zur Verfügung. Häufig sind auch die Kriterien fuer die Auswahl und die Übersicht über den Markt unzureichend.

In dieser Breakout-Session wollen wir die gemeinsame Expertise nutzen, um eine Liste zu erstellen, die fehlende Werkzeuge mit ihren Anwendungsszenarien benennt. Ein Impuls-Referat wird ein Beispiel für Entwicklungsbedarf skizzieren, der nicht durch generische oder spezialisierte Software abgedeckt ist.

 
'''Session 3: Werkzeuge und Partizipation ''' 
'' Moderator: Jens Dierkes (SUB Göttingen) '' 

Werkzeuge zum Umgang mit Forschungsdaten müssen den Bedürfnissen der Nutzenden entsprechen, unkompliziert sein und nach Möglichkeit wenig Zeit, Nerven und Geld kosten. Infrastruktureinrichtungen sind bestrebt, den Angehörigen ihrer Forschungseinrichtung zeitgemäße Werkzeuge anzubieten und möglichst viele Bedürfnisse abzudecken. Um diesem Ziel näherzukommen, ist es jedoch notwendig, den Forschenden und seinen Arbeitsalltag zu kennen.
In dieser Session soll es darum gehen, den Fokus nicht auf die Tools direkt zu legen, sondern darauf, auf welche Art und Weise Infrastruktureinrichtungen mit Forschenden und Forschende untereinander näher zusammengebracht werden können. Kann eine Plattform zu diesem Zweck geschaffen werden und wie könnte diese aussehen? Gibt es möglicherweise Beispiele auf denen man aufbauen kann?
Im Dialog mit den Forschenden können Fragen diskutiert werden, deren Beantwortung dazu beiträgt, die geplanten Werkzeuge mit den potentiellen Nutzern abzustimmen. Hierbei können auch andere Fragen geklärt werden, wie z. B. Welche Vorteile bieten die bekannten Werkzeuge kommerzieller Anbieter für den Nutzer? Sind sich die Forschenden über mögliche Nachteile dieser kommerziellen Services bewusst? Wie kann die Wahrnehmung von institutionell angebotenen Werkzeugen verbessert werden?

 
'''Session 4: Einsatz kommerzieller und Open-Source Software für wissenschaftliche Workflows am Beispiel von PubFlow''' 
'' Moderator: Wilhelm Hasselbring (Universität Kiel)'' 

Ist es möglich und überhaupt sinnvoll, mit den kommerziellen Anbietern generischer Werkzeuge zu konkurrieren, die von WissenschaftlerInnen auch für das kollaborative Arbeiten an Forschungsdaten benutzt werden? Wie ist die Langzeitperspektive beim Einsatz von kommerziellen Werkzeugen? Diese Fragen werden in dieser Session nach einem Impulsvortrag zur Erfahrung mit der selbst entwickelten Publikationsworkflow-Software PubFlow diskutiert. 

In wissenschaftlichen Arbeiten gehört es immer stärker zur Anforderung, dass Ergebnisse zusammen mit den ihnen zugrunde liegenden Daten und Datenprodukten publiziert werden. Weiterhin fördert die Veröffentlichung von Daten größere Projekte, die durch die umfangreiche Datenbasis Zusammenhänge in größeren Skalen erforschen können. Um die erfassten und verarbeiteten Daten öffentlich zur Verfügung zu stellen, müssen sie in eine allgemeine Form gebracht werden, die je nach Publikationsplattform variieren kann. Auch die Datenquellen können unterschiedliche Formate für die gleiche Messaktivität bereitstellen. Der Weg von gemessenen, lokalen hin zu publizierten Daten mit einheitlichen Formaten kann stark schwanken und sehr aufwändig sein. Um Wissenschaftler und Datenkuratoren in diesem Vorgang zu unterstützen, bietet PubFlow die Möglichkeit für verschieden Publikationsvorgänge feste Arbeitsabläufe, oder Workflows, zu definieren und umzusetzen. Alle Vorgänge werden durch ein Ticketsystem verwaltet. Für jedes Datenpaket, das veröffentlicht werden soll, legt der Wissenschaftler, der diese Daten veröffentlichen will, ein neues Ticket an. PubFlow nutzt für die Verwaltung unter anderem JIRA (http://www.atlassian.com/software/jira) und jBPM (http://www.jbpm.org/).

 
'''Session 5: offene Session ''' 
'' Moderator: TBA'' 

==Protokoll==

Am 17.06.2016 fand der 5. Workshop der DINI/nestor AG Forschungsdaten an der Christian-Alberts-Universität zu Kiel statt. Thema des Workshops war „Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse“.

In einem ersten Vortragsblock wurden institutionelle Dienste vorgestellt und diskutiert. In seinem Vortrag mit dem Titel „Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot“ erläuterte Thilo Paul-Stüve den Aufbau einer Forschungsumgebung als Dienstleistung, die eine transdisziplinäre Nutzung, zumindest in Teilen, ermöglicht. Dabei soll ein Angebote aufgebaut werden, dass modular auch disziplinär anpassbar ist und Werkzeuge für das Forschungsdatenmanagement sowohl weiterentwickelt als auch wiederverwendet werden sollen. Organisatorisch ist die Forschungsumgebung durch ein zentrales Service-Büro, das strategisch durch eine FDM-AG gesteuert wird, in die Universität eingebunden.

Im zweiten Vortrag wurden die im ersten thematisierten Werkzeuge für den disziplinären Bereich der Marinewissenschaft vorgestellt. Carsten Schirnick vom GEOMAR stellte in seinem Vortrag „Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel“ neben der Entwicklung des Datenmanagementbereichs auch die verschiedenen Portal- und Repository-Lösungen für unterschiedliche Daten/Medien aus der marinen Forschung vor. Ziel war es, neben unterschiedlichen Publikationsplattformen eine einheitliche Arbeitsplattform für die Verarbeitung und den Austausch von Daten/Medien bereitzustellen. Die eigenentwickelte auf grails basierte Plattform Ocean science information system (OSIS) dient dabei als zentraler Informationsknoten.

Im dritten Vortrag stellt Ralph Müller-Pfefferkorn die Forschungsdatendienste des Rechenzentrums an der TU Dresden vor. Es wurden sowohl die Herausforderungen erläutert, vor denen Rechenzentren von Universitäten mit vielen unterschiedlichen Disziplinen mit dem Angebot von Diensten die möglichst alles abdecken und alle zufriedenstellen stehen und dabei immer nur eine begrenzte Anzahl von Ressourcen zur Verfügung steht. Weiterhin wurden die Erfahrungen mit den angebotenen Diensten und deren Nutzern sowie die Einführung von neuen Diensten thematisiert. Zuletzt wurde das DFG-Projekt MASI, welches eine Plattform für das Metadatenmanagement für „lebende Daten“ entwickelt sowie die Publikationsplattform OpARA (Open Access Repository und Archiv) vorgestellt.

Im zweiten Vortragsblock wurden eher disziplinspezifische Ansätze zur Entwicklung von Werkzeugen für Forschungsdaten thematisiert.

Im ersten Vortrag stellten Marc Ewert und Christian Trapp den im Verbund von drei Universitäten (Düsseldorf, Wuppertal und Siegen) organisierten Ansatz zur Langzeitarchivierung von Forschungsdaten vor. Die Plattform LZA Lite verbindet Archivierung und Publikation von Forschungsdaten. Dabei wird eine zentrale aber auch verteilte Speicherung mittels S3-Technologie verfolgt. Es sollen gemeinsame Services zum Forschungsdatenmanagement und zur IT Infrastruktur entwickelt werden wobei die drei Universitäten jeweils nach ihrem Profil inhaltliche Schwerpunkte bedienen. Die LZA Lite Plattform besteht dabei aus einer austauschbaren Anwendungssoftware, die den Dateningest in ein Fedora Commons Repository ermöglichen kann. Die verteilte Speicherung erfolgt jeweils hausintern über eine S3 Technologie. In einem weiteren Schritt sollen Beratungsangebote zum FDM angeboten werden, um die Kompetenzen in diesem Bereich aufzubauen.

Im seinem Vortrag mit dem Titel „Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive“ erläutert Sven Vlaeminck (ZBW) die Hintergründe und Entwicklungen des ZBW Journal Data Archive in dem die Metadaten von Forschungsdaten die auf einem wirtschaftswissenschaftlichen Artikel basieren archiviert und präsentiert werden.

Der Vortrag von Martin Kerwer (ZPID) „Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie“ stellte das Projekt DataWiz vor, das eine integrierte Lösung von der Planung, Dokumentation und Publikation bis zur Verknüpfung von Forschungsdaten darstellt. Die Entwicklung einer disziplinspezifischen Lösung wird angestrebt, da Besonderheiten des Faches in disziplinübergreifenden Lösungen nur unzureichend abgebildet werden können. Auch werden fachspezifische Entwicklungen in der Community stärker als relevant wahrgenommen.

Sybille Hermann aus der UB Stuttgart stellte in ihrem Vortrag „Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess“ das Projekt [[RePlay-DH]] vor, welches zum Ziel hat eine Plattform für Forschungsdatenmanagement-Dienste basierend auf der Software Git zu entwickeln. Dabei sollen bereits im Forschungsprozess nach Möglichkeit alle Metadaten erstellt werden, so dass innerhalb der Versionierung bereits dokumentiert wird, was sich geändert hat. Das Projekt wird von der Universität Stuttgart in Kooperation mit der Universität Ulm durchgeführt.

[[Kategorie:Vernetzung]]

RePlay-DH

2018-06-08T07:18:42Z

Florian Fritze:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/
}}
= RePlay-DH =
'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des traditionellen Germanisten als auch des Computerlinguisten begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/ Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

RePlay-DH

2018-06-08T07:13:11Z

Florian Fritze:

= RePlay-DH =
'''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities'''
{{Infobox Projekt
|VollständigerName=Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities
|ZeitraumVon=01.01.2016
|ZeitraumBis=31.12.2018 (30.06.2019)
|Beteiligt=Universität Stuttgart und Universität Ulm
|Förderung=Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg
|Website=http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/
}}

== Mission ==
Ziel ist es für die Fachcommunity der Digital Humanities eine Software zur Verfügung zu stellen, die die Arbeitsabläufe sowohl des traditionellen Germanisten als auch des Computerlinguisten begleitet und unterstützt. Im Rahmen des Projektes wird eine Software entwickelt, die die Versionsverwaltungssoftware Git abstrahiert. Mit dieser Software ist es möglich einen selbst gewählten Arbeitsbereich auf Änderungen an Dateien zu überwachen. Diese Änderungen sind in der Regel Schritte im Forschungsprozess oder Ergebnisse einer Forschung. Durch Git ist es für den Forscher leicht, bestimmte Forschungszustände bzw. Ergebnisse seiner Arbeit zu speichern und auch wiederherszustellen. Neben den Vorteilen einer Überwachung des Arbeitsbereiches durch Git, ermöglicht der RePlay-DH-Client auch die Anreicherung der Forschungdaten mit Metadaten, schon während des Forschens. Die Metadaten unterteilen sich dabei in Objekt- und Prozessmetadaten. Die Objektmetadaten können mit den Forschungdaten selbst verknüpft werden, wohingegen die Prozessmetadaten den Forschungsablauf in einem azyklischen Graphen darstellen. Damit wird sowohl der Forschungsprozess dokumentiert als auch seine Ergebnisse mit Hilfe der Objektmetadaten.

== RePlay-DH-Client ==
Der Quellcode des RePlay-DH-Clients ist Anfang Mai 2018 in einer Beta-Version auf [http://github.com/RePlay-DH GitHub] veröffentlicht worden. Dort kann auch eine ausführbare Testversion heruntergeladen werden.

== Links ==
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/replay/ Projektseite der UB Stuttgart]

[[category:Projekte]]

RePlay-DH

2018-06-08T07:11:04Z

Florian Fritze: Die Seite wurde neu angelegt: „ = RePlay-DH = '''Replay-DH: Realisierung einer Plattform und begleitender Dienste zum Forschungsdatenmanagement für die Fachcommunity Digital Humanities''' {…“

UAG Datenmanagementpläne und Beratung

2017-11-26T13:10:10Z

Florian Fritze: /* Mitglieder */

Auf dem [[DINI-nestor-WS6 | 6. Workshop der DINI-nestor AG Forschungsdaten]], dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "Unter-AG Datenmanagementpläne" gegründet.

= Ziel =

Austausch zum Thema [[Data_Management_Pläne | Datenmanagementpläne]] sowie zugehörigen Tools.

= Mitglieder =

Sprecher der UAG: [mailto:kerstin.helbig@cms.hu-berlin.de Kerstin Helbig] und [mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de Thilo Paul-Stüve]

Mitglieder: Volker Soßna, Thilo Paul-Stüve, Kerstin Helbig, Evamaria Krause

= Gründungstreffen =
Am 30.03.2017 fand das Gründungstreffen der Unter-AG Datenmanagementpläne in Hannover statt.

'''Agenda'''

10:00 - 10:30 Begrüßung, Vorstellungsrunde, Erläuterung des Ablaufs

10:30 - 11:00 [[Medium:Datenmanagementplaene-Ein_Ueberblick.pdf|Überblicksvortrag "Datenmanagementpläne" (Kerstin Helbig und Thilo Paul-Stüve)]]

11:00 - 12:00 Aufteilung und Diskussion in Themengruppen, Block I

12:00 - 13:00 Mittagspause

13:00 - 14:00 Themengruppen, Block II

14:00 - 14:30 Präsentation der Gruppenergebnisse im Plenum

14:30 - 15:15 Abschlusssession: Uni-übergreifende Kooperationen: Wie läuft es bisher? Was wünschen wir uns für die Zukunft?

15:15 - 16:00 Organisatorisches (Nächstes Treffen, Sprecherteam, Mailingliste etc.)

''Zusammenfassung der Themengruppen:''

== RDMO ==

[[Datei:RDMO-1.JPG|150px|thumb|right|Flipchart zur Session RDMO]]In der Session zum Research Data Management Organizer (RDMO) wurden inhaltlich folgende Punkte diskutiert:
* Es wäre wünschenswert, wenn DMP-Vorlagen in RDMO mit anderen DMP-Tools austauschbar sind. Der Austausch von DMP-Vorlagen zwischen RDMO-Installationen ist aber schon jetzt möglich. Dafür kann für Fragenkataloge eine URI vergeben werden, die eine eindeutige Referenzierbarkeit sicherstellt und damit auch eine Unterscheidbarkeit der Fragenkataloge über Institutionsgrenzen hinaus möglich macht.
* Ein wichtiges Kriterium für den Einsatz eines DMP-Tools ist die Sicherstellung der Nachhaltigkeit dieser Software. Der Folgeantrag von RDMO ist eingereicht und befindet sich im Begutachtungsverfahren, damit wäre die Weiterentwicklung vorläufig gesichert. Findet sich eine Entwicklergemeinschaft, die sich auch außerhalb des DFG-Projektes für die Weiterentwicklung engagiert, wäre dies auch ein Schritt in Richtung Nachhaltigkeit und Weiterentwicklung von RDMO.
* Wünschenswert wäre es außerdem, wenn über eine API, RDMO mit einem FIS verknüpft werden könnte, um Verwaltungsprozesse zu unterstützen, indem bspw. automatisch abgefragt werden kann, wieviel Speicherplatz die Gesamtzahl der Forschungsprojekte einer Einrichtung benötigt. Damit ginge RDMO über die primäre Nutzung eines DMP-Tools hinaus, eine Entwicklung, die bisher noch am Anfang steht. Perspektivisch würde dies zu einer Automatisierung von Forschungskommunikation und -administration führen.
* Eine Versionierung von DMPs ist schon jetzt über die Snapshot-Funktion von RDMO möglich.

== DMPonline / DMP Tool / DMP Roadmap ==

Der Stand im Bezug auf Datenmanagementplanungswerkzeuge an den Einrichtungen ist verschieden. Die Bandbreite reicht hier vom Interesse am Einstieg in das Thema über den Beginn der Unterstützung der Datenmanagementplanung bis hin zur Anpassungen des DMP-Tools an eine landesweite Nutzung.

In Bezug auf die Entwicklung der von dem Digital Curation Centre (DCC, UK) und dem University of California Curation Center (UC3, US) gepflegten Werkzeuge zur Datenmanagementplanerstellung DMPonline und DMP-Tool in Richtung des gemeinsam gepflegten Werkzeugs DMP Roadmap wurde es als sinnvoll erachtet, dass eine deutsche Interessengruppe als Interessenvertreter gegenüber den DMP-Roadmap-Entwicklern und als Ansprechpartner für die internationale Zusammenarbeit fungiert. Mögliche Arbeitsbereiche wären:
*Abstimmung der Beteiligung an der Weiterentwicklung der Open-Source-Software
*Beteiligung an der internationalen Diskussion über Austauschformate für Datenmanagementpläne und Vorlagen
*Austausch und die Vernetzung mit den Nutzergruppen/-vertretern aus anderen Ländern
*ggf. auch die Hinarbeit zur Bereitstellung einer Instanz für den deutschsprachigen Raum
Das Thema wurde auch in der abschließenden Diskussion des Gründungstreffens besprochen. Dort wurde beschlossen, dass die UAG Datenmanagementpläne als diese Interessengruppe für DMP Roadmap fungieren soll; Ansprechpartner ist Thilo Paul-Stüve.

Weiterhin kamen verschiedene verwandte Diskussionspunkte und Fragen auf. Eine Diskussion über die genaue Abgrenzung von Datenmanagementplänen, Policies und Richtlinien lässt sich wie folgt zusammenfassen: Datenmanagementpläne dienen zumeist der Planung und Dokumentation, während Richtlinien normalerweise als Handlungsanweisungen mit bindendem Charakter verstanden werden. Der englische Begriff Policy kann sowohl als Leit- oder Richtlinie übersetzt werden; im Gegensatz zu Richtlinien haben Leitlinien keinen bindenden Charakter. Ohne abschließendes Ergebnis wurde zudem der praktische Mehrwert von Datenmanagementplänen und den Werkzeugen zu ihrer Erstellung, sowie die Perspektive von Datenmanagementplänen in Bezug auf ihre Notwendigkeit und die Einforderung von Forschungsförderern diskutiert.

== Beratungsstrategien und Schulungsmaßnahmen / DMP-Beratung als Dienstleistung ==

'''Was läuft derzeit an unseren Institutionen? Vor welchen Herausforderungen stehen wir?'''
[[Datei:P1000029.JPG|200px|thumb|right|Pinnwand zur Session Beratungsstrategien und Schulungsmaßnahmen]]

Es besteht Konsens, dass DMP-Beratung derzeit (noch) wenig nachgefragt wird. Nicht alle Forschenden wissen, was ein DMP überhaupt ist.
Ein zentrales Thema war daher „'''Strategien für die Öffentlichkeitsarbeit bzw. Kontaktaufnahme mit Forschenden'''“. Dazu wurden folgende Vorschläge gesammelt:
* Informationen zu FDM-Unterstützungsangeboten breit streuen (z.B. über Uni-Zeitungen, Info-Veranstaltungen, Infomaterialien, etc.)
* Multiplikatoren gewinnen die positive Erfahrungen mit FDM-Beratungen weitertragen und dafür werben, z.B.:
** Promovierende
** Vertreter/innen aus erfolgreich eingeworbenen INF-Projekte
** sonstige besonders an FDM interessierte Forschende, insbesondere solche aus Groß- und Verbundprojekten
* FDM, wie Open Science im Allgemeinen, ist auch eine Generationenfrage. Tendenziell ist die jüngere Generation aufgeschlossener und sollte daher besonders aktiv angesprochen werden.
* Ein neu zusammengestelltes, einrichtungsübergreifendes FDM-Team wird weniger mit etwaigen schlechten Erfahrungen der Forschenden mit bestimmten Einrichtungen in der Vergangenheit in Verbindung gebracht.

An einigen Standorten gibt es Good-Practice-Beispiele für systematische DMP-Beratung:
* Verankerung von DMPs in institutionellen FDM-Policies.
* Empfehlung an Großprojekte, eigene Datenpolicies zu verabschieden.
* DMP-Beratung (auch) als Teil der Drittmittelberatung. So wird die Kontaktaufnahme zu Forschungsprojekten erleichtert.
* An der Universität Göttingen findet eine verpflichtende FDM-Beratung für Großprojekte statt (Sonderforschungsbereiche, Graduiertenkollegs etc.).

Ein weiterer Diskussionspunkt war, dass die Beratung oft dadurch erschwert wird, dass formale DMPs in vielen Fachdisziplinen weiterhin nicht verpflichtend sind. Somit fehlt vielen Forschenden die Einsicht, dass es trotzdem sinnvoll ist, einen DMP zu erstellen. Folgende Strategien wurden vorgeschlagen:
* niedrigschwellige „FDM-Einsteiger-Beratung“ anbieten. Nicht von detaillierten DMPs als Standard auszugehen, sondern Schritt für Schritt gemeinsam mit den Forschenden eine Datenstrategie abzustecken. Fachbegriffe zunächst vermeiden. Nach einer einführenden Beratung Begriff DMP erläutern und zum Erstellen eines DMP raten

'''Was planen wir für die Zukunft? Was fehlt uns noch?'''

Zu diesem Punkt wurden folgende (nicht abschließend geklärte) Fragen aufgeworfen:
* Was sind Ziele und die Zielgruppen der DMP-Beratung?
* Wie kann eine DMP-Beratung für bereits laufende Projekten aussehen?
* Wie kann erreicht werden, dass DMPs als Hilfsmittel zur Arbeitserleichterung wahrgenommen werden und nicht bloß als lästige Pflicht?

Unterschiedliche Beteiligte haben dazu unterschiedliche Perspektiven:
* Aus Sicht der Förderer dienen DMPs in erster Linie dazu, die Effizienz der Forschung(smittel) steigern.
* Aus Sicht der Beratenden kann die DMP-Beratung als Aufhänger für allgemeine FDM-Beratung dienen, d.h. als Instrument, um ins Gespräch zu kommen, z.B. über die eigenen Dienste und Angebote.
* Für Forschende sind DMPs dann sinnvoll, wenn dadurch am Ende mehr Arbeit gespart wird als für die Entwicklung und Umsetzung anfällt.

In Langzeitprojekten ändern sich FDM-Anforderungen im Laufe der Zeit, daher ist eine begleitende Beratung sinnvoll. In jedem Fall sollte die Beratung flexibel an die Bedürfnisse der Forschenden angepasst werden.

'''Wobei und wie können wir konkret zusammenarbeiten?'''

Folgende Möglichkeiten der Zusammenarbeit wurden diskutiert:
* Sammlung von Erfahrungen, Best-Practice-Beispielen und Materialien im Wiki forschungsdaten.org: Link-Sammlung zu DMP-Unterlagen unserer Hochschulen wie Folien, Flyer, Merkblätter etc.
* RDMO: An der Uni Göttingen werden Materialien für eine Einführung in RDMO erarbeitet. Perspektivisch sollen dazu auch Seminare stattfinden.
* Wünschenswert wäre eine Mailingliste für DMP-Fragen an die FDM-Community. (In der allgemeinen Abschlussdiskussion hatten wir uns darauf geeinigt, dafür die Liste ag-forschungsdaten@dini.de zu verwenden)

Daneben gab es folgende Ideen für weitere Treffen der DINI-nestor-UAG Datenmanagementpläne:
* Schwerpunktthemen herausgreifen und dazu eigene Workshops veranstalten
* Referenten aus der Praxis einladen, um Erfahrungen in der Beratungs-Community weiter zu geben
* Idee für einen DMP-Workshop: Betroffene zusammenbringen (Forschende und Berater) / „Runder Tisch zum FDM“ (vergleichbar mit Treffen von SFB-INF-Projekten, siehe auch Abschlussdiskussion)

== DMP-Anforderungen der Förderer vs. Anforderungen der Projektplaner ==

[[Datei:DMP-Anforderungen.JPG|250px|thumb|right|Pinnwand zur Session DMP-Anforderungen der Förderer vs. Anforderungen der Projektplaner]]
'''Spannungsverhältnis zwischen unterschiedlichen Anforderungen'''

Es gibt unkonkrete Forderungen, zum Beispiel von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), bezüglich der Ausgestaltung und Qualität der Datenmanagementpläne bzw. deren Umsetzung. Fachspezifische Anforderungen sind sehr heterogen und gehen teilweise über die Anforderungen der Forschungsförderer hinaus. Hier kann es ggf. auch zu Widersprüchen kommen.

→ Bottom-up (fachspezifische, lokale, projektspezifische Anforderungen) vs. Top-down (Forschungsförderer, Institutionen)

'''Welche Rolle haben DMPs?'''

DMPs sollten einerseits die Effizienz der Forschungsförderung verbessern, andererseits den Umgang mit Daten allgemein sowie deren Qualität und Nachnutzbarkeit verbessern. Nachnutzbarkeit und guter Umgang mit Daten gehen dabei nicht immer Hand in Hand, sind also nicht äquivalent.

→ Prozessorientierung (guter Umgang im Projekt, am Institut) vs. Ergebnisorientierung (Erfüllung der Vorgaben der Forschungsförderer, Institution)

'''Welche Rolle haben Berater und Beraterinnen oder die Institution?'''

Ein Beratungsservice sollte die Nachnutzung und Nachnutzbarkeit unterstützen sowie die Vorteile von DMPs hervorheben. Für die Beratung ist die aggregierte Erfahrung der Berater und Beraterinnen ein wichtiges Gut, das es zu nutzen gilt. Die Sammlung von Best Practices sowie die Erstellung von Empfehlungen sind folglich wünschenswert. Bisher gibt es jedoch wenig Anpassung von bestehendem Material an lokale Gegebenheiten, zum Beispiel von Checklisten oder Muster-DMPs. Es sollte daher an einer stärkeren Zielgruppenorientierung gearbeitet werden.

'''Wie entsteht Qualitätskontrolle von DMPs?'''

Wer sollte eine DMP-Qualitätskontrolle durchführen? Die DFG? Die Berater und Beraterinnen? Dies hängt auch von den Ressourcen ab:
* der Berater und Beraterinnen
*der Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen
Wann sollte eine Qualitätskontrolle stattfinden? Vor der Verlängerung? Vor der Bewilligung?
Die Optimierung des Umgangs mit Daten sollte immer ein Ziel sein.

'''Welche Rolle könnte die UAG Datenmanagementpläne einnehmen?'''

Die UAG DMP könnte Best Practices sammeln sowie Handreichungen oder White Paper erstellen. Der gemeinsame Austausch von Materialien und Erfahrungen, zum Beispiel die Sammlung von Muster-DMPs wird gewünscht. Des Weiteren könnte die UAG Workshops für Berater und Beraterinnen oder andere Zielgruppen organisieren. Die UAG sollte sich mit anderen Stakeholdern wie der Europäischen Kommission, dem Digital Curation Centre oder der Research Data Alliance vernetzen. Darüber hinaus könnte die UAG eine beratende Funktion im Bereich Datenmanagementpläne für Forschungsförderer einnehmen, zum Beispiel für die DFG.

= Das 2. Treffen der UAG in Stuttgart =
Am 28.11.2017 findet das zweite Treffen der Unter-AG Datenmanagementpläne an der Universitätsbibliothek Stuttgart statt.

'''Agenda'''

13:30 - 13:45 Begrüßung, Aktuelles von DMP-Roadmap (Kerstin Helbig und Thilo Paul-Stüve)

13:45 - 14:45 Arbeit in Themengruppen, Block I

14:45 - 15:00 Pause

15:00 - 16:00 Arbeit in Themengruppen, Block II

16:00 - 16:20 Zusammenfassung der Themengruppen im Plenum (Was wurde erreicht? Was ist noch zu tun?)

16:20 - 16:30 Organisatorisches (Nächstes Treffen, Feedback, Fragen und Wünsche etc.)

'''Themengruppen'''
#RDMO Hands-on: Test der Plattform, Erstellung einer Anleitung, inkl. Feedback an Entwickler*innen
#Sammlung von DMPs und Erstellung eines Beispiel-DMP für Schulungen und Webseiten
#Erstellung eines FAQ für Forschende zu DMPs
#Finalisierung einer deutschsprachigen Handreichung zur DMP-Beratung (siehe [http://docs.google.com/document/d/1dMg8AiXnRA_RyQlYNuITfMd3343dhxzx5SMsMwHR-zY/edit#heading=h.6vx8sajt7lit Entwurf])

= Mehr zum Thema =
[[Data_Management_Pläne | Datenmanagementpläne]]

[[DINI-nestor-WS2 | 2. Workshop der DINI-nestor AG Forschungsdaten]]

[[Kategorie:Vernetzung]]
[[Kategorie:Projekte]]

Data Policies

2017-09-15T09:30:50Z

Florian Fritze: /* Institutionelle Policies */

== Interdisziplinäre Policies ==

===DFG: Empfehlungen zur Sicherung [[Gute wissenschaftliche Praxis|guter wissenschaftlicher Praxis]]===

<blockquote>„Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”</blockquote>

Vor dem Hintergrund eines international beachteten Falls wissenschaftlichen Fehlverhaltens in Deutschland verabschiedete das Präsidium der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) 1997 „[http://www.dfg.de/download/pdf/dfg_im_profil/reden_stellungnahmen/download/empfehlung_wiss_praxis_0198.pdf Empfehlungen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis]“. Die Vorschläge wurden auf Basis bestehender Regelungen im Ausland formuliert und sind an wissenschaftliche Institutionen und deren Mitarbeiter adressiert. Ihrem Selbstverständnis nach definieren sich die Vorschläge nicht als „detailliertes Regelsystem“. Anliegen des Papiers ist es wissenschaftlichen Einrichtungen „einen Rahmen für eigene Überlegungen” zu geben . In den Vorschlägen werden sechzehn Empfehlungen beschrieben. In der Empfehlung 7 „Datenhaltung“ wird der Umgang mit wissenschaftlichen Daten aufgegriffen: „Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”

Diese Empfehlungen müssen bei der Inanspruchnahme von Mitteln der DFG eingehalten werden. Darüber hinaus fordert die DFG Mittelempfänger seit 1998 auf, an ihrer Einrichtung entsprechend den Empfehlungen eigene Regeln zur Sicherung einer [[Gute wissenschaftliche Praxis|guten wissenschaftlichen Praxis]] zu etablieren.

Im Oktober 2015 veröffentlichte die DFG neue [http://www.dfg.de/foerderung/info_wissenschaft/2015/info_wissenschaft_15_66/ Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten]. Sie richten sich insbesondere an die wissenschaftlichen Disziplinen und Communities, für die Erzeugung, Aufbereitung und Bereitstellung von Forschungsdaten Standards zu identifizieren und zu entwickeln sowie die Bereitstellung von Forschungsdaten als wissenschaftliche Leistung anzuerkennen.

Eine [http://www.dfg.de/foerderung/antragstellung_begutachtung_entscheidung/antragstellende/antragstellung/nachnutzung_forschungsdaten/ Informationsseite] zu Forschungsdaten stellt die DFG ebenfalls bereit.

* Ausschuss für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme (AWBI): Unterausschuss für Informationsmanagement: [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/ua_inf_empfehlungen_200901.pdf Empfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimärdaten]

===Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen===

<blockquote>„[[Open Access|Open access]] contributions include original scientific research results, raw data and [[Metadaten|metadata]], source materials, digital representations of pictorial and graphical materials and scholarly multimedia material.“</blockquote>

Führende Wissenschaftsorganisationen verabschiedeten 2003 die „[http://oa.mpg.de/lang/de/berlin-prozess/berliner-erklarung Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen]“. Dieses Dokument bildet einen Grundpfeiler vielfältiger Aktivitäten, die unter dem Begriff [[Open Access]] gefasst werden. Die Unterzeichner erklären ihr Bestreben neben klassischen Textpublikationen auch „raw data and [[Metadaten|metadata]], source materials, digital representations of pictorial and graphical materials and scholarly multimedia material“ im Internet frei zugänglich und nachnutzbar zu machen.

===Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding===

<blockquote>„To promote improved scientific and social return on the public investments in research data, OECD member countries have established a variety of laws, policies and practices concerning access to [[Forschungsdaten|research data]] at the national level.“</blockquote>

Für große Aufmerksamkeit sorgten die „[http://www.oecd.org/dataoecd/9/61/38500813.pdf Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding]“, die die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) 2007 veröffentlichte. Ziel des Papiers, das eine Steigerung des gesellschaftlichen Nutzens durch frei zugängliche [[Forschungsdaten]] fordert, ist es u.a. eine „[[Open Research Data|culture of openness and sharing of research data]] among the public research communities“ in den Mitgliedstaaten der OECD zu fördern.

===EUROHORCs and ESF Vision on a Globally Competitive ERA===

<blockquote>"The collection of [[Forschungsdaten|research data]] is a huge investment. Permanent access to such data, if quality [[Dateiformat|controlled and in interoperable formats]], allows other researchers to use them, allows re-analysis of, for example, long time series and could play a role in ensuring research integrity. EUROHORCs and ESF will address how to best promote and ensure such permanent access to data generated with their funding."</blockquote>

Vor dem Hintergrund einer breiten Diskussion in den wissenschaftlichen Disziplinen verankerten die European Science Foundation (ESF) und die European Heads of Research Councils (EUROHORCs) die Forderung nach einem [[Open Research Data|offenen Zugang zu qualitätsgesicherten Forschungsdaten]] in ihrer [http://www.eurohorcs.org/SiteCollectionDocuments/EUROHORCs_ESF_ERA_RoadMap.pdf gemeinsamen Vision] des europäischen Forschungsraums und der darauf [http://www.esf.org/index.php?eID=tx_nawsecuredl&u=0&file=fileadmin/be_user/publications/EUROHORCs-ESF Vision and Road Map.pdf] aufbauenden Strategie.

===Allianz der Wissenschaftsorganisationen:Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten der Wissenschaftsorganisationen===

<blockquote>"Mit dem Ziel, die Qualität, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der Wissenschaft zu fördern, verabschiedet die Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen daher folgende Grundsätze für ein koordiniertes weiteres Vorgehen."</blockquote>

In Deutschland wurde die Diskussion 2008 im Rahmen der Schwerpunktinitiative „Digitale Information“[http://www.allianzinitiative.de/] der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen aufgegriffen und 2010 in „[http://www.allianz-initiative.de/de/handlungsfelder/forschungsdaten/grundsaetze/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten]“ gebündelt. Diese Grundsätze tragen der disziplinspezifischen Abhängigkeit der Arbeit mit [[Forschungsdaten]] Rechnung und formulieren übergreifende und elementare Aspekte eines zeitgemäßen Umgangs mit wissenschaftlichen Daten. Neben Aussagen zu rechtlichen Rahmenbedingungen wird beispielsweise die Notwendigkeit einer professionellen Anerkennung des „data sharings“ thematisiert. Dabei unterstützen die Partnerorganisationen der Allianz „die [[Datenarchivierung|langfristige Sicherung]] und den grundsätzlich [[Open Research Data|offenen Zugang zu Daten]] aus öffentlich geförderter Forschung“.

===G8 Science Ministers Statement===

Am 12.06.2013 verabschiedeten die Wissenschaftsminister der G8-Staaten eine gemeinsame Erklärung [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement] zu einer Verstärkung der Zusammenarbeit in verschiedenen Gebieten der Forschungsförderung.

<blockquote>"(...) recognising the role that science has to play in securing present and future sustainable growth, we approved a statement which proposes to the G8 for consideration new areas for collaboration and agreement on global challenges, global research infrastructure, [[Open Research Data|open scientific research data]], and increasing access to the peer-reviewed, published results of scientific research."</blockquote>

===Wissenschaftsrat: Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020===
*[http://www.wissenschaftsrat.de/download/archiv/2359-12.pdf Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020] (13. Juli 2012)
** Qualitätskriterien für die Generierung von [[Forschungsdaten]] und Richtlinien für ein geeignetes [[Data Management|Datenmanagement]] sollten erarbeitet werden (S.56)
** Ausbau des Netzes der Forschungsdaten- und Datenservicezentren zur Verbesserung der [[Datensicherung|Speichermöglichkeiten]] und des Zugangs zu [[Forschungsdaten]] (S.57)
** [[Datenpublikation|Veröffentlichung der Forschungsdaten]] in diesen Zentren (S.77)

===KII: Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur===

* Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur im Auftrag der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz des Bundes und der Länder; kurz: [http://www.leibniz-gemeinschaft.de/fileadmin/user_upload/downloads/Infrastruktur/KII_Gesamtkonzept.pdf KII-Papier] (April 2011)
** [[Forschungsdaten]] sind als nationales Kulturgut anzusehen und sollten im Sinne einer öffentlichen Aufgabe [[Datensicherung|dauerhaft gesichert]] und der (Fach-)Öffentlichkeit sowie zukünftigen (Forscher-)Generationen zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden. (S.29)
** Es ist eine nationale Allianz zwischen allen Akteuren nötig. (S.29)

===DINI: Positionspapier Forschungsdaten===

* [http://edoc.hu-berlin.de/series/dini-schriften/2009-10/PDF/10.pdf Positionspapier Forschungsdaten] der Arbeitsgruppe Elektronisches Publizieren (EPUB) von der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. (DINI)(April 2010)

===Enquete-Kommission "Internet und digitale Gesellschaft des Deutschen Bundestags": Handlungsempfehlungen===

* [http://webarchiv.bundestag.de/cgi/show.php?fileToLoad=2944&id=1223 Handlungsempfehlungen] der Projektgruppe Bildung Forschung - Ausschussdrucksache 17/24(052) (2012)

== Disziplinäre Policies ==

Über die rahmengebenden interdisziplinären Positionspapiere hinaus gibt es insbesondere in den Geo-, Lebens-, und Sozialwissenschaften vielfältige Policies bezüglich des [[Forschungsdatenmanagement|Umgangs mit wissenschaftlichen Daten]]. Solche disziplinären Spezifikationen sind nötig, da wissenschaftliche Daten heterogen sind und ihr Umgang durch die fachlichen Wissenschaftskulturen geprägt ist.

===Bermuda Principles===

<blockquote>“All human genomic sequence data generated by centers funded for large-scale human sequencing should be freely available and in the public domain to encourage research and development and to maximize the benefit to society.“</blockquote>

Ein international beachtetes Beispiel für eine Forschungsdaten-Policy sind die "[<http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/publicat/hgn/v7n6/19intern.shtml> Bermuda Principles]", die 1996 im Rahmen des Human Genome Project formuliert wurden. In ihnen heißt es: „All human genomic sequence data generated by centers funded for large-scale human sequencing should be freely available and in the public domain to encourage research and development and to maximize the benefit to society.“ Mit den Bermuda Principles hat sich eine wissenschaftliche Community in Abstimmung mit Förderorganisationen selbstverpflichtende Regelungen geschaffen. Die Diskussion über den Umgang mit biologischen Daten hält bis heute an. Die lebhafte Debatte in der Community macht deutlich, dass eine Policy kein statisches Dokument ist, sondern weiterentwickelt werden sollte und begleitender Maßnahmen bedarf. Weiter machen die Bermuda Principles die Bedeutung disziplinärer Policies deutlich: Eine [[Datenpublikation|Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten]] vor der eigentlichen Interpretation im Rahmen einer Textpublikation, wie in den Bermuda Principles vorgesehen ist, ist in vielen Disziplinen undenkbar.

===Internationales Polarjahr 2007-2008===

<blockquote>„ [...] in order to maximize the benefit of data gathered under the auspices of the IPY, the IPY Joint Committee requires that IPY data, including operational data delivered in real time, are made available fully, freely, openly, and on the shortest feasible timescale.“</blockquote>

Je mehr Personen und Institutionen an einem Projekt beteiligt sind, desto notwendiger ist es sich auf übergreifende Standards im Umgang mit erhobenen Daten zu einigen. Als Beispiel mag hier das „Internationale Polarjahr 2007-2008“ dienen. In dem Großprojekt wurde eine "[http://classic.ipy.org/Subcommittees/final_ipy_data_policy.pdf Data Policy]" verabschiedet, die für die beteiligten Partner bindend ist. Diese baut auf übergreifenden Positionspapieren des International Council for Science (ICSU) und der World Meteorological Organisation (WMO) auf. In der Einführung wird der Fokus der Policy wie folgt beschrieben: „This policy aims to provide a framework for these [[Data Management|data to be handled in a consistent manner]], and to strike a balance between the rights of investigators, the rights of indigenous peoples, and the need for widespread access through the free and unrestricted sharing and exchange of both data and [[Metadaten|metadata]].“ Das Papier trifft, ausgehend von einer Definition der betroffenen Daten, Aussagen zu folgenden Themen: Zugänglichkeit und Austausch sowie [[Datenpublikation|Publikation]] und [[Datensicherung|Erhaltung]] der im Projekt erhobenen Daten.

===Large Hadron Collider (LHC)===

Drei der [http://home.web.cern.ch/topics/large-hadron-collider LHC]-Kollaborationen in der Hochenergiephysik haben bereits Policies zur Zugänglichkeit der LHC-Daten veröffentlicht:
*[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/AtlasPublic/AtlasPolicyDocuments/A78_ATLAS_Data_Access_Policy.pdf ATLAS]
*[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/LHCb/LHCbDataPreservation/130321-LHCbDataAccessPolicy.pdf LHCb]
*[http://doi.org/10.7483/OPENDATA.CMS.UDBF.JKR9 CMS]

===DFG: Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitätsforschung ===

Die DFG hat 2015 "[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_biodiversitaetsforschung.pdf Richtlinien zum Umgang mit [[Forschungsdaten]] in der Biodiversitätsforschung]" veröffentlicht.

===DFG: Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsdaten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“ ===

2014 hat das Fachkollegium „Erziehungswissenschaft“ der DFG im Rahmen des Rundgespräch „[[Forschungsdaten]] in der Empirischen Bildungsforschung“ das Memorandum "[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_bildungsforschung.pdf Bereitstellung und Nutzung quantitativer [[Forschungsdaten]] in der Bildungsforschung]" veröffentlicht.

===Biosharing===

Die Datenbank biosharing.org weist eine große Zahl von Forschungsdaten-Policies für die Lebenswissenschaften nach: [//biosharing.org/policies/ biosharing.org/policies]

== Institutionelle Policies ==

===Leitlinen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis in wissenschaftlichen Institutionen===

Zur erfolgreichen Umsetzung von disziplinären Policies nehmen sich neben Förderorganisationen auch wissenschaftliche Institutionen des Themenfeldes an.

In Deutschland müssen wissenschaftliche Einrichtungen, die DFG-Mittel in Anspruch nehmen, entsprechend den „Vorschlägen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ eigene Regeln etablieren, die auch die bereits genannte Empfehlung 7 „Datenhaltung“ berücksichtigen. Der Wortlaut dieser Empfehlung wurde beispielsweise vom Senat der Max-Planck-Gesellschaft (MPG) übernommen und erweitert. So heißt es in den [http://www.mpg.de/229457/Regeln_guter_wiss_Praxis__Volltext-Dokument_.pdf Regeln der MPG]: „Es muss entweder vom Institut oder zentral sichergestellt werden, dass Daten zumindest für diesen Zeitraum lesbar verfügbar bleiben. Für berechtigte Interessenten muss der Zugang zu den Daten gewährleistet sein.” Eine ähnliche Richtlinie hat die Helmholtz-Gemeinschaft 1998 für die ihr angeschlossenen Forschugnszentren beschlossen.[http://www.helmholtz.de/forschung/gute_wissenschaftliche_praxis/] An einigen Institutionen wird darüber hinaus auch die Erhaltung der Gerätschaften, die zur Erhebung der Daten verwendet werden, angeregt, so z.B. an der [http://www.uni-siegen.de/uni/forschung/grundsaetze/ Universität Siegen] : „Wann immer möglich, sollen Präparate und Geräte, mit denen Primärdaten erzielt wurden, für denselben Zeitraum aufbewahrt werden.“

===Hochschulrektorenkonferenz (HRK)===

*[http://www.hrk.de/positionen/gesamtliste-beschluesse/position/convention/management-von-forschungsdaten-eine-zentrale-strategische-herausforderung-fuer-hochschulleitungen/ Empfehlung der 16. Mitgliederversammlung der HRK] (13. Mai 2014) Management von Forschungsdaten – eine zentrale strategische Herausforderung für Hochschulleitungen

* [http://www.hrk.de/positionen/gesamtliste-beschluesse/position/convention/wie-hochschulleitungen-die-entwicklung-des-forschungsdatenmanagements-steuern-koennen-orientierung/ Empfehlung der 19. HRK-Mitgliederversammlung (10.11.2015)] Wie Hochschulleitungen die Entwicklung des Forschungsdatenmanagements steuern können. Orientierungspfade, Handlungsoptionen, Szenarien

===Universität Bielefeld===

Am 8. März 2013 hat der Vorstand des [http://www.cit-ec.de CITEC] (Center of Excellence Cognitive Interaction Technology) der [http://www.uni-bielefeld.de Universität Bielefeld] das [http://www.cit-ec.de/de/content/open-science-manifesto CITEC Open Science Manifest] verabschiedet:

<blockquote>"CITEC setzt sich nachdrücklich für das Ideal der Offenen Wissenschaft (Open Science) ein, dass wissenschaftliche Erkenntnisse jeglicher Art offen geteilt werden sollen, so früh wie dies im Forschungsprozess praktikabel ist."</blockquote>

<blockquote>(...)</blockquote>

<blockquote>"CITEC ist davon überzeugt, dass alle Forschungsdaten, die durch öffentliche Mittel finanziert wurden, ohne Einschränkung für eine Nutzung durch die Allgemeinheit bereit gestellt werden sollten, sofern keine rechtlichen oder ethischen Gründe entgegen stehen und die Urheberrechte aller Beteiligten berücksichtigt werden."</blockquote>

Das CITEC Open Science Manfest kann hier abgerufen werden: [http://www.cit-ec.de/sites/default/files/citec_open_science_manifest_DE_0.pdf pdf (deutsch)] | [http://www.cit-ec.de/sites/default/files/citec_open_science_manifesto_EN_0.pdf pdf (englisch)]

Im November 2013 hat das Rektorat der Universität Bielefeld eine [http://data.uni-bielefeld.de/de/resolution Resolution] zum [http://data.uni-bielefeld.de/ Forschungsdatenmanagement] verabschiedet:

<blockquote>"Das Rektorat ruft alle Antragstellerinnen und Antragsteller auf, bereits im Vorfeld von Drittmittelvorhaben, die einen Data Management Plan erfordern (z.B. Deutsche Forschungsgemeinschaft), Beratungsleistungen der Hochschule in Anspruch zu nehmen."</blockquote>

<blockquote>"Das Rektorat ermutigt die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, ihre Forschungsdaten über registrierte disziplinäre Forschungsdaten-Archive, oder, wenn nicht vorhanden, über das Forschungsdaten-Archiv der Universität Bielefeld zu veröffentlichen. Die Veröffentlichung soll personen- und unternehmensbezogene Interessen berücksichtigen und unter verbindlichen Lizenzbedingungen erfolgen."</blockquote>

Die Policy kann [http://data.uni-bielefeld.de/policy hier] abgerufen werden.

===Georg-August-Universität Göttingen===
* [http://www.uni-goettingen.de/de/01-juli-2014-forschungsdaten-leitlinie-der-universitaet-goettingen-einschl-umg/488918.html Website, 01.07.2014]
* [http://www.uni-goettingen.de/de/amtliche-mitteilungen-i-ausgabe-65-06122016/552696.html Aktualiserte Version in Amtliche Mitteilungen, 06.12.2016 Nr.: 65 zusammen mit überarbeiteter Open-Access-Leitlinie]

===Humboldt-Universität zu Berlin===
* [http://www.cms.hu-berlin.de/dataman/policy Website, 08.07.2014]

===Universität Heidelberg===
* [http://www.uni-heidelberg.de/universitaet/profil/researchdata/ Website, 18.07.2014]

===Robert Koch-Institut===

* [http://www.rki.de/DE/Content/Service/Bibliothek/DataPolicy.html Website, 21.09.2015]

===Christian-Albrechts-Universität Kiel===
* [http://www.uni-kiel.de/pressemeldungen/index.php?pmid=2015-408-forschungsdaten-leitlinie Pressemitteilung]
* [http://www.uni-kiel.de/download/pm/2015/2015-408-leitlinie-forschungsdaten.pdf PDF, 14.07.2015]

===Bergische Universität Wuppertal===
*[http://bscw.uni-wuppertal.de/pub/bscw.cgi/d9959781/am15093.pdf Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bergischen Universität Wuppertal vom 27.08.2015]

===Technische Universität Darmstadt===
"Leitlinien zum Umgang mit digitalen Forschungsdaten an der TU Darmstadt", beschlossen am 16. Dezember 2015

* [http://www.tu-darmstadt.de/media/dezernat_vi/relaunch_2015/gute_wiss_praxis/Leitlinien_Forschungsdaten_2015.pdf Leitlinien]
* [http://www.tu-darmstadt.de/media/dezernat_vi/relaunch_2015/gute_wiss_praxis/guidelines_research_data_2015.en.pdf Leitlinien (englisch)]
* [http://www.ulb.tu-darmstadt.de/service/forschungsdaten/digitale_forschungsdaten_an_der_tu/index.de.jsp Website]

===RWTH Aachen===

*[http://www.rwth-aachen.de/cms/root/Forschung/Forschungsdatenmanagement/Forschungsdatenmanagement-an-der-RWTH/~ncfw/Leitlinie-zum-Forschungsdatenmanagement/ Leitlinie zum Forschungsdatenmanagement an der RWTH Aachen, 08.03.2016]

===Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ===

*[http://www.gfz-potsdam.de/medien-kommunikation/meldungen/detailansicht/article/gfz-verabschiedet-grundsaetze-zum-umgang-mit-forschungsdaten/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten, 31.03.2016]
** [http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Deutsche Fassung]
** [http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Englische Fassung]

===Helmholtz-Zentrum Berlin===

* [http://www.helmholtz-berlin.de/pubbin/vademecumdatei?did=326 Data Policy, V1, 2016-06-14]

===Karlsruher Institut für Technologie===
[http://www.rdm.kit.edu/downloads/FDM-Policy_final.pdf Leitlinien zu einem verantwortungsvollen und nachhaltigen Forschungsdatenmanagement am KIT (FDM-Policy), 17.10.2016]

===Universität Bayreuth===
[http://www.uni-bayreuth.de/de/forschung/forschungsfoerderung/dokumente/20161108_UBT-Leitlinien-Forschungsdaten-Management.pdf Leitlinien der Universität Bayreuth zum Forschungsdaten-Management, 08.11.2016]

===Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg===
* [http://www.fau.de/files/2015/09/FAU_Forschungsdaten_Policy.pdf Grundsätze zum Umgang mit digitalen Forschungsdaten an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, beschlossen am 16. November 2016]
* [http://ub.fau.de/schreiben-publizieren/daten-software-forschung/ Website „Daten und Software in der Forschung“]

===Friedrich-Schiller-Universität Jena===

* [http://www.hanfried.uni-jena.de/vhbmedia/Hochschulrecht/Spezielles+Hochschulrecht+(FSU+Jena)/Leitlinie+zum+Umgang+mit+Forschungsdaten+an+der+FSU.pdf Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an der Friedrich-Schiller-Universität Jena (Verabschiedet: 20.12.2016. Veröffentlicht: 20.03.2017)]

* [http://www.hanfried.uni-jena.de/vhbmedia/Hochschulrecht/Spezielles+Hochschulrecht+(FSU+Jena)/Handlungsempfehlung+zum+Forschungsdatenmanagement+der+FSU.pdf Handlungsempfehlung zum Forschungsdatenmanagement an der Friedrich-Schiller-Universität Jena (Verabschiedet: 20.12.2016. Veröffentlicht: 20.03.2017)]

===Universität Kassel===
* [http://www.uni-kassel.de/uni/universitaet/pressekommunikation/neues-vom-campus/meldung/article/universitaet-kassel-verabschiedet-forschungsdaten-leitlinie.html Pressemitteilung]
* [http://www.uni-kassel.de/themen/fileadmin/datas/themen/forschungsdatenmanagement/FD_Leitlinie_UniKassel_Finale_Version.pdf Forschungsdaten-Leitlinie: Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Universität Kassel vom 13.01.2017]

===Universität Siegen===
* [http://www.uni-siegen.de/start/news/oeffentlichkeit/756747.html Pressemitteilung]
* [http://www.uni-siegen.de/start/formularcenter/wissenschaftlerinnen_und_wissenschaftler/forschungsdaten-policy.pdf Forschungsdaten-Policy der Universität Siegen. Verabschiedet durch das Rektorat der Universität Siegen am 30.03.2017]

===Leibniz Universität Hannover===
* [http://www.tib.eu/de/service/aktuelles/detail/richtlinie-zum-umgang-mit-forschungsdaten-an-der-leibniz-universitaet-hannover-verabschiedet/ Pressemitteilung]
* [http://www.fdm.uni-hannover.de/fileadmin/fdm/Richtlinie_Forschungsdaten.pdf Richtlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an der Leibniz Universität Hannover vom 26.4.2017]

===Deutsches Institut für Erwachsenenbildung – Leibniz-Zentrum für Lebenslanges Lernen===
[http://www.die-bonn.de/forschungsdaten-policy/default.aspx DIE-Forschungsdaten-Policy. Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten des Deutschen Instituts für Erwachsenenbildung – Leibniz-Zentrum für Lebenslanges Lernen, beschlossen am 13. Juni 2017]

===Westfälische Wilhelms-Universität Münster===
[http://www.uni-muenster.de/imperia/md/content/forschungsdaten/2017-08-01_wwu_fdm_policy.pdf Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster, verabschiedet durch den Senat am 14.06.2017]

===Universität Stuttgart===
[http://www.ub.uni-stuttgart.de/forschen-publizieren/FoDa-Policy.pdf Forschungsdaten-Policy der Universität Stuttgart]
Vom Rektorat am 25.07.2017 verabschiedet

[http://www.ub.uni-stuttgart.de/forschen-publizieren/FoDa-Policy-English.pdf Research data management policy of the University of Stuttgart]
Issued by the Rectorate on 25 July 2017

==Policies auf Länderebene==
===Fachkonzept E-Science des Landes Baden-Württemberg===
Unter dem Titel [http://mwk.baden-wuerttemberg.de/fileadmin/redaktion/m-mwk/intern/dateien/pdf/Forschung/066_PM_Anlage_E-Science_Web.pdf "E-Science - Wissenschaft unter neuen Rahmenbedingungen"] hat das [http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/startseite/ Wissenschaftsministerium des Landes Baden-Württemberg] 2014 ein Fachkonzept vorlegt, in dem fünf für die Weiterentwicklung der landesweiten Forschungsinfrastruktur zentrale Handlungsfelder identifiziert werden: Lizenzierung, Digitalisierung, Open Access, Forschungsdatenmanagement und Virtuelle Forschungsumgebeungen. Im Hinblick auf das Handlungsfeld des Forschungsdatenmanagements werden im Fachkonzept Maßnahmen zur Weiterentwicklung der technischen Infrastruktur, zur Integration des Themas in die Lehre, Förderprogramme zum Infrastrukturaufbau und zum Aufbau von Data Life Cycle Labs sowie die Einrichtung einer landesweiten Kooperation empfohlen.<ref>http://mwk.baden-wuerttemberg.de/fileadmin/redaktion/m-mwk/intern/dateien/pdf/Forschung/066_PM_Anlage_E-Science_Web.pdf, S.88-90 </ref> Zur Umsetzung des Fachkonzepts hat Land u.a. jeweils Mittel in Höhe von 3 Mio Euro für eine Projektförderlinie "Forschungsdatenmanagement"<ref>http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/e-science-3-millionen-euro-fuer-forschungsdatenmanagement/</ref> und eine Förderlinie "Virtuelle Forschungsumgebungen"<ref>http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/digitalisierung-3-millionen-euro-fuer-virtuelle-forschungsumgebungen-ausgeschrieben-antragsfrist/</ref> bereitgestellt. Die in den Förderlinien geförderten Projekte haben jeweils 2016 die Arbeit aufgenommen.

==[[Förderorganisationen|Förderorganisationen]]==

== Journal Policies==

Neben den Policies von Forschungsförderern kommt den Richtlinien von Zeitschriften eine besondere Bedeutung zu. Der Zugang zu Daten, die Grundlage einer Publikation sind, ist zum einen im Rahmen der inhaltlichen Qualitätssicherung durch Peer-Review-Verfahren vonnöten, zum anderen fördern Herausgebergremien und Verlage verstärkt die offene Zugänglichkeit von wissenschaftlichen Daten. Je nach disziplinärem Fokus und tradiertem Umgang mit den Daten variieren diese Policies.

Festgehalten werden muss, dass die Aussagen zum Umgang mit Forschungsdaten im Rahmen von Editorial-Policies ein komplexes Thema sind. Abhäng von den unterschiedlichen Disziplinen sind die Herangehensweisen an dieses Thema vielfältig. Mit Blick auf die zentrale Rolle der Zeitschriften kommt der Weiterentwicklung von Editorial-Policies zum Umgang mit wissenschaftlichen Daten eine zentrale Rolle zu.

===American Geophysical Union===

<blockquote>„AGU encourages authors to identify and archive their data in approved data centers. If there is no relevant public repository available, and the data are such that they cannot easily be included in a supplement, authors are expected to curate the above data for at least 5 years after publication and provide a transparent process to make the data available to anyone upon request. Data sets that are not curated or cannot be reliably made available to anybody requesting data may not be cited in AGU publications. Limitations or restrictions on sharing data must be reported to the Editor for consideration at the time of submission.“</blockquote>

Für die Publikationen der American Geophysical Union (AGU) gilt eine explizite „[http://publications.agu.org/author-resource-center/publication-policies/data-policy/ AGU Publications Data Policy]“. In dieser werden beispielsweise konkrete Anforderungen an ein „Data Archive“ und an die Zitierung von Forschungsdaten beschrieben.

Die Vorstellung der aktuellen Richtlinien auf dem American Geophysical Union Fall Meeting in San Francisco (Kalifornien) im Dezember 2013 stieß in der AGU Focus Group Earth and Space Science Informatics auf weitverbreitete Kritik. Aus Sicht der Mitglieder werden die neuen Richtlinien als Rückschritt gegenüber dem vorherigen Stand angesehen.

<blockquote>The policy was developed by the Publications Committee and was approved by Council in December. Apparently, the committee consulted with editors and others but there was no call for general member input and ESSI was not consulted. Curiously, they also did not inform or involve Bernard Minster who chaired a committee a few years ago that updated the AGU position statement on data access and preservation.<ref name="AGU_Policy">http://sciencepolicy.agu.org/files/2013/07/AGU-Data-Position-Statement_March-2012.pdf</ref> <ref name="mail_clement">E-Mail von Gail Clement (Scholarly Communications Librarian & Associate Professor, University Libraries, Texas A&M University) an die NASA Earth and Space Science Informatics Liste am 01.01.2014.</ref> </blockquote>

===Public Library of Science===

<blockquote>„PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals. PLoS's ideal is to make all data relevant to a given article and all readily replaceable materials immediately available without restrictions (while not compromising confidentiality in the context of human-subject research).“</blockquote>

Ähnlich konkrete Aussagen zur Veröffentlichung von Daten, die Grundlage einer Textpublikation sind, treffen einige Open-Access-Zeitschriften. Im Rahmen ihres Selbstverständnisses einer offenen Wissenschaftskommunikation fördern diese Zeitschriften häufig eine mögliche Nachnutzung der Daten. So heißt es beim Open-Access-Flagship der Public Library of Science (PLoS) PLoS ONE unter dem Abschnitt „[http://www.plosone.org/static/policies.action#sharing Sharing of Materials, Methods, and Data]“ in der Editorial-Policy: "PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals." Weiter werden Hinweise auf geeignete Forschungsdaten-Repositorien gegeben.

In einem Blog-Beitrag vom Dezember 2013 betonte PLOS noch einmal, dass der Zugang zu den Forschungsdaten, die Grundlage einer Veröffentlichung waren, voraussetzung für eine Veröffentlichung in PLOS ist.

<blockquote>"PLOS journals require authors to make all data underlying the findings described in their manuscript fully available without restriction, with rare exception.

When submitting a manuscript online, authors must provide a Data Availability Statement describing compliance with PLOS’s policy. The data availability statement will be published with the article if accepted.

Refusal to share data and related metadata and methods in accordance with this policy will be grounds for rejection." [http://www.plos.org/data-access-for-the-open-access-literature-ploss-data-policy/]</blockquote>

===Cell===

<blockquote>„One of the terms and conditions of publishing in Neuron is that authors be willing to distribute any materials and protocols used in the published experiments to qualified researchers for their own use.“</blockquote>

In einigen Fachgebieten der Lebenswissenschaften ist diese Forderung bereits Praxis. So heißt es in der [http://www.cell.com/authors Policy der Zeitschrift Cell] „One of the terms and conditions of publishing in Cell is that authors be willing to distribute any materials and protocols used in the published experiments to qualified researchers for their own use.“ Beispielsweise müssen Nukleotid- und Proteinsequenzen in geeigneten Datenbanken, wie z.B. der Worldwide Protein Data Bank, ab dem Zeitpunkt der Veröffentlichung ohne Restriktionen zugänglich sein und durch die Angabe der „accession number“ der jeweiligen Datenbank identifizierbar sein.

===American Economic Review===
<blockquote>"It is the policy of the American Economic Review to publish papers only if the data used in the analysis are clearly and precisely documented and are readily available to any researcher for purposes of replication. Authors of accepted papers that contain empirical work, simulations, or experimental work must provide to the Review, prior to publication, the data, programs, and other details of the computations sufficient to permit replication."</blockquote>

Für den Bereich der Wirtschaftswissenschaften stellt die [http://www.aeaweb.org/aer/data.php Data Policy] der AER eine Art "De-Facto Standard" dar. Die Policy selbst ist wesentlich länger als das dargestellte Zitat und hat genauere Anforderungen, die sich je nach Art der Forschung unterscheiden (empirisch-basiert, experimentell, Simulationen). Die Data Policy der AER wird von verschiedenen Zeitschriften in den Wirtschaftswissenschaften (in Teils deutlich veränderter Form) verwendet.

===Springer Nature===

Springer Nature unterscheiden vier Formen von Data Policies:

Typ 1: Das Teilen und Zitieren von Forschungsdaten wird empfohlen, es ist jedoch nicht verbindlich. (Data sharing and data citation is encouraged but not required)

Typ 2: Das Teilen und der Nachweis des Teilens von Forschungsdaten wird empfohlen. (Data sharing and evidence of data sharing encouraged)

Typ 3: Das Teilen von Forschungsdaten wird empfohlen, Aussagen zur Verfügbarkeit der Forschungsdaten sind erforderlich. (Data sharing encouraged and statements of data availability required)

Typ 4: Das Teilen von Forschungsdaten, der Nachweis des Teilens sowie das Peer Review der Forschungsdaten ist erforderlich. (Data sharing, evidence of data sharing and peer review of data required)

Diese werden für die Zeitschriften von Springer Nature als eine Art Policy-Kit erläutert und angeboten.

vgl. Iain Hrynaszkiewicz, Aliaksandr Birukou, Mathias Astell, Sowmya Swaminathan, Amye Kenall, Varsha Khodiyar: Standardising and harmonising research data policy in scholarly publishing. Preprint: BioRxiv. [http://biorxiv.org/content/early/2017/04/04/122929] doi: https://doi.org/10.1101/122929 (Zusammenfassung von Ben Kaden im LIBREAS-Tumblr: [http://libreas.tumblr.com/post/162039884036/forschungsdaten-policy-kit])

== Anmerkung ==
Diese Zusammenstellung basiert u.a. auf: Pampel, H., & Bertelmann, R. (2011). „Data Policies“ im Spannungsfeld zwischen Empfehlung und Verpflichtung. In S. Büttner, H.-C. Hobohm, & L. Müller (Eds.), Handbuch Forschungsdatenmanagement (pp. 49–61). Bad Honnef: Bock + Herchen. [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:525-opus-2287 urn:nbn:de:kobv:525-opus-2287]

Die Ergänzungen zu wirtschaftswissenschaftlichen Zeitschriften basieren auf den Ergebnissen einer Studie des DFG-geförderten [http://www.edawax.de EDaWaX-Projekts]. Das Projekt hat unter anderem eine [http://www.edawax.de/wp-content/uploads/2016/02/Data-Policies_mit-Links.pdf Volltext-Liste] der Data Policies von 49 wirtschaftswissenschaftlichen Fachzeitschriten veröffentlicht.

== Literatur und Verweise ==

<references />

[[Category:Policies]]
[[Kategorie:Data_Management]]
[[Kategorie:Förderorganisationen]]

UAG Datenmanagementpläne und Beratung

2017-04-24T08:03:04Z

Florian Fritze:

Data Management Pläne

2017-04-04T09:44:45Z

Florian Fritze: /* Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools */

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==

* Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

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"]

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange<ref name="KE">The Knowledge Exchange (KE) partners are five key national organisations within Europe tasked with developing infrastructure and services to enable the use of digital technologies to improve higher education and research: CSC in Finland, DEFF in Denmark, DFG in Germany, Jisc in the UK and SURF in the Netherlands. http://www.knowledge-exchange.info/</ref> veröffentlicht.

* Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

==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]

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

* [http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf Horizon 2020 Data Pilot]

* [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten.pdf Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)]

==Tools==

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

* Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit [http://dmptool.org DMPTool] ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf [http://github.com/CDLUC3/dmptool github.com] veröffentlicht.

* Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung [http://dmponline.dcc.ac.uk DMPonline] betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMPonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschsprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 erarbeitet<ref>[http://www.cms.hu-berlin.de/de/dl/dataman/dmp-anleitung Handreichung der HU zu Horizon2020 in DMPonline]</ref>. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf [http://github.com/DigitalCurationCentre/DMPonline_v4 github.com] veröffentlicht.

* Pionier in Deutschland ist das [http://data.uni-bielefeld.de/de/data-management-plan Online Tool für die Erstellung eines DMP der Universität Bielefeld]. Eingebettet in die Beratungsleistungen der Kontaktstelle Forschungsdaten an der Universitätsbibliothek können hier DMP durch die Mitglieder der Universität erstellt werden. Die Inhalte des Tools bauen auf den Vorarbeiten von WissGrid<ref name=wissgrid>[http://www.wissgrid.de/publikationen/deliverables/wp3/WissGrid-oeffentlicher-Entwurf-Checkliste-Forschungsdaten-Management.pdf WissGrid Checkliste]</ref> und ANDS<ref>[http://ands.org.au/guides/data-management-planning-awareness.pdf ANDS Guide]</ref> auf.

* Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.<ref>[http://oa.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/redakteur/Workshops/helmholtz_datenwebinar27_kuberek.pdf Präsentation zu DepositOnce und TUP-DMP]</ref>

* Das DFG geförderte Projekt [http://rdmorganiser.github.io/ RDMO (Research Data Management Organiser)] entwickelt ein generisches Tool zur Erstellung von DMP, welches die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und zusätzlich die textuelle Ausgabe eines Forschungsdatenmanagementplans ermöglicht. Das Tool wird auf der WissGrid Checkliste basieren<ref name=wissgrid /> und alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure ansprechen, sowie die gesamte Projektlaufzeit abdecken. Das fertige Tool soll selbstständig durch Institutionen oder Universitäten installierbar sein und sich einfach durch disziplin- bzw. institutionsspezifische Inhalte anreichern lassen.

* [http://github.com/DMPRoadmap DMPRoadmap] ist eine Fusion aus dem DMPTool und DMPonline und wird vom [http://www.dcc.ac.uk/ Digital Curation Centre (DCC)] und dem [http://www.cdlib.org/services/uc3/ University of California Curation Center (UC3)] entwickelt.
===Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools===

{| class="wikitable"
|-
! scope="col"| DMPTool
! scope="col"| DMPonline
! scope="col"| RDMO
! scope="col"| DMPRoadmap
|-
| DMPTool beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und anderen Softwarekomponenten.
Die Authentifizierung geschieht mit OmniAuth entweder an einem LDAP-Server und/oder einen Shibboleth-Identityprovider.
Als Datenbank kann bspw. MySQL eingesetzt werden.
| DMPonline ist eine Rails 3.X-Anwendung und benötigt mindestens einen MySQL-Server der Version 5.0 oder höher. Eine Authentifizierung über Shibboleth ist möglich.
| RDMO basiert auf dem Python-Django-Framework und anderen Softwarekomponenten, als Datenbank kann sqlite3, MySQL oder PostgreSQL verwendet werden.
Eine Authentifizierung via Shibboleth oder OAuth ist möglich.
| DMPRoadmap beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und unterstützt MySQL-, SQLite- als auch PostgreSQL-Datenbanken.
|}

==Unter-AG Datenmanagementpläne==

Auf dem [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/6-dininestor-workshop-kooperationstreffen-forschungsdaten/ 6. DINI/nestor-Workshop], dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "Unter-AG Datenmanagementpläne" gegründet. Nähere Informationen zu dieser Gruppe finden Sie auf der Wiki-Seite der [[UAG_Datenmanagementpläne | Unterarbeitsgruppe Datenmanagementpläne]].

== Literatur und Verweise ==

<references />

UAG Datenmanagementpläne und Beratung

2017-02-10T06:35:54Z

Florian Fritze: /* Gründungstreffen */

Data Management Pläne

2017-02-09T14:28:11Z

Florian Fritze: /* Tools */

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==

* Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

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"]

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange<ref name="KE">The Knowledge Exchange (KE) partners are five key national organisations within Europe tasked with developing infrastructure and services to enable the use of digital technologies to improve higher education and research: CSC in Finland, DEFF in Denmark, DFG in Germany, Jisc in the UK and SURF in the Netherlands. http://www.knowledge-exchange.info/</ref> veröffentlicht.

* Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

==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]

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

* [http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf Horizon 2020 Data Pilot]

* [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten.pdf Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)]

==Tools==

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

* Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit [http://dmptool.org DMPTool] ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf [http://github.com/CDLUC3/dmptool github.com] veröffentlicht.

* Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung [http://dmponline.dcc.ac.uk DMPonline] betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMPonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschsprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 erarbeitet<ref>[http://www.cms.hu-berlin.de/de/dl/dataman/dmp-anleitung Handreichung der HU zu Horizon2020 in DMPonline]</ref>. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf [http://github.com/DigitalCurationCentre/DMPonline_v4 github.com] veröffentlicht.

* Pionier in Deutschland ist das [http://data.uni-bielefeld.de/de/data-management-plan Online Tool für die Erstellung eines DMP der Universität Bielefeld]. Eingebettet in die Beratungsleistungen der Kontaktstelle Forschungsdaten an der Universitätsbibliothek können hier DMP durch die Mitglieder der Universität erstellt werden. Die Inhalte des Tools bauen auf den Vorarbeiten von WissGrid<ref name=wissgrid>[http://www.wissgrid.de/publikationen/deliverables/wp3/WissGrid-oeffentlicher-Entwurf-Checkliste-Forschungsdaten-Management.pdf WissGrid Checkliste]</ref> und ANDS<ref>[http://ands.org.au/guides/data-management-planning-awareness.pdf ANDS Guide]</ref> auf.

* Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.<ref>[http://oa.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/redakteur/Workshops/helmholtz_datenwebinar27_kuberek.pdf Präsentation zu DepositOnce und TUP-DMP]</ref>

* Das DFG geförderte Projekt [http://rdmorganiser.github.io/ RDMO (Research Data Management Organiser)] entwickelt ein generisches Tool zur Erstellung von DMP, welches die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und zusätzlich die textuelle Ausgabe eines Forschungsdatenmanagementplans ermöglicht. Das Tool wird auf der WissGrid Checkliste basieren<ref name=wissgrid /> und alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure ansprechen, sowie die gesamte Projektlaufzeit abdecken. Das fertige Tool soll selbstständig durch Institutionen oder Universitäten installierbar sein und sich einfach durch disziplin- bzw. institutionsspezifische Inhalte anreichern lassen.

* [http://github.com/DMPRoadmap DMPRoadmap] ist eine Fusion aus dem DMPTool und DMPonline und wird vom [http://www.dcc.ac.uk/ Digital Curation Centre (DCC)] und dem [http://www.cdlib.org/services/uc3/ University of California Curation Center (UC3)] entwickelt.
===Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools===

{| class="wikitable"
|-
! scope="col"| DMPTool
! scope="col"| DMPonline
! scope="col"| RDMO
! scope="col"| DMPRoadmap
|-
| DMPTool beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und anderen Softwarekomponenten.
Die Authentifizierung geschieht mit OmniAuth entweder an einem LDAP-Server und/oder einen Shibboleth-Identityprovider.
Als Datenbank kann bspw. MySQL eingesetzt werden.
| DMPonline ist eine Rails 3.X-Anwendung und benötigt mindestens einen MySQL-Server der Version 5.0 oder höher. Eine Authentifizierung über Shibboleth ist möglich.
| RDMO basiert auf dem Python-Django-Framework und anderen Softwarekomponenten, als Datenbank kann sqlite3, MySQL oder PostgreSQL verwendet werden.
Eine Authentifizierung via Shibboleth ist bspw. mit dem Django-Modul „django-shibboleth-remoteuser“ der [http://github.com/Brown-University-Library/django-shibboleth-remoteuser Brown-University Library] möglich.
| DMPRoadmap beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und unterstützt MySQL-, SQLite- als auch PostgreSQL-Datenbanken.
|}

==Unter-AG Datenmanagementpläne==

Auf dem [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/6-dininestor-workshop-kooperationstreffen-forschungsdaten/ 6. DINI/nestor-Workshop], dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "Unter-AG Datenmanagementpläne" gegründet. Nähere Informationen zu dieser Gruppe finden Sie auf der Wiki-Seite der [[UAG_Datenmanagementpläne | Unterarbeitsgruppe Datenmanagementpläne]].

== Literatur und Verweise ==

<references />

Data Management Pläne

2017-02-09T14:17:48Z

Florian Fritze: /* Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools */

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==

* Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

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"]

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange<ref name="KE">The Knowledge Exchange (KE) partners are five key national organisations within Europe tasked with developing infrastructure and services to enable the use of digital technologies to improve higher education and research: CSC in Finland, DEFF in Denmark, DFG in Germany, Jisc in the UK and SURF in the Netherlands. http://www.knowledge-exchange.info/</ref> veröffentlicht.

* Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

==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]

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

* [http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf Horizon 2020 Data Pilot]

* [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten.pdf Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)]

==Tools==

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

* Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit [http://dmptool.org DMPTool] ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf [http://github.com/CDLUC3/dmptool github.com] veröffentlicht.

* Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung [http://dmponline.dcc.ac.uk DMPonline] betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMPonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschsprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 erarbeitet<ref>[http://www.cms.hu-berlin.de/de/dl/dataman/dmp-anleitung Handreichung der HU zu Horizon2020 in DMPonline]</ref>. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf [http://github.com/DigitalCurationCentre/DMPonline_v4 github.com] veröffentlicht.

* Pionier in Deutschland ist das [http://data.uni-bielefeld.de/de/data-management-plan Online Tool für die Erstellung eines DMP der Universität Bielefeld]. Eingebettet in die Beratungsleistungen der Kontaktstelle Forschungsdaten an der Universitätsbibliothek können hier DMP durch die Mitglieder der Universität erstellt werden. Die Inhalte des Tools bauen auf den Vorarbeiten von WissGrid<ref name=wissgrid>[http://www.wissgrid.de/publikationen/deliverables/wp3/WissGrid-oeffentlicher-Entwurf-Checkliste-Forschungsdaten-Management.pdf WissGrid Checkliste]</ref> und ANDS<ref>[http://ands.org.au/guides/data-management-planning-awareness.pdf ANDS Guide]</ref> auf.

* Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.<ref>[http://oa.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/redakteur/Workshops/helmholtz_datenwebinar27_kuberek.pdf Präsentation zu DepositOnce und TUP-DMP]</ref>

* Das DFG geförderte Projekt [http://rdmorganiser.github.io/ RDMO (Research Data Management Organiser)] entwickelt ein generisches Tool zur Erstellung von DMP, welches die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und zusätzlich die textuelle Ausgabe eines Forschungsdatenmanagementplans ermöglicht. Das Tool wird auf der WissGrid Checkliste basieren<ref name=wissgrid /> und alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure ansprechen, sowie die gesamte Projektlaufzeit abdecken. Das fertige Tool soll selbstständig durch Institutionen oder Universitäten installierbar sein und sich einfach durch disziplin- bzw. institutionsspezifische Inhalte anreichern lassen.

===Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools===

{| class="wikitable"
|-
! scope="col"| DMPTool
! scope="col"| DMPonline
! scope="col"| RDMO
! scope="col"| DMPRoadmap
|-
| DMPTool beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und anderen Softwarekomponenten.
Die Authentifizierung geschieht mit OmniAuth entweder an einem LDAP-Server und/oder einen Shibboleth-Identityprovider.
Als Datenbank kann bspw. MySQL eingesetzt werden.
| DMPonline ist eine Rails 3.X-Anwendung und benötigt mindestens einen MySQL-Server der Version 5.0 oder höher. Eine Authentifizierung über Shibboleth ist möglich.
| RDMO basiert auf dem Python-Django-Framework und anderen Softwarekomponenten, als Datenbank kann sqlite3, MySQL oder PostgreSQL verwendet werden.
Eine Authentifizierung via Shibboleth ist bspw. mit dem Django-Modul „django-shibboleth-remoteuser“ der [http://github.com/Brown-University-Library/django-shibboleth-remoteuser Brown-University Library] möglich.
| DMPRoadmap beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und unterstützt MySQL-, SQLite- als auch PostgreSQL-Datenbanken.
|}

==Unter-AG Datenmanagementpläne==

Auf dem [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/6-dininestor-workshop-kooperationstreffen-forschungsdaten/ 6. DINI/nestor-Workshop], dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "Unter-AG Datenmanagementpläne" gegründet. Nähere Informationen zu dieser Gruppe finden Sie auf der Wiki-Seite der [[UAG_Datenmanagementpläne | Unterarbeitsgruppe Datenmanagementpläne]].

== Literatur und Verweise ==

<references />

Data Policies

2016-11-28T15:38:12Z

Florian Fritze: /* Large Hadron Collider (LHC) */

== Interdisziplinäre Policies ==

===DFG: Empfehlungen zur Sicherung [[Gute wissenschaftliche Praxis|guter wissenschaftlicher Praxis]]===

<blockquote>„Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”</blockquote>

Vor dem Hintergrund eines international beachteten Falls wissenschaftlichen Fehlverhaltens in Deutschland verabschiedete das Präsidium der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) 1997 „[http://www.dfg.de/download/pdf/dfg_im_profil/reden_stellungnahmen/download/empfehlung_wiss_praxis_0198.pdf Empfehlungen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis]“. Die Vorschläge wurden auf Basis bestehender Regelungen im Ausland formuliert und sind an wissenschaftliche Institutionen und deren Mitarbeiter adressiert. Ihrem Selbstverständnis nach definieren sich die Vorschläge nicht als „detailliertes Regelsystem“. Anliegen des Papiers ist es wissenschaftlichen Einrichtungen „einen Rahmen für eigene Überlegungen” zu geben . In den Vorschlägen werden sechzehn Empfehlungen beschrieben. In der Empfehlung 7 „Datenhaltung“ wird der Umgang mit wissenschaftlichen Daten aufgegriffen: „Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”

Diese Empfehlungen müssen bei der Inanspruchnahme von Mitteln der DFG eingehalten werden. Darüber hinaus fordert die DFG Mittelempfänger seit 1998 auf, an ihrer Einrichtung entsprechend den Empfehlungen eigene Regeln zur Sicherung einer [[Gute wissenschaftliche Praxis|guten wissenschaftlichen Praxis]] zu etablieren.

Im Oktober 2015 veröffentlichte die DFG neue [http://www.dfg.de/foerderung/info_wissenschaft/2015/info_wissenschaft_15_66/ Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten]. Sie richten sich insbesondere an die wissenschaftlichen Disziplinen und Communities, für die Erzeugung, Aufbereitung und Bereitstellung von Forschungsdaten Standards zu identifizieren und zu entwickeln sowie die Bereitstellung von Forschungsdaten als wissenschaftliche Leistung anzuerkennen.

Eine [http://www.dfg.de/foerderung/antragstellung_begutachtung_entscheidung/antragstellende/antragstellung/nachnutzung_forschungsdaten/ Informationsseite] zu Forschungsdaten stellt die DFG ebenfalls bereit.

* Ausschuss für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme (AWBI): Unterausschuss für Informationsmanagement: [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/ua_inf_empfehlungen_200901.pdf Empfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimärdaten]

===Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen===

<blockquote>„[[Open Access|Open access]] contributions include original scientific research results, raw data and [[Metadaten|metadata]], source materials, digital representations of pictorial and graphical materials and scholarly multimedia material.“</blockquote>

Führende Wissenschaftsorganisationen verabschiedeten 2003 die „[http://oa.mpg.de/lang/de/berlin-prozess/berliner-erklarung Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen]“. Dieses Dokument bildet einen Grundpfeiler vielfältiger Aktivitäten, die unter dem Begriff [[Open Access]] gefasst werden. Die Unterzeichner erklären ihr Bestreben neben klassischen Textpublikationen auch „raw data and [[Metadaten|metadata]], source materials, digital representations of pictorial and graphical materials and scholarly multimedia material“ im Internet frei zugänglich und nachnutzbar zu machen.

===Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding===

<blockquote>„To promote improved scientific and social return on the public investments in research data, OECD member countries have established a variety of laws, policies and practices concerning access to [[Forschungsdaten|research data]] at the national level.“</blockquote>

Für große Aufmerksamkeit sorgten die „[http://www.oecd.org/dataoecd/9/61/38500813.pdf Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding]“, die die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) 2007 veröffentlichte. Ziel des Papiers, das eine Steigerung des gesellschaftlichen Nutzens durch frei zugängliche [[Forschungsdaten]] fordert, ist es u.a. eine „[[Open Research Data|culture of openness and sharing of research data]] among the public research communities“ in den Mitgliedstaaten der OECD zu fördern.

===EUROHORCs and ESF Vision on a Globally Competitive ERA===

<blockquote>"The collection of [[Forschungsdaten|research data]] is a huge investment. Permanent access to such data, if quality [[Dateiformat|controlled and in interoperable formats]], allows other researchers to use them, allows re-analysis of, for example, long time series and could play a role in ensuring research integrity. EUROHORCs and ESF will address how to best promote and ensure such permanent access to data generated with their funding."</blockquote>

Vor dem Hintergrund einer breiten Diskussion in den wissenschaftlichen Disziplinen verankerten die European Science Foundation (ESF) und die European Heads of Research Councils (EUROHORCs) die Forderung nach einem [[Open Research Data|offenen Zugang zu qualitätsgesicherten Forschungsdaten]] in ihrer [http://www.eurohorcs.org/SiteCollectionDocuments/EUROHORCs_ESF_ERA_RoadMap.pdf gemeinsamen Vision] des europäischen Forschungsraums und der darauf [http://www.esf.org/index.php?eID=tx_nawsecuredl&u=0&file=fileadmin/be_user/publications/EUROHORCs-ESF Vision and Road Map.pdf] aufbauenden Strategie.

===Allianz der Wissenschaftsorganisationen:Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten der Wissenschaftsorganisationen===

<blockquote>"Mit dem Ziel, die Qualität, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der Wissenschaft zu fördern, verabschiedet die Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen daher folgende Grundsätze für ein koordiniertes weiteres Vorgehen."</blockquote>

In Deutschland wurde die Diskussion 2008 im Rahmen der Schwerpunktinitiative „Digitale Information“[http://www.allianzinitiative.de/] der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen aufgegriffen und 2010 in „[http://www.allianz-initiative.de/de/handlungsfelder/forschungsdaten/grundsaetze/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten]“ gebündelt. Diese Grundsätze tragen der disziplinspezifischen Abhängigkeit der Arbeit mit [[Forschungsdaten]] Rechnung und formulieren übergreifende und elementare Aspekte eines zeitgemäßen Umgangs mit wissenschaftlichen Daten. Neben Aussagen zu rechtlichen Rahmenbedingungen wird beispielsweise die Notwendigkeit einer professionellen Anerkennung des „data sharings“ thematisiert. Dabei unterstützen die Partnerorganisationen der Allianz „die [[Datenarchivierung|langfristige Sicherung]] und den grundsätzlich [[Open Research Data|offenen Zugang zu Daten]] aus öffentlich geförderter Forschung“.

===G8 Science Ministers Statement===

Am 12.06.2013 verabschiedeten die Wissenschaftsminister der G8-Staaten eine gemeinsame Erklärung [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement] zu einer Verstärkung der Zusammenarbeit in verschiedenen Gebieten der Forschungsförderung.

<blockquote>"(...) recognising the role that science has to play in securing present and future sustainable growth, we approved a statement which proposes to the G8 for consideration new areas for collaboration and agreement on global challenges, global research infrastructure, [[Open Research Data|open scientific research data]], and increasing access to the peer-reviewed, published results of scientific research."</blockquote>

===Wissenschaftsrat: Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020===
*[http://www.wissenschaftsrat.de/download/archiv/2359-12.pdf Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020] (13. Juli 2012)
** Qualitätskriterien für die Generierung von [[Forschungsdaten]] und Richtlinien für ein geeignetes [[Data Management|Datenmanagement]] sollten erarbeitet werden (S.56)
** Ausbau des Netzes der Forschungsdaten- und Datenservicezentren zur Verbesserung der [[Datensicherung|Speichermöglichkeiten]] und des Zugangs zu [[Forschungsdaten]] (S.57)
** [[Datenpublikation|Veröffentlichung der Forschungsdaten]] in diesen Zentren (S.77)

===KII: Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur===

* Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur im Auftrag der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz des Bundes und der Länder; kurz: [http://www.leibniz-gemeinschaft.de/fileadmin/user_upload/downloads/Infrastruktur/KII_Gesamtkonzept.pdf KII-Papier] (April 2011)
** [[Forschungsdaten]] sind als nationales Kulturgut anzusehen und sollten im Sinne einer öffentlichen Aufgabe [[Datensicherung|dauerhaft gesichert]] und der (Fach-)Öffentlichkeit sowie zukünftigen (Forscher-)Generationen zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden. (S.29)
** Es ist eine nationale Allianz zwischen allen Akteuren nötig. (S.29)

===DINI: Positionspapier Forschungsdaten===

* [http://edoc.hu-berlin.de/series/dini-schriften/2009-10/PDF/10.pdf Positionspapier Forschungsdaten] der Arbeitsgruppe Elektronisches Publizieren (EPUB) von der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. (DINI)(April 2010)

===Enquete-Kommission "Internet und digitale Gesellschaft des Deutschen Bundestags": Handlungsempfehlungen===

* [http://webarchiv.bundestag.de/cgi/show.php?fileToLoad=2944&id=1223 Handlungsempfehlungen] der Projektgruppe Bildung Forschung - Ausschussdrucksache 17/24(052) (2012)

== Disziplinäre Policies ==

Über die rahmengebenden interdisziplinären Positionspapiere hinaus gibt es insbesondere in den Geo-, Lebens-, und Sozialwissenschaften vielfältige Policies bezüglich des [[Forschungsdatenmanagement|Umgangs mit wissenschaftlichen Daten]]. Solche disziplinären Spezifikationen sind nötig, da wissenschaftliche Daten heterogen sind und ihr Umgang durch die fachlichen Wissenschaftskulturen geprägt ist.

===Bermuda Principles===

<blockquote>“All human genomic sequence data generated by centers funded for large-scale human sequencing should be freely available and in the public domain to encourage research and development and to maximize the benefit to society.“</blockquote>

Ein international beachtetes Beispiel für eine Forschungsdaten-Policy sind die "[<http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/publicat/hgn/v7n6/19intern.shtml> Bermuda Principles]", die 1996 im Rahmen des Human Genome Project formuliert wurden. In ihnen heißt es: „All human genomic sequence data generated by centers funded for large-scale human sequencing should be freely available and in the public domain to encourage research and development and to maximize the benefit to society.“ Mit den Bermuda Principles hat sich eine wissenschaftliche Community in Abstimmung mit Förderorganisationen selbstverpflichtende Regelungen geschaffen. Die Diskussion über den Umgang mit biologischen Daten hält bis heute an. Die lebhafte Debatte in der Community macht deutlich, dass eine Policy kein statisches Dokument ist, sondern weiterentwickelt werden sollte und begleitender Maßnahmen bedarf. Weiter machen die Bermuda Principles die Bedeutung disziplinärer Policies deutlich: Eine [[Datenpublikation|Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten]] vor der eigentlichen Interpretation im Rahmen einer Textpublikation, wie in den Bermuda Principles vorgesehen ist, ist in vielen Disziplinen undenkbar.

===Internationales Polarjahr 2007-2008===

<blockquote>„ [...] in order to maximize the benefit of data gathered under the auspices of the IPY, the IPY Joint Committee requires that IPY data, including operational data delivered in real time, are made available fully, freely, openly, and on the shortest feasible timescale.“</blockquote>

Je mehr Personen und Institutionen an einem Projekt beteiligt sind, desto notwendiger ist es sich auf übergreifende Standards im Umgang mit erhobenen Daten zu einigen. Als Beispiel mag hier das „Internationale Polarjahr 2007-2008“ dienen. In dem Großprojekt wurde eine "[http://classic.ipy.org/Subcommittees/final_ipy_data_policy.pdf Data Policy]" verabschiedet, die für die beteiligten Partner bindend ist. Diese baut auf übergreifenden Positionspapieren des International Council for Science (ICSU) und der World Meteorological Organisation (WMO) auf. In der Einführung wird der Fokus der Policy wie folgt beschrieben: „This policy aims to provide a framework for these [[Data Management|data to be handled in a consistent manner]], and to strike a balance between the rights of investigators, the rights of indigenous peoples, and the need for widespread access through the free and unrestricted sharing and exchange of both data and [[Metadaten|metadata]].“ Das Papier trifft, ausgehend von einer Definition der betroffenen Daten, Aussagen zu folgenden Themen: Zugänglichkeit und Austausch sowie [[Datenpublikation|Publikation]] und [[Datensicherung|Erhaltung]] der im Projekt erhobenen Daten.

===Large Hadron Collider (LHC)===

Drei der [http://home.web.cern.ch/topics/large-hadron-collider LHC]-Kollaborationen in der Hochenergiephysik haben bereits Policies zur Zugänglichkeit der LHC-Daten veröffentlicht:
*[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/AtlasPublic/AtlasPolicyDocuments/A78_ATLAS_Data_Access_Policy.pdf ATLAS]
*[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/LHCb/LHCbDataPreservation/130321-LHCbDataAccessPolicy.pdf LHCb]
*[http://doi.org/10.7483/OPENDATA.CMS.UDBF.JKR9 CMS]

===DFG: Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitätsforschung ===

Die DFG hat 2015 "[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_biodiversitaetsforschung.pdf Richtlinien zum Umgang mit [[Forschungsdaten]] in der Biodiversitätsforschung]" veröffentlicht.

===DFG: Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsdaten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“ ===

2014 hat das Fachkollegium „Erziehungswissenschaft“ der DFG im Rahmen des Rundgespräch „[[Forschungsdaten]] in der Empirischen Bildungsforschung“ das Memorandum "[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_bildungsforschung.pdf Bereitstellung und Nutzung quantitativer [[Forschungsdaten]] in der Bildungsforschung]" veröffentlicht.

== Institutionelle Policies ==

===Leitlinen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis in wissenschaftlichen Institutionen===

Zur erfolgreichen Umsetzung von disziplinären Policies nehmen sich neben Förderorganisationen auch wissenschaftliche Institutionen des Themenfeldes an.

In Deutschland müssen wissenschaftliche Einrichtungen, die DFG-Mittel in Anspruch nehmen, entsprechend den „Vorschlägen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ eigene Regeln etablieren, die auch die bereits genannte Empfehlung 7 „Datenhaltung“ berücksichtigen. Der Wortlaut dieser Empfehlung wurde beispielsweise vom Senat der Max-Planck-Gesellschaft (MPG) übernommen und erweitert. So heißt es in den [http://www.mpg.de/229457/Regeln_guter_wiss_Praxis__Volltext-Dokument_.pdf Regeln der MPG]: „Es muss entweder vom Institut oder zentral sichergestellt werden, dass Daten zumindest für diesen Zeitraum lesbar verfügbar bleiben. Für berechtigte Interessenten muss der Zugang zu den Daten gewährleistet sein.” Eine ähnliche Richtlinie hat die Helmholtz-Gemeinschaft 1998 für die ihr angeschlossenen Forschugnszentren beschlossen.[http://www.helmholtz.de/forschung/gute_wissenschaftliche_praxis/] An einigen Institutionen wird darüber hinaus auch die Erhaltung der Gerätschaften, die zur Erhebung der Daten verwendet werden, angeregt, so z.B. an der [http://www.uni-siegen.de/uni/forschung/grundsaetze/ Universität Siegen] : „Wann immer möglich, sollen Präparate und Geräte, mit denen Primärdaten erzielt wurden, für denselben Zeitraum aufbewahrt werden.“

===Hochschulrektorenkonferenz (HRK)===

*[http://www.hrk.de/positionen/gesamtliste-beschluesse/position/convention/management-von-forschungsdaten-eine-zentrale-strategische-herausforderung-fuer-hochschulleitungen/ Empfehlung der 16. Mitgliederversammlung der HRK] (13. Mai 2014) Management von Forschungsdaten – eine zentrale strategische Herausforderung für Hochschulleitungen

* [http://www.hrk.de/positionen/gesamtliste-beschluesse/position/convention/wie-hochschulleitungen-die-entwicklung-des-forschungsdatenmanagements-steuern-koennen-orientierung/ Empfehlung der 19. HRK-Mitgliederversammlung (10.11.2015)] Wie Hochschulleitungen die Entwicklung des Forschungsdatenmanagements steuern können. Orientierungspfade, Handlungsoptionen, Szenarien

===Universität Bielefeld===

Am 8. März 2013 hat der Vorstand des [http://www.cit-ec.de CITEC] (Center of Excellence Cognitive Interaction Technology) der [http://www.uni-bielefeld.de Universität Bielefeld] das [http://www.cit-ec.de/de/content/open-science-manifesto CITEC Open Science Manifest] verabschiedet:

<blockquote>"CITEC setzt sich nachdrücklich für das Ideal der Offenen Wissenschaft (Open Science) ein, dass wissenschaftliche Erkenntnisse jeglicher Art offen geteilt werden sollen, so früh wie dies im Forschungsprozess praktikabel ist."</blockquote>

<blockquote>(...)</blockquote>

<blockquote>"CITEC ist davon überzeugt, dass alle Forschungsdaten, die durch öffentliche Mittel finanziert wurden, ohne Einschränkung für eine Nutzung durch die Allgemeinheit bereit gestellt werden sollten, sofern keine rechtlichen oder ethischen Gründe entgegen stehen und die Urheberrechte aller Beteiligten berücksichtigt werden."</blockquote>

Das CITEC Open Science Manfest kann hier abgerufen werden: [http://www.cit-ec.de/sites/default/files/citec_open_science_manifest_DE_0.pdf pdf (deutsch)] | [http://www.cit-ec.de/sites/default/files/citec_open_science_manifesto_EN_0.pdf pdf (englisch)]

Im November 2013 hat das Rektorat der Universität Bielefeld eine [http://data.uni-bielefeld.de/de/resolution Resolution] zum [http://data.uni-bielefeld.de/ Forschungsdatenmanagement] verabschiedet:

<blockquote>"Das Rektorat ruft alle Antragstellerinnen und Antragsteller auf, bereits im Vorfeld von Drittmittelvorhaben, die einen Data Management Plan erfordern (z.B. Deutsche Forschungsgemeinschaft), Beratungsleistungen der Hochschule in Anspruch zu nehmen."</blockquote>

<blockquote>"Das Rektorat ermutigt die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, ihre Forschungsdaten über registrierte disziplinäre Forschungsdaten-Archive, oder, wenn nicht vorhanden, über das Forschungsdaten-Archiv der Universität Bielefeld zu veröffentlichen. Die Veröffentlichung soll personen- und unternehmensbezogene Interessen berücksichtigen und unter verbindlichen Lizenzbedingungen erfolgen."</blockquote>

Die Policy kann [http://data.uni-bielefeld.de/policy hier] abgerufen werden.

===Georg-August-Universität Göttingen===
* [http://www.uni-goettingen.de/de/01-juli-2014-forschungsdaten-leitlinie-der-universitaet-goettingen-einschl-umg/488918.html Website, 01.07.2014]

===Humboldt-Universität zu Berlin===
* [http://www.cms.hu-berlin.de/dataman/policy Website, 08.07.2014]

===Universität Heidelberg===
* [http://www.uni-heidelberg.de/universitaet/profil/researchdata/ Website, 18.07.2014]

===Robert Koch-Institut===

* [http://www.rki.de/DE/Content/Service/Bibliothek/DataPolicy.html Website, 21.09.2015]

===Christian-Albrechts-Universität Kiel===
* [http://www.uni-kiel.de/pressemeldungen/index.php?pmid=2015-408-forschungsdaten-leitlinie Pressemitteilung]
* [http://www.uni-kiel.de/download/pm/2015/2015-408-leitlinie-forschungsdaten.pdf PDF, 14.07.2015]

===Bergische Universität Wuppertal===
*[http://bscw.uni-wuppertal.de/pub/bscw.cgi/d9959781/am15093.pdf Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bergischen Universität Wuppertal vom 27.08.2015]

===Technische Universität Darmstadt===
"Leitlinien zum Umgang mit digitalen Forschungsdaten an der TU Darmstadt", beschlossen am 16. Dezember 2015

* [http://www.tu-darmstadt.de/media/dezernatvi/relaunch_2015/gute_wiss_praxis/Leitlinien_Forschungsdaten_2015.pdf Leitlinien]
* [http://www.ulb.tu-darmstadt.de/service/forschungsdaten/digitale_forschungsdaten_an_der_tu/index.de.jsp Website]

===Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ===

*[http://www.gfz-potsdam.de/medien-kommunikation/meldungen/detailansicht/article/gfz-verabschiedet-grundsaetze-zum-umgang-mit-forschungsdaten/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten, 31.03.2016]
** [http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Deutsche Fassung]
** [http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Englische Fassung]

===Helmholtz-Zentrum Berlin===

* [http://www.helmholtz-berlin.de/pubbin/vademecumdatei?did=326 Data Policy, V1, 2016-06-14]

==Policies auf Länderebene==
===Fachkonzept E-Science des Landes Baden-Württemberg===
Unter dem Titel [http://mwk.baden-wuerttemberg.de/fileadmin/redaktion/m-mwk/intern/dateien/pdf/Forschung/066_PM_Anlage_E-Science_Web.pdf "E-Science - Wissenschaft unter neuen Rahmenbedingungen"] hat das [http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/startseite/ Wissenschaftsministerium des Landes Baden-Württemberg] 2014 ein Fachkonzept vorlegt, in dem fünf für die Weiterentwicklung der landesweiten Forschungsinfrastruktur zentrale Handlungsfelder identifiziert werden: Lizenzierung, Digitalisierung, Open Access, Forschungsdatenmanagement und Virtuelle Forschungsumgebeungen. Im Hinblick auf das Handlungsfeld des Forschungsdatenmanagements werden im Fachkonzept Maßnahmen zur Weiterentwicklung der technischen Infrastruktur, zur Integration des Themas in die Lehre, Förderprogramme zum Infrastrukturaufbau und zum Aufbau von Data Life Cycle Labs sowie die Einrichtung einer landesweiten Kooperation empfohlen.<ref>http://mwk.baden-wuerttemberg.de/fileadmin/redaktion/m-mwk/intern/dateien/pdf/Forschung/066_PM_Anlage_E-Science_Web.pdf, S.88-90 </ref> Zur Umsetzung des Fachkonzepts hat Land u.a. jeweils Mittel in Höhe von 3 Mio Euro für eine Projektförderlinie "Forschungsdatenmanagement"<ref>http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/e-science-3-millionen-euro-fuer-forschungsdatenmanagement/</ref> und eine Förderlinie "Virtuelle Forschungsumgebungen"<ref>http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/digitalisierung-3-millionen-euro-fuer-virtuelle-forschungsumgebungen-ausgeschrieben-antragsfrist/</ref> bereitgestellt. Die in den Förderlinien geförderten Projekte haben jeweils 2016 die Arbeit aufgenommen.

==[[Förderorganisationen|Förderorganisationen]]==

== Journal Policies==

Neben den Policies von Forschungsförderern kommt den Richtlinien von Zeitschriften eine besondere Bedeutung zu. Der Zugang zu Daten, die Grundlage einer Publikation sind, ist zum einen im Rahmen der inhaltlichen Qualitätssicherung durch Peer-Review-Verfahren vonnöten, zum anderen fördern Herausgebergremien und Verlage verstärkt die offene Zugänglichkeit von wissenschaftlichen Daten. Je nach disziplinärem Fokus und tradiertem Umgang mit den Daten variieren diese Policies.

Festgehalten werden muss, dass die Aussagen zum Umgang mit Forschungsdaten im Rahmen von Editorial-Policies ein komplexes Thema sind. Abhäng von den unterschiedlichen Disziplinen sind die Herangehensweisen an dieses Thema vielfältig. Mit Blick auf die zentrale Rolle der Zeitschriften kommt der Weiterentwicklung von Editorial-Policies zum Umgang mit wissenschaftlichen Daten eine zentrale Rolle zu.

===American Geophysical Union===

<blockquote>„AGU encourages authors to identify and archive their data in approved data centers. If there is no relevant public repository available, and the data are such that they cannot easily be included in a supplement, authors are expected to curate the above data for at least 5 years after publication and provide a transparent process to make the data available to anyone upon request. Data sets that are not curated or cannot be reliably made available to anybody requesting data may not be cited in AGU publications. Limitations or restrictions on sharing data must be reported to the Editor for consideration at the time of submission.“</blockquote>

Für die Publikationen der American Geophysical Union (AGU) gilt eine explizite „[http://publications.agu.org/author-resource-center/publication-policies/data-policy/ AGU Publications Data Policy]“. In dieser werden beispielsweise konkrete Anforderungen an ein „Data Archive“ und an die Zitierung von Forschungsdaten beschrieben.

Die Vorstellung der aktuellen Richtlinien auf dem American Geophysical Union Fall Meeting in San Francisco (Kalifornien) im Dezember 2013 stieß in der AGU Focus Group Earth and Space Science Informatics auf weitverbreitete Kritik. Aus Sicht der Mitglieder werden die neuen Richtlinien als Rückschritt gegenüber dem vorherigen Stand angesehen.

<blockquote>The policy was developed by the Publications Committee and was approved by Council in December. Apparently, the committee consulted with editors and others but there was no call for general member input and ESSI was not consulted. Curiously, they also did not inform or involve Bernard Minster who chaired a committee a few years ago that updated the AGU position statement on data access and preservation.<ref name="AGU_Policy">http://sciencepolicy.agu.org/files/2013/07/AGU-Data-Position-Statement_March-2012.pdf</ref> <ref name="mail_clement">E-Mail von Gail Clement (Scholarly Communications Librarian & Associate Professor, University Libraries, Texas A&M University) an die NASA Earth and Space Science Informatics Liste am 01.01.2014.</ref> </blockquote>

===Public Library of Science===

<blockquote>„PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals. PLoS's ideal is to make all data relevant to a given article and all readily replaceable materials immediately available without restrictions (while not compromising confidentiality in the context of human-subject research).“</blockquote>

Ähnlich konkrete Aussagen zur Veröffentlichung von Daten, die Grundlage einer Textpublikation sind, treffen einige Open-Access-Zeitschriften. Im Rahmen ihres Selbstverständnisses einer offenen Wissenschaftskommunikation fördern diese Zeitschriften häufig eine mögliche Nachnutzung der Daten. So heißt es beim Open-Access-Flagship der Public Library of Science (PLoS) PLoS ONE unter dem Abschnitt „[http://www.plosone.org/static/policies.action#sharing Sharing of Materials, Methods, and Data]“ in der Editorial-Policy: "PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals." Weiter werden Hinweise auf geeignete Forschungsdaten-Repositorien gegeben.

In einem Blog-Beitrag vom Dezember 2013 betonte PLOS noch einmal, dass der Zugang zu den Forschungsdaten, die Grundlage einer Veröffentlichung waren, voraussetzung für eine Veröffentlichung in PLOS ist.

<blockquote>"PLOS journals require authors to make all data underlying the findings described in their manuscript fully available without restriction, with rare exception.

When submitting a manuscript online, authors must provide a Data Availability Statement describing compliance with PLOS’s policy. The data availability statement will be published with the article if accepted.

Refusal to share data and related metadata and methods in accordance with this policy will be grounds for rejection." [http://www.plos.org/data-access-for-the-open-access-literature-ploss-data-policy/]</blockquote>

===Cell===

<blockquote>„One of the terms and conditions of publishing in Neuron is that authors be willing to distribute any materials and protocols used in the published experiments to qualified researchers for their own use.“</blockquote>

In einigen Fachgebieten der Lebenswissenschaften ist diese Forderung bereits Praxis. So heißt es in der [http://www.cell.com/authors Policy der Zeitschrift Cell] „One of the terms and conditions of publishing in Cell is that authors be willing to distribute any materials and protocols used in the published experiments to qualified researchers for their own use.“ Beispielsweise müssen Nukleotid- und Proteinsequenzen in geeigneten Datenbanken, wie z.B. der Worldwide Protein Data Bank, ab dem Zeitpunkt der Veröffentlichung ohne Restriktionen zugänglich sein und durch die Angabe der „accession number“ der jeweiligen Datenbank identifizierbar sein.

===American Economic Review===
<blockquote>"It is the policy of the American Economic Review to publish papers only if the data used in the analysis are clearly and precisely documented and are readily available to any researcher for purposes of replication. Authors of accepted papers that contain empirical work, simulations, or experimental work must provide to the Review, prior to publication, the data, programs, and other details of the computations sufficient to permit replication."</blockquote>

Für den Bereich der Wirtschaftswissenschaften stellt die [http://www.aeaweb.org/aer/data.php Data Policy] der AER eine Art "De-Facto Standard" dar. Die Policy selbst ist wesentlich länger als das dargestellte Zitat und hat genauere Anforderungen, die sich je nach Art der Forschung unterscheiden (empirisch-basiert, experimentell, Simulationen). Die Data Policy der AER wird von verschiedenen Zeitschriften in den Wirtschaftswissenschaften (in Teils deutlich veränderter Form) verwendet.

== Anmerkung ==
Diese Zusammenstellung basiert u.a. auf: Pampel, H., & Bertelmann, R. (2011). „Data Policies“ im Spannungsfeld zwischen Empfehlung und Verpflichtung. In S. Büttner, H.-C. Hobohm, & L. Müller (Eds.), Handbuch Forschungsdatenmanagement (pp. 49–61). Bad Honnef: Bock + Herchen. [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:525-opus-2287 urn:nbn:de:kobv:525-opus-2287]

Die Ergänzungen zu wirtschaftswissenschaftlichen Zeitschriften basieren auf den Ergebnissen einer Studie des DFG-geförderten [http://www.edawax.de EDaWaX-Projekts]. Das Projekt hat unter anderem eine [http://www.edawax.de/wp-content/uploads/2016/02/Data-Policies_mit-Links.pdf Volltext-Liste] der Data Policies von 49 wirtschaftswissenschaftlichen Fachzeitschriten veröffentlicht.

== Literatur und Verweise ==

<references />

[[Category:Policies]]
[[Kategorie:Data_Management]]
[[Kategorie:Förderorganisationen]]

Data Management Pläne

2016-11-15T08:40:09Z

Florian Fritze: /* Tools */

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==

* Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

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"]

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange<ref name="KE">The Knowledge Exchange (KE) partners are five key national organisations within Europe tasked with developing infrastructure and services to enable the use of digital technologies to improve higher education and research: CSC in Finland, DEFF in Denmark, DFG in Germany, Jisc in the UK and SURF in the Netherlands. http://www.knowledge-exchange.info/</ref> veröffentlicht.

* Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

==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]

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

* [http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf Horizon 2020 Data Pilot]

* [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten.pdf Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)]

==Tools==

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

* Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit [http://dmptool.org DMPTool] ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf [http://github.com/CDLUC3/dmptool github.com] veröffentlicht.

* Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung [http://dmponline.dcc.ac.uk DMPonline] betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMOonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 errarbeitet<ref>[http://www.cms.hu-berlin.de/de/dl/dataman/dmp-anleitung Handreichung der HU zu Horizon2020 in DMPonline]</ref>. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf [http://github.com/DigitalCurationCentre/DMPonline_v4 github.com] veröffentlicht.

* Pionier in Deutschland ist das [http://data.uni-bielefeld.de/de/data-management-plan Online Tool für die Erstellung eines DMP der Universität Bielefeld]. Eingebettet in die Beratungsleistungen der Kontaktstelle Forschungsdaten an der Universitätsbibliothek können hier DMP durch die Mitglieder der Universität erstellt werden. Die Inhalte des Tools bauen auf den Vorarbeiten von WissGrid<ref name=wissgrid>[http://www.wissgrid.de/publikationen/deliverables/wp3/WissGrid-oeffentlicher-Entwurf-Checkliste-Forschungsdaten-Management.pdf WissGrid Checkliste]</ref> und ANDS<ref>[http://ands.org.au/guides/data-management-planning-awareness.pdf ANDS Guide]</ref> auf.

* Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.<ref>[http://oa.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/redakteur/Workshops/helmholtz_datenwebinar27_kuberek.pdf Präsentation zu DepositOnce und TUP-DMP]</ref>

* Das DFG geförderte Projekt [http://rdmorganiser.github.io/ RDMO (Research Data Management Organiser)] entwickelt ein generisches Tool zur Erstellung von DMP, welches die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und zusätzlich die textuelle Ausgabe eines Forschungsdatenmanagementplans ermöglicht. Das Tool wird auf der WissGrid Checkliste basieren<ref name=wissgrid /> und alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure ansprechen, sowie die gesammte Projektlaufzeut abdecken. Das fertige Tool soll selbstständig durch Institutionen oder Universitäten installierbar sein und sich einfach durch disziplin- bzw. institutionsspezifische Inhalte anreichern lassen.

===Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools===

{| class="wikitable"
|-
! scope="col"| DMPTool
! scope="col"| DMPonline
! scope="col"| RDMO
|-
| DMPTool beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und anderen Softwarekomponenten.
Die Authentifizierung geschieht mit OmniAuth entweder an einem LDAP-Server und/oder einen Shibboleth-Identityprovider.
Als Datenbank kann bpsw. MySQL eingesetzt werden.
| DMPonline ist eine Rails 3.X-Anwendung und benötigt mindestens einen MySQL-Server der Version 5.0 oder höher. Eine Authentifizierung über Shibboleth ist möglich.
| RDMO basiert auf dem Python-Django-Framework und anderen Softwarekomponenten, als Datenbank kann sqlite3, MySQL oder PostgreSQL verwendet werden.
Eine Authentifizierung via Shibboleth ist bspw. mit dem Django-Modul „django-shibboleth-remoteuser“ der [http://github.com/Brown-University-Library/django-shibboleth-remoteuser Brown-University Library] möglich.
|}

==AG Datenmanagementpläne==

Auf dem [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/6-dininestor-workshop-kooperationstreffen-forschungsdaten/ 6. DINI/nestor-Workshop], dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "AG Datenmanagementpläne" gegründet, die sich am 30.3.2017 erstmals in Hannover treffen wird. Nähere Informationen zu diesem Treffen und dessen Ergebnisse werden hier auf forschungsdaten.org veröffentlicht.

== Literatur und Verweise ==

<references />

Data Management Pläne

2016-11-14T07:40:19Z

Florian Fritze:

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==

* Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

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"]

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange<ref name="KE">The Knowledge Exchange (KE) partners are five key national organisations within Europe tasked with developing infrastructure and services to enable the use of digital technologies to improve higher education and research: CSC in Finland, DEFF in Denmark, DFG in Germany, Jisc in the UK and SURF in the Netherlands. http://www.knowledge-exchange.info/</ref> veröffentlicht.

* Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

==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]]

==Tools==

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

* Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit [http://dmptool.org DMPTool] ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf [http://github.com/CDLUC3/dmptool github.com] veröffentlicht.

* Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung [http://dmponline.dcc.ac.uk DMPonline] betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMOonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 errarbeitet<ref>[http://www.cms.hu-berlin.de/de/ueberblick/projekte/dataman/home Handreichung der HU zu Hozion2020 in DMPonline]</ref>. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf [http://github.com/DigitalCurationCentre/DMPonline_v4 github.com] veröffentlicht.

* Pionier in Deutschland ist das [http://data.uni-bielefeld.de/de/data-management-plan Online Tool für die Erstellung eines DMP der Universität Bielefeld]. Eingebettet in die Beratungsleistungen der Kontaktstelle Forschungsdaten an der Universitätsbibliothek können hier DMP durch die Mitglieder der Universität erstellt werden. Die Inhalte des Tools bauen auf den Vorarbeiten von WissGrid<ref name=wissgrid>[http://www.wissgrid.de/publikationen/deliverables/wp3/WissGrid-oeffentlicher-Entwurf-Checkliste-Forschungsdaten-Management.pdf WissGrid Checkliste]</ref> und ANDS<ref>[http://ands.org.au/guides/data-management-planning-awareness.pdf ANDS Guide]</ref> auf.

* Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.<ref>[http://oa.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/redakteur/Workshops/helmholtz_datenwebinar27_kuberek.pdf Präsentation zu DepositOnce und TUP-DMP]</ref>

* Das DFG geförderte Projekt [http://rdmorganiser.github.io/ RDMO (Research Data Management Organiser)] entwickelt ein generisches Tool zur Erstellung von DMP, welches die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und zusätzlich die textuelle Ausgabe eines Forschungsdatenmanagementplans ermöglicht. Das Tool wird auf der WissGrid Checkliste basieren<ref name=wissgrid /> und alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure ansprechen, sowie die gesammte Projektlaufzeut abdecken. Das fertige Tool soll selbstständig durch Institutionen oder Universitäten installierbar sein und sich einfach durch disziplin- bzw. institutionsspezifische Inhalte anreichern lassen.

==AG Datenmanagementpläne==

Auf dem [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/6-dininestor-workshop-kooperationstreffen-forschungsdaten/ 6. DINI/nestor-Workshop], dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "AG Datenmanagementpläne" gegründet, die sich am 30.3.2017 erstmals in Hannover treffen wird. Nähere Informationen zu diesem Treffen und dessen Ergebnisse werden hier auf forschungsdaten.org veröffentlicht.

== Literatur und Verweise ==

<references />

Data Management Pläne

2016-11-14T07:27:46Z

Florian Fritze: /* Tools */

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==

* Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

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"]

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange<ref name="KE">The Knowledge Exchange (KE) partners are five key national organisations within Europe tasked with developing infrastructure and services to enable the use of digital technologies to improve higher education and research: CSC in Finland, DEFF in Denmark, DFG in Germany, Jisc in the UK and SURF in the Netherlands. http://www.knowledge-exchange.info/</ref> veröffentlicht.

* Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

==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]]

==Tools==

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

* Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit [http://dmptool.org DMPTool] ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf [http://github.com/CDLUC3/dmptool github.com] veröffentlicht.

* Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung [http://dmponline.dcc.ac.uk DMPonline] betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMOonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 errarbeitet<ref>[http://www.cms.hu-berlin.de/de/ueberblick/projekte/dataman/home Handreichung der HU zu Hozion2020 in DMPonline]</ref>. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf [http://github.com/DigitalCurationCentre/DMPonline_v4 github.com] veröffentlicht.

* Pionier in Deutschland ist das [http://data.uni-bielefeld.de/de/data-management-plan Online Tool für die Erstellung eines DMP der Universität Bielefeld]. Eingebettet in die Beratungsleistungen der Kontaktstelle Forschungsdaten an der Universitätsbibliothek können hier DMP durch die Mitglieder der Universität erstellt werden. Die Inhalte des Tools bauen auf den Vorarbeiten von WissGrid<ref name=wissgrid>[http://www.wissgrid.de/publikationen/deliverables/wp3/WissGrid-oeffentlicher-Entwurf-Checkliste-Forschungsdaten-Management.pdf WissGrid Checkliste]</ref> und ANDS<ref>[http://ands.org.au/guides/data-management-planning-awareness.pdf ANDS Guide]</ref> auf.

* Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.<ref>[http://oa.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/redakteur/Workshops/helmholtz_datenwebinar27_kuberek.pdf Präsentation zu DepositOnce und TUP-DMP]</ref>

* Das DFG geförderte Projekt [http://rdmorganiser.github.io/ RDMO (Research Data Management Organiser)] entwickelt ein generisches Tool zur Erstellung von DMP, welches die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und zusätzlich die textuelle Ausgabe eines Forschungsdatenmanagementplans ermöglicht. Das Tool wird auf der WissGrid Checkliste basieren<ref name=wissgrid /> und alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure ansprechen, sowie die gesammte Projektlaufzeut abdecken. Das fertige Tool soll selbstständig durch Institutionen oder Universitäten installierbar sein und sich einfach durch disziplin- bzw. institutionsspezifische Inhalte anreichern lassen.

== Literatur und Verweise ==

<references />

Benutzer:Florian Fritze

2016-08-05T17:36:20Z

Florian Fritze:

war studentischer Mitarbeiter am Lehr- und Forschungsbereich Informationsmanagement des IBI an der HU Berlin
und ist jetzt Projektmitarbeiter im Forschungsprojekt "RePlay-DH" der Universitätsbibliothek Stuttgart.

Data Policies

2016-07-09T13:32:47Z

Florian Fritze: /* Anmerkung */

== Interdisziplinäre Policies ==

===DFG: Empfehlungen zur Sicherung [[Gute wissenschaftliche Praxis|guter wissenschaftlicher Praxis]]===

<blockquote>„Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”</blockquote>

Vor dem Hintergrund eines international beachteten Falls wissenschaftlichen Fehlverhaltens in Deutschland verabschiedete das Präsidium der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) 1997 „[http://www.dfg.de/download/pdf/dfg_im_profil/reden_stellungnahmen/download/empfehlung_wiss_praxis_0198.pdf Empfehlungen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis]“. Die Vorschläge wurden auf Basis bestehender Regelungen im Ausland formuliert und sind an wissenschaftliche Institutionen und deren Mitarbeiter adressiert. Ihrem Selbstverständnis nach definieren sich die Vorschläge nicht als „detailliertes Regelsystem“. Anliegen des Papiers ist es wissenschaftlichen Einrichtungen „einen Rahmen für eigene Überlegungen” zu geben . In den Vorschlägen werden sechzehn Empfehlungen beschrieben. In der Empfehlung 7 „Datenhaltung“ wird der Umgang mit wissenschaftlichen Daten aufgegriffen: „Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”

Diese Empfehlungen müssen bei der Inanspruchnahme von Mitteln der DFG eingehalten werden. Darüber hinaus fordert die DFG Mittelempfänger seit 1998 auf, an ihrer Einrichtung entsprechend den Empfehlungen eigene Regeln zur Sicherung einer [[Gute wissenschaftliche Praxis|guten wissenschaftlichen Praxis]] zu etablieren.

Im Oktober 2015 veröffentlichte die DFG neue [http://www.dfg.de/foerderung/info_wissenschaft/2015/info_wissenschaft_15_66/ Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten]. Sie richten sich insbesondere an die wissenschaftlichen Disziplinen und Communities, für die Erzeugung, Aufbereitung und Bereitstellung von Forschungsdaten Standards zu identifizieren und zu entwickeln sowie die Bereitstellung von Forschungsdaten als wissenschaftliche Leistung anzuerkennen.

Eine [http://www.dfg.de/foerderung/antragstellung_begutachtung_entscheidung/antragstellende/antragstellung/nachnutzung_forschungsdaten/ Informationsseite] zu Forschungsdaten stellt die DFG ebenfalls bereit.

* Ausschuss für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme (AWBI): Unterausschuss für Informationsmanagement: [http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/ua_inf_empfehlungen_200901.pdf Empfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimärdaten]

===Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen===

<blockquote>„[[Open Access|Open access]] contributions include original scientific research results, raw data and [[Metadaten|metadata]], source materials, digital representations of pictorial and graphical materials and scholarly multimedia material.“</blockquote>

Führende Wissenschaftsorganisationen verabschiedeten 2003 die „[http://oa.mpg.de/lang/de/berlin-prozess/berliner-erklarung Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen]“. Dieses Dokument bildet einen Grundpfeiler vielfältiger Aktivitäten, die unter dem Begriff [[Open Access]] gefasst werden. Die Unterzeichner erklären ihr Bestreben neben klassischen Textpublikationen auch „raw data and [[Metadaten|metadata]], source materials, digital representations of pictorial and graphical materials and scholarly multimedia material“ im Internet frei zugänglich und nachnutzbar zu machen.

===Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding===

<blockquote>„To promote improved scientific and social return on the public investments in research data, OECD member countries have established a variety of laws, policies and practices concerning access to [[Forschungsdaten|research data]] at the national level.“</blockquote>

Für große Aufmerksamkeit sorgten die „[http://www.oecd.org/dataoecd/9/61/38500813.pdf Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding]“, die die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) 2007 veröffentlichte. Ziel des Papiers, das eine Steigerung des gesellschaftlichen Nutzens durch frei zugängliche [[Forschungsdaten]] fordert, ist es u.a. eine „[[Open Research Data|culture of openness and sharing of research data]] among the public research communities“ in den Mitgliedstaaten der OECD zu fördern.

===EUROHORCs and ESF Vision on a Globally Competitive ERA===

<blockquote>"The collection of [[Forschungsdaten|research data]] is a huge investment. Permanent access to such data, if quality [[Dateiformat|controlled and in interoperable formats]], allows other researchers to use them, allows re-analysis of, for example, long time series and could play a role in ensuring research integrity. EUROHORCs and ESF will address how to best promote and ensure such permanent access to data generated with their funding."</blockquote>

Vor dem Hintergrund einer breiten Diskussion in den wissenschaftlichen Disziplinen verankerten die European Science Foundation (ESF) und die European Heads of Research Councils (EUROHORCs) die Forderung nach einem [[Open Research Data|offenen Zugang zu qualitätsgesicherten Forschungsdaten]] in ihrer [http://www.eurohorcs.org/SiteCollectionDocuments/EUROHORCs_ESF_ERA_RoadMap.pdf gemeinsamen Vision] des europäischen Forschungsraums und der darauf [http://www.esf.org/index.php?eID=tx_nawsecuredl&u=0&file=fileadmin/be_user/publications/EUROHORCs-ESF Vision and Road Map.pdf] aufbauenden Strategie.

===Allianz der Wissenschaftsorganisationen:Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten der Wissenschaftsorganisationen===

<blockquote>"Mit dem Ziel, die Qualität, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der Wissenschaft zu fördern, verabschiedet die Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen daher folgende Grundsätze für ein koordiniertes weiteres Vorgehen."</blockquote>

In Deutschland wurde die Diskussion 2008 im Rahmen der Schwerpunktinitiative „Digitale Information“[http://www.allianzinitiative.de/] der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen aufgegriffen und 2010 in „[http://www.allianz-initiative.de/de/handlungsfelder/forschungsdaten/grundsaetze/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten]“ gebündelt. Diese Grundsätze tragen der disziplinspezifischen Abhängigkeit der Arbeit mit [[Forschungsdaten]] Rechnung und formulieren übergreifende und elementare Aspekte eines zeitgemäßen Umgangs mit wissenschaftlichen Daten. Neben Aussagen zu rechtlichen Rahmenbedingungen wird beispielsweise die Notwendigkeit einer professionellen Anerkennung des „data sharings“ thematisiert. Dabei unterstützen die Partnerorganisationen der Allianz „die [[Datenarchivierung|langfristige Sicherung]] und den grundsätzlich [[Open Research Data|offenen Zugang zu Daten]] aus öffentlich geförderter Forschung“.

===G8 Science Ministers Statement===

Am 12.06.2013 verabschiedeten die Wissenschaftsminister der G8-Staaten eine gemeinsame Erklärung [http://www.gov.uk/government/news/g8-science-ministers-statement] zu einer Verstärkung der Zusammenarbeit in verschiedenen Gebieten der Forschungsförderung.

<blockquote>"(...) recognising the role that science has to play in securing present and future sustainable growth, we approved a statement which proposes to the G8 for consideration new areas for collaboration and agreement on global challenges, global research infrastructure, [[Open Research Data|open scientific research data]], and increasing access to the peer-reviewed, published results of scientific research."</blockquote>

===Wissenschaftsrat: Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020===
*[http://www.wissenschaftsrat.de/download/archiv/2359-12.pdf Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020] (13. Juli 2012)
** Qualitätskriterien für die Generierung von [[Forschungsdaten]] und Richtlinien für ein geeignetes [[Data Management|Datenmanagement]] sollten erarbeitet werden (S.56)
** Ausbau des Netzes der Forschungsdaten- und Datenservicezentren zur Verbesserung der [[Datensicherung|Speichermöglichkeiten]] und des Zugangs zu [[Forschungsdaten]] (S.57)
** [[Datenpublikation|Veröffentlichung der Forschungsdaten]] in diesen Zentren (S.77)

===KII: Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur===

* Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur im Auftrag der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz des Bundes und der Länder; kurz: [http://www.leibniz-gemeinschaft.de/fileadmin/user_upload/downloads/Infrastruktur/KII_Gesamtkonzept.pdf KII-Papier] (April 2011)
** [[Forschungsdaten]] sind als nationales Kulturgut anzusehen und sollten im Sinne einer öffentlichen Aufgabe [[Datensicherung|dauerhaft gesichert]] und der (Fach-)Öffentlichkeit sowie zukünftigen (Forscher-)Generationen zur Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden. (S.29)
** Es ist eine nationale Allianz zwischen allen Akteuren nötig. (S.29)

===DINI: Positionspapier Forschungsdaten===

* [http://edoc.hu-berlin.de/series/dini-schriften/2009-10/PDF/10.pdf Positionspapier Forschungsdaten] der Arbeitsgruppe Elektronisches Publizieren (EPUB) von der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. (DINI)(April 2010)

===Enquete-Kommission "Internet und digitale Gesellschaft des Deutschen Bundestags": Handlungsempfehlungen===

* [http://webarchiv.bundestag.de/cgi/show.php?fileToLoad=2944&id=1223 Handlungsempfehlungen] der Projektgruppe Bildung Forschung - Ausschussdrucksache 17/24(052) (2012)

== Disziplinäre Policies ==

Über die rahmengebenden interdisziplinären Positionspapiere hinaus gibt es insbesondere in den Geo-, Lebens-, und Sozialwissenschaften vielfältige Policies bezüglich des [[Forschungsdatenmanagement|Umgangs mit wissenschaftlichen Daten]]. Solche disziplinären Spezifikationen sind nötig, da wissenschaftliche Daten heterogen sind und ihr Umgang durch die fachlichen Wissenschaftskulturen geprägt ist.

===Bermuda Principles===

<blockquote>“All human genomic sequence data generated by centers funded for large-scale human sequencing should be freely available and in the public domain to encourage research and development and to maximize the benefit to society.“</blockquote>

Ein international beachtetes Beispiel für eine Forschungsdaten-Policy sind die "[<http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/publicat/hgn/v7n6/19intern.shtml> Bermuda Principles]", die 1996 im Rahmen des Human Genome Project formuliert wurden. In ihnen heißt es: „All human genomic sequence data generated by centers funded for large-scale human sequencing should be freely available and in the public domain to encourage research and development and to maximize the benefit to society.“ Mit den Bermuda Principles hat sich eine wissenschaftliche Community in Abstimmung mit Förderorganisationen selbstverpflichtende Regelungen geschaffen. Die Diskussion über den Umgang mit biologischen Daten hält bis heute an. Die lebhafte Debatte in der Community macht deutlich, dass eine Policy kein statisches Dokument ist, sondern weiterentwickelt werden sollte und begleitender Maßnahmen bedarf. Weiter machen die Bermuda Principles die Bedeutung disziplinärer Policies deutlich: Eine [[Datenpublikation|Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten]] vor der eigentlichen Interpretation im Rahmen einer Textpublikation, wie in den Bermuda Principles vorgesehen ist, ist in vielen Disziplinen undenkbar.

===Internationales Polarjahr 2007-2008===

<blockquote>„ [...] in order to maximize the benefit of data gathered under the auspices of the IPY, the IPY Joint Committee requires that IPY data, including operational data delivered in real time, are made available fully, freely, openly, and on the shortest feasible timescale.“</blockquote>

Je mehr Personen und Institutionen an einem Projekt beteiligt sind, desto notwendiger ist es sich auf übergreifende Standards im Umgang mit erhobenen Daten zu einigen. Als Beispiel mag hier das „Internationale Polarjahr 2007-2008“ dienen. In dem Großprojekt wurde eine "[http://classic.ipy.org/Subcommittees/final_ipy_data_policy.pdf Data Policy]" verabschiedet, die für die beteiligten Partner bindend ist. Diese baut auf übergreifenden Positionspapieren des International Council for Science (ICSU) und der World Meteorological Organisation (WMO) auf. In der Einführung wird der Fokus der Policy wie folgt beschrieben: „This policy aims to provide a framework for these [[Data Management|data to be handled in a consistent manner]], and to strike a balance between the rights of investigators, the rights of indigenous peoples, and the need for widespread access through the free and unrestricted sharing and exchange of both data and [[Metadaten|metadata]].“ Das Papier trifft, ausgehend von einer Definition der betroffenen Daten, Aussagen zu folgenden Themen: Zugänglichkeit und Austausch sowie [[Datenpublikation|Publikation]] und [[Datensicherung|Erhaltung]] der im Projekt erhobenen Daten.

===Large Hadron Collider (LHC)===

Drei der [http://home.web.cern.ch/topics/large-hadron-collider LHC]-Kollaborationen in der Hochenergiephysik haben bereits Policies zur Zugänglichkeit der LHC-Daten veröffentlicht:
*[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/AtlasPublic/AtlasPolicyDocuments/A78_ATLAS_Data_Access_Policy.pdf ATLAS]
*[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/LHCb/LHCbDataPreservation/130321-LHCbDataAccessPolicy.pdf LHCb]
*[https://cms-docdb.cern.ch/cgi-bin/PublicDocDB/RetrieveFile?docid=6032&version=1&filename=CMSDataPolicy.pdf CMS]

===DFG: Richlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitätsforschung ===

Die DFG hat 2015 "[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_biodiversitaetsforschung.pdf Richlinien zum Umgang mit [[Forschungsdaten]] in der Biodiversitätsforschung]" veröffentlicht.

===DFG: Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsdaten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“ ===

2014 hat das Fachkollegium „Erziehungswissenschaft“ der DFG im Rahmen des Rundgespräch „[[Forschungsdaten]] in der Empirischen Bildungsforschung“ das Memorandum "[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_bildungsforschung.pdf Bereitstellung und Nutzung quantitativer [[Forschungsdaten]] in der Bildungsforschung]" veröffentlicht.

== Institutionelle Policies ==

===Leitlinen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis in wissenschaftlichen Institutionen===

Zur erfolgreichen Umsetzung von disziplinären Policies nehmen sich neben Förderorganisationen auch wissenschaftliche Institutionen des Themenfeldes an.

In Deutschland müssen wissenschaftliche Einrichtungen, die DFG-Mittel in Anspruch nehmen, entsprechend den „Vorschlägen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ eigene Regeln etablieren, die auch die bereits genannte Empfehlung 7 „Datenhaltung“ berücksichtigen. Der Wortlaut dieser Empfehlung wurde beispielsweise vom Senat der Max-Planck-Gesellschaft (MPG) übernommen und erweitert. So heißt es in den [http://www.mpg.de/229457/Regeln_guter_wiss_Praxis__Volltext-Dokument_.pdf Regeln der MPG]: „Es muss entweder vom Institut oder zentral sichergestellt werden, dass Daten zumindest für diesen Zeitraum lesbar verfügbar bleiben. Für berechtigte Interessenten muss der Zugang zu den Daten gewährleistet sein.” Eine ähnliche Richtlinie hat die Helmholtz-Gemeinschaft 1998 für die ihr angeschlossenen Forschugnszentren beschlossen.[http://www.helmholtz.de/forschung/gute_wissenschaftliche_praxis/] An einigen Institutionen wird darüber hinaus auch die Erhaltung der Gerätschaften, die zur Erhebung der Daten verwendet werden, angeregt, so z.B. an der [http://www.uni-siegen.de/uni/forschung/grundsaetze/ Universität Siegen] : „Wann immer möglich, sollen Präparate und Geräte, mit denen Primärdaten erzielt wurden, für denselben Zeitraum aufbewahrt werden.“

===Hochschulrektorenkonferenz (HRK)===

*[http://www.hrk.de/positionen/gesamtliste-beschluesse/position/convention/management-von-forschungsdaten-eine-zentrale-strategische-herausforderung-fuer-hochschulleitungen/ Empfehlung der 16. Mitgliederversammlung der HRK] (13. Mai 2014) Management von Forschungsdaten – eine zentrale strategische Herausforderung für Hochschulleitungen

* [http://www.hrk.de/positionen/gesamtliste-beschluesse/position/convention/wie-hochschulleitungen-die-entwicklung-des-forschungsdatenmanagements-steuern-koennen-orientierung/ Empfehlung der 19. HRK-Mitgliederversammlung (10.11.2015)] Wie Hochschulleitungen die Entwicklung des Forschungsdatenmanagements steuern können. Orientierungspfade, Handlungsoptionen, Szenarien

===Universität Bielefeld===

Am 8. März 2013 hat der Vorstand des [http://www.cit-ec.de CITEC] (Center of Excellence Cognitive Interaction Technology) der [http://www.uni-bielefeld.de Universität Bielefeld] das [http://www.cit-ec.de/de/content/open-science-manifesto CITEC Open Science Manifest] verabschiedet:

<blockquote>"CITEC setzt sich nachdrücklich für das Ideal der Offenen Wissenschaft (Open Science) ein, dass wissenschaftliche Erkenntnisse jeglicher Art offen geteilt werden sollen, so früh wie dies im Forschungsprozess praktikabel ist."</blockquote>

<blockquote>(...)</blockquote>

<blockquote>"CITEC ist davon überzeugt, dass alle Forschungsdaten, die durch öffentliche Mittel finanziert wurden, ohne Einschränkung für eine Nutzung durch die Allgemeinheit bereit gestellt werden sollten, sofern keine rechtlichen oder ethischen Gründe entgegen stehen und die Urheberrechte aller Beteiligten berücksichtigt werden."</blockquote>

Das CITEC Open Science Manfest kann hier abgerufen werden: [http://www.cit-ec.de/sites/default/files/citec_open_science_manifest_DE_0.pdf pdf (deutsch)] | [http://www.cit-ec.de/sites/default/files/citec_open_science_manifesto_EN_0.pdf pdf (englisch)]

Im November 2013 hat das Rektorat der Universität Bielefeld eine [http://data.uni-bielefeld.de/de/resolution Resolution] zum [http://data.uni-bielefeld.de/ Forschungsdatenmanagement] verabschiedet:

<blockquote>"Das Rektorat ruft alle Antragstellerinnen und Antragsteller auf, bereits im Vorfeld von Drittmittelvorhaben, die einen Data Management Plan erfordern (z.B. Deutsche Forschungsgemeinschaft), Beratungsleistungen der Hochschule in Anspruch zu nehmen."</blockquote>

<blockquote>"Das Rektorat ermutigt die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, ihre Forschungsdaten über registrierte disziplinäre Forschungsdaten-Archive, oder, wenn nicht vorhanden, über das Forschungsdaten-Archiv der Universität Bielefeld zu veröffentlichen. Die Veröffentlichung soll personen- und unternehmensbezogene Interessen berücksichtigen und unter verbindlichen Lizenzbedingungen erfolgen."</blockquote>

Die Policy kann [http://data.uni-bielefeld.de/policy hier] abgerufen werden.

===Georg-August-Universität Göttingen===
* [http://www.uni-goettingen.de/de/01-juli-2014-forschungsdaten-leitlinie-der-universitaet-goettingen-einschl-umg/488918.html Website, 01.07.2014]

===Humboldt-Universität zu Berlin===
* [http://www.cms.hu-berlin.de/dataman/policy Website, 08.07.2014]

===Universität Heidelberg===
* [http://www.uni-heidelberg.de/universitaet/profil/researchdata/ Website, 18.07.2014]

===Robert Koch-Institut===

* [http://www.rki.de/DE/Content/Service/Bibliothek/DataPolicy.html Website, 21.09.2015]

===Christian-Albrechts-Universität Kiel===
* [http://www.uni-kiel.de/pressemeldungen/index.php?pmid=2015-408-forschungsdaten-leitlinie Pressemitteilung]
* [http://www.uni-kiel.de/download/pm/2015/2015-408-leitlinie-forschungsdaten.pdf PDF, 14.07.2015]

===Bergische Universität Wuppertal===
*[http://bscw.uni-wuppertal.de/pub/bscw.cgi/d9959781/am15093.pdf Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bergischen Universität Wuppertal vom 27.08.2015]

===Technische Universität Darmstadt===
"Leitlinien zum Umgang mit digitalen Forschungsdaten an der TU Darmstadt", beschlossen am 16. Dezember 2015

* [http://www.tu-darmstadt.de/media/dezernatvi/relaunch_2015/gute_wiss_praxis/Leitlinien_Forschungsdaten_2015.pdf Leitlinien]
* [http://www.ulb.tu-darmstadt.de/service/forschungsdaten/digitale_forschungsdaten_an_der_tu/index.de.jsp Website]

===Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ===

*[http://www.gfz-potsdam.de/medien-kommunikation/meldungen/detailansicht/article/gfz-verabschiedet-grundsaetze-zum-umgang-mit-forschungsdaten/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten, 31.03.2016]
** [http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Deutsche Fassung]
** [http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Englische Fassung]

==[[Förderorganisationen|Förderorganisationen]]==

== Journal Policies==

Neben den Policies von Forschungsförderern kommt den Richtlinien von Zeitschriften eine besondere Bedeutung zu. Der Zugang zu Daten, die Grundlage einer Publikation sind, ist zum einen im Rahmen der inhaltlichen Qualitätssicherung durch Peer-Review-Verfahren vonnöten, zum anderen fördern Herausgebergremien und Verlage verstärkt die offene Zugänglichkeit von wissenschaftlichen Daten. Je nach disziplinärem Fokus und tradiertem Umgang mit den Daten variieren diese Policies.

Festgehalten werden muss, dass die Aussagen zum Umgang mit Forschungsdaten im Rahmen von Editorial-Policies ein komplexes Thema sind. Abhäng von den unterschiedlichen Disziplinen sind die Herangehensweisen an dieses Thema vielfältig. Mit Blick auf die zentrale Rolle der Zeitschriften kommt der Weiterentwicklung von Editorial-Policies zum Umgang mit wissenschaftlichen Daten eine zentrale Rolle zu.

===American Geophysical Union===

<blockquote>„AGU encourages authors to identify and archive their data in approved data centers. If there is no relevant public repository available, and the data are such that they cannot easily be included in a supplement, authors are expected to curate the above data for at least 5 years after publication and provide a transparent process to make the data available to anyone upon request. Data sets that are not curated or cannot be reliably made available to anybody requesting data may not be cited in AGU publications. Limitations or restrictions on sharing data must be reported to the Editor for consideration at the time of submission.“</blockquote>

Für die Publikationen der American Geophysical Union (AGU) gilt eine explizite „[http://publications.agu.org/author-resource-center/publication-policies/data-policy/ AGU Publications Data Policy]“. In dieser werden beispielsweise konkrete Anforderungen an ein „Data Archive“ und an die Zitierung von Forschungsdaten beschrieben.

Die Vorstellung der aktuellen Richtlinien auf dem American Geophysical Union Fall Meeting in San Francisco (Kalifornien) im Dezember 2013 stieß in der AGU Focus Group Earth and Space Science Informatics auf weitverbreitete Kritik. Aus Sicht der Mitglieder werden die neuen Richtlinien als Rückschritt gegenüber dem vorherigen Stand angesehen.

<blockquote>The policy was developed by the Publications Committee and was approved by Council in December. Apparently, the committee consulted with editors and others but there was no call for general member input and ESSI was not consulted. Curiously, they also did not inform or involve Bernard Minster who chaired a committee a few years ago that updated the AGU position statement on data access and preservation.<ref name="AGU_Policy">http://sciencepolicy.agu.org/files/2013/07/AGU-Data-Position-Statement_March-2012.pdf</ref> <ref name="mail_clement">E-Mail von Gail Clement (Scholarly Communications Librarian & Associate Professor, University Libraries, Texas A&M University) an die NASA Earth and Space Science Informatics Liste am 01.01.2014.</ref> </blockquote>

===Public Library of Science===

<blockquote>„PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals. PLoS's ideal is to make all data relevant to a given article and all readily replaceable materials immediately available without restrictions (while not compromising confidentiality in the context of human-subject research).“</blockquote>

Ähnlich konkrete Aussagen zur Veröffentlichung von Daten, die Grundlage einer Textpublikation sind, treffen einige Open-Access-Zeitschriften. Im Rahmen ihres Selbstverständnisses einer offenen Wissenschaftskommunikation fördern diese Zeitschriften häufig eine mögliche Nachnutzung der Daten. So heißt es beim Open-Access-Flagship der Public Library of Science (PLoS) PLoS ONE unter dem Abschnitt „[http://www.plosone.org/static/policies.action#sharing Sharing of Materials, Methods, and Data]“ in der Editorial-Policy: "PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals." Weiter werden Hinweise auf geeignete Forschungsdaten-Repositorien gegeben.

In einem Blog-Beitrag vom Dezember 2013 betonte PLOS noch einmal, dass der Zugang zu den Forschungsdaten, die Grundlage einer Veröffentlichung waren, voraussetzung für eine Veröffentlichung in PLOS ist.

<blockquote>"PLOS journals require authors to make all data underlying the findings described in their manuscript fully available without restriction, with rare exception.

When submitting a manuscript online, authors must provide a Data Availability Statement describing compliance with PLOS’s policy. The data availability statement will be published with the article if accepted.

Refusal to share data and related metadata and methods in accordance with this policy will be grounds for rejection." [http://www.plos.org/data-access-for-the-open-access-literature-ploss-data-policy/]</blockquote>

===Cell===

<blockquote>„One of the terms and conditions of publishing in Neuron is that authors be willing to distribute any materials and protocols used in the published experiments to qualified researchers for their own use.“</blockquote>

In einigen Fachgebieten der Lebenswissenschaften ist diese Forderung bereits Praxis. So heißt es in der [http://www.cell.com/authors Policy der Zeitschrift Cell] „One of the terms and conditions of publishing in Cell is that authors be willing to distribute any materials and protocols used in the published experiments to qualified researchers for their own use.“ Beispielsweise müssen Nukleotid- und Proteinsequenzen in geeigneten Datenbanken, wie z.B. der Worldwide Protein Data Bank, ab dem Zeitpunkt der Veröffentlichung ohne Restriktionen zugänglich sein und durch die Angabe der „accession number“ der jeweiligen Datenbank identifizierbar sein.

===American Economic Review===
<blockquote>"It is the policy of the American Economic Review to publish papers only if the data used in the analysis are clearly and precisely documented and are readily available to any researcher for purposes of replication. Authors of accepted papers that contain empirical work, simulations, or experimental work must provide to the Review, prior to publication, the data, programs, and other details of the computations sufficient to permit replication."</blockquote>

Für den Bereich der Wirtschaftswissenschaften stellt die [http://www.aeaweb.org/aer/data.php Data Policy] der AER eine Art "De-Facto Standard" dar. Die Policy selbst ist wesentlich länger als das dargestellte Zitat und hat genauere Anforderungen, die sich je nach Art der Forschung unterscheiden (empirisch-basiert, experimentell, Simulationen). Die Data Policy der AER wird von verschiedenen Zeitschriften in den Wirtschaftswissenschaften (in Teils deutlich veränderter Form) verwendet.

== Anmerkung ==
Diese Zusammenstellung basiert u.a. auf: Pampel, H., & Bertelmann, R. (2011). „Data Policies“ im Spannungsfeld zwischen Empfehlung und Verpflichtung. In S. Büttner, H.-C. Hobohm, & L. Müller (Eds.), Handbuch Forschungsdatenmanagement (pp. 49–61). Bad Honnef: Bock + Herchen. [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:525-opus-2287 urn:nbn:de:kobv:525-opus-2287]

Die Ergänzungen zu wirtschaftswissenschaftlichen Zeitschriften basieren auf den Ergebnissen einer Studie des DFG-geförderten [http://www.edawax.de EDaWaX-Projekts]. Das Projekt hat unter anderem eine [http://www.edawax.de/wp-content/uploads/2016/02/Data-Policies_mit-Links.pdf Volltext-Liste] der Data Policies von 49 wirtschaftswissenschaftlichen Fachzeitschriten veröffentlicht.

== Literatur und Verweise ==

<references />

[[Category:Policies]]
[[Kategorie:Data_Management]]
[[Kategorie:Förderorganisationen]]

Re3data.org

2016-02-10T14:23:44Z

Florian Fritze:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref> Anfang Februar 2016 befanden sich 1440 Forschungsdaten-Repositorien in der re3data.org-Datenbank.

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== RESTful-API Version 1 (veröffentlicht im März 2015) ==
Die [http://service.re3data.org/api/doc REST-API] ermöglicht das Identifizieren der Metadatensätze über die re3data.org-Metadatensatz-ID und das Herunterladen vollständiger Datensätze im XML-Format. Momentan (Februar 2016) wird nur die Schema-Version 2.2 von der API unterstützt.

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht im Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

Mit der Veröffentlichung des Schemas 3.0 wurden neue und verbesserte Suchmöglichkeiten in der re3data.org-Webseite implementiert. Mit diesen ist eine [http://service.re3data.org/search facettierte Suche] möglich sowie eine [http://www.re3data.org/browse/ graphische Suche] nach bestimmten Kriterien.

Repositoriumbetreiber haben ferner die Möglichkeit über ein Webformular Änderungen an und Ergänzungen zu einem Datensatz eines Repositoriums vorzuschlagen. Die Änderungen werden nach einer Prüfung durch das re3data.org-Editorialteam akzeptiert oder verworfen. Außerdem besteht die Möglichkeit einen [http://service.re3data.org/suggest Vorschlag] für eine Neuaufnahme zu machen.

== Re3data.org Workflow zur Registrierung eines Forschungsdatenrepositoriums ==
[[Datei:workflow_resized.jpg]]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Datei:Workflow resized.jpg

2016-02-10T14:17:46Z

Florian Fritze:

Re3data.org

2016-02-10T14:16:26Z

Florian Fritze: /* Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht im Dezember 2015) */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref> Anfang Februar 2016 befanden sich 1440 Forschungsdaten-Repositorien in der re3data.org-Datenbank.

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== RESTful-API Version 1 (veröffentlicht im März 2015) ==
Die [http://service.re3data.org/api/doc REST-API] ermöglicht das Identifizieren der Metadatensätze über die re3data.org-Metadatensatz-ID und das Herunterladen vollständiger Datensätze im XML-Format. Momentan (Februar 2016) wird nur die Schema-Version 2.2 von der API unterstützt.

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht im Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

Mit der Veröffentlichung des Schemas 3.0 wurden neue und verbesserte Suchmöglichkeiten in der re3data.org-Webseite implementiert. Mit diesen ist eine [http://service.re3data.org/search facettierte Suche] möglich sowie eine [http://www.re3data.org/browse/ graphische Suche] nach bestimmten Kriterien.

Repositoriumbetreiber haben ferner die Möglichkeit über ein Webformular Änderungen an und Ergänzungen zu einem Datensatz eines Repositoriums vorzuschlagen. Die Änderungen werden nach einer Prüfung durch das re3data.org-Editorialteam akzeptiert oder verworfen. Außerdem besteht die Möglichkeit einen [http://service.re3data.org/suggest Vorschlag] für eine Neuaufnahme zu machen.

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T13:51:01Z

Florian Fritze: /* Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref> Anfang Februar 2016 befanden sich 1440 Forschungsdaten-Repositorien in der re3data.org-Datenbank.

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== RESTful-API Version 1 (veröffentlicht im März 2015) ==
Die [http://service.re3data.org/api/doc REST-API] ermöglicht das Identifizieren der Metadatensätze über die re3data.org-Metadatensatz-ID und das Herunterladen vollständiger Datensätze im XML-Format. Momentan (Februar 2016) wird nur die Schema-Version 2.2 von der API unterstützt.

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht im Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

Mit der Veröffentlichung des Schemas 3.0 wurden neue und verbesserte Suchmöglichkeiten in der re3data.org-Webseite implementiert. Mit diesen ist eine [http://service.re3data.org/search facettierte Suche] möglich sowie eine [http://www.re3data.org/browse/ graphische Suche] nach bestimmten Kriterien.

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T13:42:21Z

Florian Fritze: /* RESTful-API Version 1 (veröffentlicht im März 2015) */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref> Anfang Februar 2016 befanden sich 1440 Forschungsdaten-Repositorien in der re3data.org-Datenbank.

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== RESTful-API Version 1 (veröffentlicht im März 2015) ==
Die [http://service.re3data.org/api/doc REST-API] ermöglicht das Identifizieren der Metadatensätze über die re3data.org-Metadatensatz-ID und das Herunterladen vollständiger Datensätze im XML-Format. Momentan (Februar 2016) wird nur die Schema-Version 2.2 von der API unterstützt.

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T13:32:30Z

Florian Fritze:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref> Anfang Februar 2016 befanden sich 1440 Forschungsdaten-Repositorien in der re3data.org-Datenbank.

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== RESTful-API Version 1 (veröffentlicht im März 2015) ==

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T13:28:29Z

Florian Fritze: /* Mission */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref> Anfang Februar 2016 befanden sich 1440 Forschungsdaten-Repositorien in der re3data.org-Datenbank.

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T13:23:26Z

Florian Fritze: /* Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref>

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem [http://service.re3data.org/schema Schema 3.0] umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T13:20:45Z

Florian Fritze: /* Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref>

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem Schema 3.0 umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

[[Datei:web_resized.jpg]]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Datei:Web resized.jpg

2016-02-10T13:15:59Z

Florian Fritze: Florian Fritze lud eine neue Version von „Datei:Web resized.jpg“ hoch

Datei:Web resized.jpg

2016-02-10T13:09:47Z

Florian Fritze:

Re3data.org

2016-02-10T12:55:16Z

Florian Fritze: /* Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref>

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==
Die Neuerungen in dem Schema 3.0 umfassen strukturelle Veränderungen, die Erweiterung oder Löschung von kontrolliertem Vokabular, Veränderungen von Definitionen und das Hinzufügen von neuen Properties. Außerdem wurde das Schema 3.0 in "Metadata Schema for the Description of Research Data Repositories" umbenannt.

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T12:38:25Z

Florian Fritze:

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref>

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Metadatenschema 3.0 (veröffentlicht Dezember 2015) ==

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T12:35:26Z

Florian Fritze: /* Mission */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref>

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [http://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Re3data.org

2016-02-10T12:32:54Z

Florian Fritze: /* Mission */

{{Infobox Projekt
|VollständigerName=re3data.org – Registry of Research Data Repositories
|ZeitraumVon=01.01.2012
|ZeitraumBis=31.12.2015
|Beteiligt=Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Humboldt-Universität zu Berlin, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
|Förderung=Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
|Website=http://www.re3data.org/
}}
'''DFG Projekt re3data.org – Registry of Research Data Repositories'''

== Mission ==

Um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern beim „data sharing“ zu unterstützen, bedarf es u. a. Infrastrukturen mit denen Forschungsdaten zugänglich und nachnutzbar gemacht werden können. Diese Infrastrukturen werden vermehrt unter dem Begriff Forschungsdaten-Repositorium gefasst. Die Landschaft dieser Repositorien ist heterogen und unübersichtlich.

Das Projekt [http://www.re3data.org/ re3data.org] – Registry of Research Data Repositories hat das Ziel diese Repositorien in einem web-basierten Verzeichnis zu erschließen und so eine Orientierung über bestehende Datensammlungen zu bieten.

[[Datei:re3data_icons.jpg]]

''Abbildung: Icons, die von [http://www.re3data.org re3data.org] und [http://www.biosharing.org biosharing] verwendet werden, um die Qualtäten eines Forschungsdaten-Repositoriums anzuzeigen.''

Zentrales Anliegen von [http://www.re3data.org/ re3data.org] ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine Orientierung in der heterogenen Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien zu geben. Dabei wird sowohl die Rolle der Erhebenden, die z. B. durch Förderorganisationen oder wissenschaftliche Zeitschriften aufgefordert sind Daten zugänglich machen, als auch die Rolle der Nutzenden, z. B. Forschende, die Daten von Dritten nachnutzen möchten, fokussiert. Weiter soll infrastrukturellen Dienstleistern, wie Datenzentren, Rechenzentren und Bibliotheken, eine Übersicht über die Landschaft der Forschungsdaten-Repositorien gegeben werden. Darüber hinaus kann der Dienst von Förderorganisationen genutzt werden: Fordern diese Mittelempfängerinnen und -empfänger auf, gewonnene Forschungsdaten offen zugänglich zu machen, kann eine Recherche in re3data.org helfen, potenzielle Repositorien zur Speicherung der Forschungsdaten zu finden.

Mitte 2014 waren in re3data.org über 600 Forschungsdaten-Repositorien verzeichnet und beschrieben worden.<ref name="re3inWP">re3data.org Blog-Entrag zum Stand der Entwicklung. http://www.re3data.org/2014/06/wikipedia-entry-for-re3data-org/</ref>

[[Datei:Growth-re3data.org-2012-2014.png]]

''Abbildung: Anzahl der in re3data.org beschriebenen Forschungsdaten-Repositorien (Zeitraum 2012-2014).''

Mit dem Nachweis und der damit verbundenen Analyse von Forschungsdaten-Repositorien liefert re3data.org einen Beitrag zur Weiterentwicklung von nachhaltigen und verlässlichen Repositorien zur dauerhaften Sicherung wissenschaftlicher Daten. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, einen Beitrag zur Förderung des „data sharings“ in der Wissenschaft zu leisten.

Das Projekt wird im Zeitraum 2012-2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Projektpartner sind die Abteilung Bibliothek und Informationsdienste (LIS) des Deutschen GeoForschungsZentrums ([http://www.gfz-potsdam.de GFZ]), das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft ([http://www.ibi.hu-berlin.de/forschung/infomanagement IBI]) der Humboldt-Universität zu Berlin sowie die Bibliothek des Karlsruher Instituts für Technologie ([http://www.bibliothek.kit.edu KIT]). Vernetzungspartner ist die Deutsche Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI]), in deren Kontext die drei Projektpartner seit längerem rund um den Betrieb von Repositorien zusammenarbeiten und 2009 ein Positionspapier ([http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-10098082 PDF]) zum Thema Forschungsdaten veröffentlicht haben.

Die Entwicklung von [http://www.re3data.org/ re3data.org] wird im Dialog mit relevanten Akteuren im Bereich des Forschungsdatenmanagements betrieben. Vor diesem Hintergrund wurde 2012 ein Memorandum of Understanding mit [http://www.datacite.org DataCite] unterzeichnet.<ref name="DataCiteMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org and DataCite, http://www.re3data.org/2012/04/memorandum-of-understanding-between-datacite-and-re3data-org/</ref> (Siehe auch: [[DOI]])

Um eine langfristige Entwicklung eines Registers von Forschungsdaten-Repositorien zu gewährleisten, vereinbarten DataBib, [[DOI|DataCite]] und re3data.org im März 2014 die Verzeichnisse re3data.org und DataBib im Laufe der nächsten zwei Jahre zusammenzuführen und Ende 2015 in DataCite zu überführen.<ref name="DataBiBMoU">Memorandum of Understanding between re3data.org, DataBib and DataCite, http://www.re3data.org/2014/03/datacite-re3data-org-databib-collaboration/</ref>. Im Mai 2015 gaben re3data.org und DataCite gemeinsam [https://www.re3data.org/2015/05/datacite-to-manage-and-develop-re3data-org/ bekannt], dass die Eingliederung des Dienstes in das DataCite-Portfolio umgesetzt wird und eine DataCite-Arbeitsgruppe den Dienst zukünftig steuern wird.

== Session auf dem 103. Deutschen Bibliothekartag ==

Nach einer Session auf dem [http://www.re3data.org/2013/02/session-at-the-5th-congress-library-and-information-in-leipzig/ 5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland] im Jahr 2013 hat das Projekt re3data.org auch 2014 eine Session auf dem 103. Deutscher Bibliothekartag veranstaltet. Der Titel lautete: "[http://www.professionalabstracts.com/biblio2014/planner/index.php?BackgroundColor=EEEEEE&print=0&OpenNewWin=0&go=iplannershowsession&sessID=93&highlight=Pampel&PSID=TCCREAUWCMQPXQUQIGHU Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten]". Alle Folien sind online:

* Winkler-Nees, Stefan: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15899 Management und Nachnutzung von Forschungsdaten]
* Pampel, Heinz et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15741 Rolle und Perspektive von re3data.org bei der Förderung von Open Science]
* Kindling, Maxi: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15785 LAUDATIO - Long-Term Access and Usage of Deeply Annotated Information. Open-Access-Forschungsdatenrepository für historische Linguistik]
* Stender, Vivien et al.: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-15947 TERENO - Aufbau einer Dateninfrastruktur für ein Umweltmessnetz in der Norddeutschen Tiefebene]
* Jung, Christopher: [http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-16355 Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus ]

== Literatur und Verweise ==

<references />

* Webseite des Projekts: http://www.re3data.org

* re3data.org bei Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Registry_of_Research_Data_Repositories

* Weitere Informationen finden sich in: Pampel H, Vierkant P, Scholze F, Bertelmann R, Kindling M, et al. (2013) Making Research Data Repositories Visible: The re3data.org Registry. PLoS ONE 8(11): e78080. doi:[http://doi.org/10.1371/journal.pone.0078080 10.1371/journal.pone.0078080][[IANUS]]

[[category:Projekte]]
[[Kategorie:Standards]]

Repositorium

2015-09-15T12:08:15Z

Florian Fritze:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale Forschungsdaten möglichst dauerhaft - anhand der Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und 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, zitierbar und nachnutzbar gemacht werden.

In der 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]]

Forschungsdaten-Repository

2015-09-15T12:03:37Z

Florian Fritze:

Forschungsdaten-Repository

2015-09-15T12:03:08Z

Florian Fritze:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale Forschungsdaten möglichst dauerhaft - anhand der Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und 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, zitierbar und nachnutzbar gemacht werden.

In der 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]]

Forschungsdaten-Repository

2015-09-15T12:02:09Z

Florian Fritze:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale Forschungsdaten möglichst dauerhaft - anhand der Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und 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, zitierbar und nachnutzbar gemacht werden.

In der 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]]

Ausbildung und Qualifikation

2015-09-07T11:40:29Z

Florian Fritze:

[[Category:Ausbildung]]

[[Category:Ausbildung]]

== Zielgruppen ==

Die Ausbildung für den adäquaten Umgang mit Forschungsdaten hat unterschiedliche Qualifikationsziele und Zielgruppen. Zu den Zielgruppen zählen die Forschenden, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in Informationsinfrastruktureinrichtungen, Bibliotheks- und Informationswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in Verlagen, Informatikerinnen und Informatiker und Multiplikatoren.

== Mögliche inhaltliche Schwerpunkte ==
* Managament von Forschungsdaten (disziplinübergreifend, disziplinspezifisch, fachspezifisch, geräte- oder datenspezifisch)
* Bereitstellung von Forschungsdaten / Open Research Data (disziplinübergreifend, disziplinspezifisch, fachspezifisch, geräte- oder datenspezifisch)
* Langzeitarchivierung von Forschungsdaten (disziplinübergreifend, disziplinspezifisch, fachspezifisch, geräte- oder datenspezifisch)

== Mögliche Qualifikationsziele ==

*Abschluss eines grundständigen Studiums "Forschungsdaten(management)" auf Bachelor-Niveau an Universitäten und Fachhochschulen
*Abschluss eines Studiums "Forschungsdaten(management)" auf Master-Niveau an Universitäten und Fachhochschulen
*Abschluss eines weiterbildenden (berufsbegleitenden) Studiums "Forschungsdaten(management)" (Fernstudium)
*Integration von Modulen oder Schwerpunkten "Forschungsdaten(management)" in die grundständige fachwissenschaftliche Ausbildung
*Integration von Modulen oder Schwerpunkten "Forschungsdaten(management)" in die grundständige informationswissenschaftliche Ausbildung
*Weiterbildung im Rahmen des fachwissenschaftlichen Studiums durch Workshops, Summer Schools etc.
*Weiterbildung durch Fachverbände, Organisationen (Workshops, Summer Schools, “Train the teacher”)
*Weiterbildung an Forschungseinrichtungen

== Formen ==
* Fernstudium
* Direktstudium
* Tutorials (Video, Audio, Massive Open Online Courses (MOOC))

== Angebote von Universitäten und Fachhochschulen ==
===Deutschland===
=====Humboldt-Universität zu Berlin=====
* Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (Schwerpunktthemen im Master-Studiengang durch Module u.a. zu "Digitale Forschungsdaten, "Informationsmanagement, "Digitale Langzeitarchivierung")
*Berufliche Weiterbildung, Lehrgang [http://www2.hu-berlin.de/berweit/BWb/index.php?main=lehrgangsuebersicht_new&navi=lehrgangsuebersicht_new&subnavi=default&work_state=show_details&ueid=10&ueebene=2#Lehrgang2278/ "RG012 - Schutz von Forschungsdaten und anderem Know-How"] am 25.11.2014; Inhalt: Forschungsdaten, Konzepte, Untersuchungsergebnisse und andere wissenschaftliche Inhalte werden mit hohem Einsatz der Fachwissenschaftler/innen erarbeitet. Doch können sie auch wirksam rechtlich geschützt und unerwünschte/missbräuchliche Fremdnutzungen bekämpft werden? Was könnten geeignete Schutz- und Lizenzinstrumente sein? Ferner werden im Lehrgang die neuen Vorgaben vorgestellt, welche die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) oder die Europäische Kommission (EU-Forschungsprojekte) rechtsverbindlich an die Vergabe von Fördermitteln knüpfen.
=====Fachhochschule Potsdam=====
[http://informationswissenschaften.fh-potsdam.de/ Fachbereich Informationswissenschaften] (Schwerpunktthemen im Master-Studiengang durch Module "Langzeitarchivierung")
=====Freie Universität Berlin=====
Erprobung von Lehrveranstaltungskonzepten gemeinsam mit der Freien Universität Berlin durch das Projekt "Entwicklung von Workflowkomponenten für die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten in den Geowissenschaften" [[EWIG|(EWIG)]]
=====Hochschule der Medien, Stuttgart=====
[http://www.hdm-stuttgart.de/ Hochschule der Medien, Stuttgart] Bibliotheks- und Informationsmanagement B.A., berufsbegleitender M.A. (im Bachelor-Studiengang z. B. Modul "Einführung in die Langzeitarchivierung", im berufsbegleitenden Master tbc)
=====Fachhochschule Köln=====
[http://www.fbi.fh-koeln.de/studium/bibliothekswissenschaft/bibliothekswissenschaft.htm/ Fachhochschule Köln] Bibliothekswissenschaft, B.A., Informationswirtschaft, B.Sc., Angewandte Informationswissenschaft, B.Sc., berufsbegleitenden Weiterbildungsstudiengang Bibliotheks- und Informationswissenschaft (Master in Library and Information Science – MALIS)
=====HTWK Leipzig=====
[http://www.fbm.htwk-leipzig.de/ HTWK Leipzig, Fakultät Medien] Bibliotheks- und Informationswissenschaft (B.A./M.A.), im Bachelor z. B. Aspekte des Umgangs mit Netzpublikationen, Open Access, Persistent Identifier, digitale Langzeitarchivierung, im Master-Studiengang u. A. Thema Langzeitarchivierung
=====Hochschule für angewandte Wissenschaft Hamburg=====
[http://www.haw-hamburg.de Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg, Fakultät Design, Medien und Information] Bibliotheks- und Informationsmanagement B.A., Information, Medien, Bibliothek M.A.
=====Hochschule Hannover=====
[http://f3.hs-hannover.de/startseite/index.html Hochschule Hannover, Fachbereich Informations- und Kommunikationswesen] B.A. Informationsmanagement, M.A. Informations- und Wissensmanagement
=====Hochschule Darmstadt=====
http://www.h-da.de/ Hochschule Darmstadt - University of Applied Sciences, Fachbereich Media] Informationswissenschaft (Bachelor of Science), Informationswissenschaft (Master of Science)

===International===

====Australien====
=====Monash University=====
Research Data Skills Development: Online-Materialien ([http://monash.edu/library/researchdata/skills/ Link])

=====Charles Sturt University: School of Information Studies =====
* [http://www.csu.edu.au/courses/undergraduate/information_studies/course-structure Bachelor of Information Studies (Librarianship) Specialisation]
** [http://www.csu.edu.au/handbook/handbook14/subjects/INF334.html INF334 Research Data Management] : Data value increases as it is interconnected, networked, shared, used and reused. A deluge of scientific and transactional data presents a great opportunity for libraries, archives and other information organisations to grow their roles. Data management will be an increasingly important set of skills. There are many information management activities related to data, for example, establishing archival plans for data selection, migrating data to new platforms and standards, creating finding aids for multiple user communities, and developing databases and technologies to support data creation, preservation, discovery, and reuse. This subject will provide information managers with the background to provide leadership in data management.
* Bachelor of Information Studies (Information and Knowledge Management) Specialisation
** INF334 Research Data Management (s.o.)
** [http://www.csu.edu.au/handbook/handbook14/subjects/INF323.html INF323 Knowledge Management Systems] : This subject introduces the technologies used by individuals and organisations to access, use and coordinate the information assets to meet their knowledge management (KM) needs. The subject takes an information systems approach as students study the implementation of a KM strategy and design an information system for personal or organisational knowledge capture and use. Students explore issues related to the knowledge needs through a review of case studies and by analysing the relevant systems. Technologies surveyed include social networking technology tools (wikis, blogs), portals, intranets, knowledge repositories, digital libraries, content management systems and the semantic web. It is assumed that students come to this subject with a basic understanding of the principles of knowledge management.
* Bachelor of Information Studies (Records and Archives Management) Specialisation
** INF334 Research Data Management (s.o.)
* Master of Information Studies (Librarianship)
** [http://www.csu.edu.au/handbook/handbook14/subjects/INF534.html INF534 Research Data Management] : In the electronic era, huge datasets are generated through transaction activities in commerce, financial services, education, research and government; from research and social networking, geographical information systems, remote sensing and other scientific pursuits. These vast data have been termed a 'deluge', however, if managed well they can be very useful, for example, to open new lines of enquiry, reproduce and validate original findings, or to advance original research. Data value increases as it is interconnected, networked, shared, used and reused. This data deluge presents a great opportunity for libraries, archives and other information managers to grow their roles. Data management is a growth area in academic, research and special libraries and will be an increasingly important set of skills for librarians and archivists. There are many information management activities related to data, for example, establishing archival plans for data selection, migrating data to new platforms and standards, creating finding aids for multiple user communities, and developing databases and technologies to support data creation, preservation, discovery, and reuse. This subject will provide librarians, archivists and other information managers with the background to provide the leadership in data management that funding agencies and academics are looking to libraries to provide.
* Master of Information Studies (Information and Knowledge Management)
** INF534 Research Data Management (s.o.)
** [http://www.csu.edu.au/handbook/handbook14/subjects/INF523.html INF523 Knowledge Management Systems] : This subject introduces the technologies used by individuals and organisations to access, use and coordinate the information assets to meet their knowledge management (KM) needs. The subject takes an information systems approach as students study the implementation of a KM strategy and design an information system for personal or organisational knowledge capture and use. Students explore issues related to the knowledge needs through a review of case studies and by analysing the relevant systems. Technologies surveyed include social networking technology tools (wikis, blogs), portals, intranets, knowledge repositories, digital libraries, content management systems and the semantic web. It is assumed that students come to this subject with a basic understanding of the principles of knowledge management.
* Master of Information Studies (Information Architecture)
** INF523 Knowledge Management Systems (s.o.)
* Master of Information Studies (Records and Archives Management)
** INF534 Research Data Management (s.o.)

===== University of South Australia: School of Computer and Information Science =====
* [http://www.unisa.edu.au/IT-Engineering-and-the-Environment/Programs-and-Courses/New-programs-and-courses/Master-of-Information-Management-Library-and-Information-Management/?id=36539#what Master of Information Management (Library and Information Management)]
** [http://programs.unisa.edu.au/public/pcms/course.aspx?pageid=009439 Research Data Analysis (CIVE 5015)] : To enable students to integrate the theory of statistics and data analysis within the research problems faced in their field of study

==== Korea ====
===== Sungkyunkwan University, Seoul: Library and Information Science Department =====
* [http://wiz.skku.edu/wiz/wizard/frames/server_index.html?home_id=ischool&menu_seq=19&menu_seq_open= Master degree]
** Advanced Studies in Scholarly Communication (Scholarly communication refers to the process of disseminating research results and other scholarship in all disciplines. This course addresses topics necessary the critical evaluation of both existing and emerging scholarly communication networks and models. Major topics include but are not limited to scholarly publishing practices, open access, the evaluation of research performance, the use of scholarly information contents and networks, and the changing roles of libraries and related institutions.)
** Advanced Studies in Scholarly Information Services (This course is designed to facilitate comprehension of the processes of producing and disseminating scholarly information. The course emphasizes grasping networked information provision environments and various stakeholders. Upon completion of the course, students will gain both a theoretical and practical understanding of scholarly communication processes
** Advanced Studies in University Library Management (This course examines the role of university libraries in the context of education, learning, and research support in addition to exploring the future changes that libraries must make so as to mirror developments in society and technology. Students will be able to gain a comprehensive understanding of the current issues and discussions surrounding university libraries (i.e., information literacy, subject-specific libraries, open access, repositories, copyrights, etc.) and cultivate the ability to address these topics on a working level.

==== Norwegen ====
===== University College: Oslo and Akershus: Department of Archivistics, Library and Information Science =====
* [http://dill.hioa.no Master of Digital Library Learning]
** [http://dill.hioa.no/programme/semester-1/ Research Methods & Theory of Science] : On the completion of this module, the student has thorough knowledge on different scientific views on what constitutes knowledge, has advanced knowledge of the episteomological foundations of libarary and information science, has insight into the criteria for research quality and ethically sound research, has advance knowledge of selected quantitative and qualitative methods for collecting, handling and analysis of research data, has practical and theoretical knowledge to the fases of a research project, from the formulation of a research problem, to reporting and publication

====UK====
=====Research Information and Digital Literacies Coalition (RDLIS)=====
(2013) Helping to open up: improving knowledge, capability and confidence in making research data more open": Studie zu Open Research Data Training in britischer Higher Education ([http://www.researchinfonet.org/wp-content/uploads/2012/06/CC536D001-1-2-training-for-making-research-data-more-open-FINAL-VERSION.pdf "Helping to open up"])

=====University of Edinburgh =====

Research Data Management Training: Online-Materialien ([http://datalib.edina.ac.uk/mantra/ Mantra])

=====University of Cambridge=====
Training Resources: Online-Materialien ([http://www.lib.cam.ac.uk/dataman/training.html Link])

=====Cardiff University=====
Training and guides for researchers: ([http://www.cardiff.ac.uk/insrv/forresearchers/trainingandguides/index.html Link])

===== University College Dublin: School of Information and Library Studies =====
* [http://www.ucd.ie/sils/graduateprogrammes/mlisgraddiplis/mlisprogramme/curriculum,54375,en.html Masters Library & Information Studies]
** [https://sisweb.ucd.ie/usis/w_sm_web_inf_viewer_banner.show_module?p_subj=IS&p_crse=40390&p_term_code=201400&p_return_url=&p_website_mode=CONTINUING&p_semester=2#bookmarkworkload Research Practice (IS40390)] : The purpose of this module is to gain hands-on experience in collaborative research or real world projects. Students will work 1:1 or in small groups with academic staff on a specific research or real world project. Students must get permission of an academic staff member to enrol in this module

=====University College London: Department of Information Studies =====
* [https://www.ucl.ac.uk/dis/taught/pg/tmsinfssci01 MA/Postgraduate Diploma in Library and Information Studies]
** [http://www.ucl.ac.uk/dis/taught/pg/INSTG038 INSTG038/39/40 Electronic Publishing A/B1/B2] : This module provides an overview of the world of electronic publishing, whether commercial or non-commercial, and discusses various different types of products and techniques used in electronic publishing. The module is delivered with the aid of visiting speakers from the publishing industry, and the library and information profession, class discussion, and practical sessions in a computer lab. Topics covered include: electronic journals and open access; Web 2.0; metadata and sustainability; digitisation and preservation; human computer interaction; and the development of new digital products.

==== USA ====
===== Indiana University: School of Informatics and Computing =====
* [http://www.soic.indiana.edu/graduate/degrees/information-library-science/master-information-science/ Master of Information Science]
** [http://www.soic.indiana.edu/graduate/courses/index.html?number=B669&department=CSCI CSCI B669 Scientific Data Management and Preservation] : Scientific Data Management. Environmental sensors, genetic sequencing machines, and the Internet all contribute to big data scientific research, suggesting that data-driven research is the 4th paradigm of science. Large-scale digital data generated for science must be managed from birth to death, particularly as it is used in large scale mining and analytics. It must also be managed for access for decades into the future. We investigate these aspects in B669 Scientific Data Management and Preservation : Scientific Data Management : As supercomputers and modern scientific instruments allow scientists to generate data on everything from the human genome to the changing climate of our own planet, we find ourselves awash in computational data - a problem often referred to as the data deluge. Data produced by these technologies are precious and irreplaceable, holding the potential for greater scientific knowledge and understanding in perpetuity. In this seminar course we will explore multiple dimensions of scientific data management including issues at-scale and preservation and archiving.

===== University of California, Los Angeles: Graduate School of Education and Information Studies =====
* [http://is.gseis.ucla.edu/programs/mlis Masters of Library & Information Science]
** [http://is.gseis.ucla.edu/images/pdfs/is-handbook-2014-2015.pdf Archival Studies Specialization] (Archives play a critically important role in many aspects of society. As repositories of a culture’s unique documents, records and other texts, archives serve as basic tools for social accountability, the preservation and dissemination of historical memory, and the development of a richer understanding of cultural, social and political forces in an increasingly digital and networked world. In addition to covering traditional archives and manuscripts theory and practice, this area of specialization addresses the dramatic expansion of the archival field. It charts how accelerating technological developments have changed both the form of the record and methods for its dissemination and preservation. It responds to shifting social and political conditions as well as the increased codification of archival practice through local and international standards development. It actively engages debates about archival theory and societal roles in diverse archival and cultural jurisdictions. ... Management of special collections, archives, and manuscript repositories
** Informatics Specialization : (Informatics is the emerging discipline that envisions information technology design and use in terms that include its larger institutional, social, cultural, and cognitive dimensions. As information technology is applied to an ever-widening variety of contexts, including work, home, shopping, and public spaces, these new applications require a corresponding shift in the ability of information professionals to design, manage and evaluate information services
** Informatics is premised on the observation that successful design and integration of information technologies into society requires a sophisticated understanding of information seeking and use, metadata, user-centered design, electronic information genres, and how information technologies function as vehicles of power and social action. Students who complete the Informatics specialization will thus be well equipped to design modern information services, including digital libraries and repositories, metadata services, user training and relations, technical information retrieval, in a wide variety of institutional contexts, whether that be within libraries, archives, electronic media and publishing, cultural heritage institutions, standardization organizations, government, non-profits, or online businesses

===== University of Illinois: Graduate School of Library and Information Science =====
* [http://www.lis.illinois.edu/academics/courses/catalog Graduate School of Library and Information Science ]
** LIS590DA : Research Data Analysis Mgt LIS [Research Data Analysis and Management in LIS] (A survey of data analysis issues, tools, and management techniques for research in Library and Information Science and other disciplines. Topics include data theory, theories of measurement, data visualization, data encoding standards, and the assumptions of common analytic techniques. Students will locate and work with a data set of their choice, review the literature of recommended analysis methods, and prepare an analysis appropriate to the data set they have chosen. [First offered Spring 2000 as 450DA, Data Analysis for LIS Research, a doctoral seminar; title and description updated and doctoral seminar designation removed March 2011]
** LIS590RDC : Research Probs Data Curation [Research Problems in Data Curation] (A graduate level introduction to research problems in the curation of research data. Data curation is the active and on-going management of data through its lifecycle of interest and usefulness to scholarship, science, and education. The course will examine a broad range of theoretical, conceptual, and practical problems in this emerging field, focusing on the growing emphasis on data management and sharing across the sciences, social sciences, and humanities, and the importance of e-research and data science for all types of research enterprises. The seminar will cover current research in information science, library science, and cognate fields and explore future research directions. Research areas to be addressed include data practices and needs of researchers; trends and obstacles to data sharing; cyberinfrastructure and data repository development; data representation, organization, preservation, and access; data integration and re-use; development of data management services; and the professionalization of data science and implications for education and workforce development. [First offered Fall 2012] for doctoral students)
** LIS562 : Metadata in Theory & Practice (Combines theoretical examination of the design of metadata schema with their practical application in a variety of settings. Hands-on experience in the creation of descriptive, administrative, and structural metadata, along with their application in systems such as OAI harvesting, OpenURL resolution systems, metasearch systems and digital repositories, will help students develop a thorough understanding of current metadata standards as well as such issues as crosswalking, metadata schema, metadata's use in information retrieval and data management applications, and the role of standards bodies in metadata schema development. [Required course for the CAS in Digital Libraries concentration.] [Formerly 590MD; permanent number approved 6/7/12; first used Fall 2012])
** LIS590SDP : Scientific Data Policy Seminar (Survey of recent policy changes regarding scientific data, including archiving, repositories, legal encumbrances and access, the lifecycle of data, and strategies for reporting data.)

===== University of North Carolina: School of Information and Library Science =====
* [http://sils.unc.edu/programs/graduate/msls/curriculum-new Master of Science in Library Science]
** [http://sils.unc.edu/events/2012/who-owns-research-data Lunch discussion (2012): Who Owns Research Data?]
** [http://sils.unc.edu/events/2011/dryad Webinar (2011)] - "The Dryad Repository: A New Path for Data Publication in Scholarly Communication" presented by Jane Greenberg and Todd Vision
** [http://sils.unc.edu/events/2012/%2Cetadata-webinar Webinar: Metadata for Managing Scientific Research Data (2012)]

===== University of North Texas: College of Information =====
* [http://lis.unt.edu/programs-study Master of Science Majoring in Information Science]
** [http://lis.unt.edu/digital-curation-and-data-management The Digital Curation and Data Management Graduate Academic Certificate (GAC)] : Graduate students in disciplines who may be responsible for research data management: More and more disciplines work with digital data and information in research activities, and current graduate students may be responsible for managing and curating such data. These graduate students will benefit from the competencies they develop through this certificate

===== University of Pittsburgh: School of Information Sciences =====
* [http://www.ischool.pitt.edu/lis/courses/descriptions.php Master of Library and Information Science]
** LIS 2610 LIBRARY AND ARCHIVAL COMPUTING (Development and roles of computational systems that form the basis of computing for libraries and archives, with particular emphasis on the role that digital libraries and repositories play in support of contemporary scholarship. "Hands-on" experiences with key applications and systems that have been developed, mainly in the open-source environment "lamp" architecture--for use in digital libraries and related settings, with an emphasis on collection building. With prior approval from academic advisor and course instructor, this course can fulfill the information technology core requirement.)
** LIS 2970 3-CREDIT, SPECIAL TOPICS IN LIBRARY AND INFORMATION SCIENCE ; Spring 2015 LIS 2970 Topics: Research Data Infrastructure (This seminar program will build on LIS 2975 Seminars Special Topics Research Data Management, and will focus on the elements of research data infrastructure which facilitate and enable effective data management. The program will examine approaches to data storage, data repositories and preservation practice, selected standards, schema, protocols and formats for describing datasets, data registries and catalogs enabling data discovery and the data publication process. We will explore developments in data citation and metrics to track data provenance and attribution. In each of the listed areas, there will be case studies and exemplars to illustrate the challenges and experiences of pilot implementations and fully operational services. Finally we will also consider public engagement with data, including the landscape of citizen science initiatives and the emergence of data science concepts and practice.
** LIS 3970 Seminars: Special Topics ; Fall 2014 LIS 3970 Topics: Research Data Infrastructure (his seminar will build on LIS 2975 Seminars Special Topics Research Data Management, and will focus on the elements of research data infrastructure which facilitate and enable effective data management. The program will examine approaches to data storage, data repositories and preservation practice, selected standards, schema, protocols and formats for describing datasets, data registries and catalogs enabling data discovery and the data publication process. We will explore developments in data citation and metrics to track data provenance and attribution. In each of the listed areas, there will be case studies and exemplars to illustrate the challenges and experiences of pilot implementations and fully operational services. Finally we will also consider public engagement with data, including the landscape of citizen science initiatives and the emergence of data science concepts and practice.)

== Angebote von Forschungseinrichtungen ==

==Internationale Akteure und Initiativen==
* [http://www.fosteropenscience.eu/ Facilitate Open Science Training for European Research (FOSTER)]
* [http://www.coar-repositories.org/activities/support-and-training/task-force-competencies/ Task Force on Librarians’ Competencies in Support of E-Research and Scholarly Communication] von [http://www.coar-repositories.org/ COAR], [http://www.arl.org/ ARL], [http://www.carl-abrc.ca/ CARL] und [http://www.libereurope.eu LIBER]
* Australian National Data Service (ANDS): "Information specialists and data librarians"
[http://www.ands.org.au/guides/dmframework/dmskills-information.html Infomaterialien]
* Digital Curation Center (DCC, UK): Trade Training [http://www.dcc.ac.uk/training Bereitstellung von Materialien]
* JISC, UK, Programmbereich Research Data Management Training: [http://www.jisc.ac.uk/whatwedo/programmes/di_researchmanagement/managingresearchdata/research-data-management-training.aspx verlinkte Projekte]
* Nestor Kompetenznetzwerk Langzeitarchivierung: [http://nestor.sub.uni-goettingen.de/education/index.php Qualifikation] (u.a. Summer Schools)

==Diverse Video-Tutorials und Online-Materialien==
* Data Management for Clinical Research (Coursera): http://www.mooc-list.com/course/data-management-clinical-research-coursera?static=true
* Youtube Videos: http://www.youtube.com/results?search_query=research+data+management
* Canadian Community of Practice for Research Data Management in Libraries: http://data-carl-abrc.ca/project-arc/project-arc-national-resource-for-data-management-planning/training-resources/

Ausbildung und Qualifikation

2015-09-07T11:38:03Z

Florian Fritze: /* UK */

Forschungsdatenmanagement

2015-09-07T11:02:28Z

Florian Fritze:

Forschungsdatenmanagement bezeichnet den Prozess, der alle Methoden und Verfahren umfasst, die zur Sicherung
der langfristigen Nutzbarkeit von [[Forschungsdaten]] angewendet werden:
die Generierung, die Bearbeitung, die Anreicherung, die Archivierung und
die Veröffentlichung. Im Ergebnis entstehen selbstbeschreibende Forschungsdaten. Zu Projektbeginn empfiehlt es sich, die Methoden und Verfahren in einem [[Data Management Pläne|Datenmanagementplan]] zu beschreiben.

"Der gesamte Prozess, der die Allokation, die Generierung, die Bearbeitung und Anreicherung, die Archivierung und Veröffentlichung von digitalen Forschungsdaten selbst oder von einer entsprechenden klassischen Textproduktion unterstützt, wird [...] unter dem Begriff „Forschungsdatenmanagement“ zusammengefasst [...]."
Definition entnommen aus: "Die digitale Forschungswelt als Gegenstand der Forschung" Quellenangabe: Information - Wissenschaft & Praxis. Band 64, Heft 2-3, Seiten 127–136, ISSN (Online) 1619-4292, ISSN (Print) 1434-4653, DOI: 10.1515/iwp-2013-0017, May 2013

"Research data management is an explicit process covering the creation and stewardship of research materials to enable their use for as long as they retain value." Whyte, A. and Rans, J. http://www.dcc.ac.uk/digital-curation/glossary#R

"Research data management is caring for, facilitating access to, preserving and adding value to research data throughout its lifecycle." http://www.ed.ac.uk/files/imports/fileManager/ResearchDataManagement.pdf

"Research data management concerns the organisation of data, from its entry to the research cycle through to the dissemination and archiving of valuable results. Research Data Management is part of the research process, and aims to make the research process as efficient as possible, and meet expectations and requirements of the university, research funders, and legislation."
http://www2.le.ac.uk/services/research-data/rdm/what-is-rdm

"Effective research data management is a cornerstone of the responsible conduct of research. It ensures that research data are managed according to legal, statutory, ethical and funding body requirements. Research Data Management covers the planning, collecting, organising, managing, storage, security, backing up, preserving, and sharing your data."
http://guides.library.uq.edu.au/research-data-management

[[Kategorie: Data Management]]
[[Kategorie: Data Publishing]]

Gute wissenschaftliche Praxis

2015-09-07T09:17:51Z

Florian Fritze:

Die Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis dienen als Orientierung im Rahmen wissenschaftlicher Arbeitsprozesse. In Deutschland spiegeln sich diese Regeln z.B. in den Empfehlungen der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis wieder. In Bezug auf den Umgang mit [[Forschungsdaten]] beinhaltet Empfehlung 7, dass "Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen auf [[Datenarchivierung|haltbaren und gesicherten Trägern]] in der Institution, wo sie entstanden sind, zehn Jahre lang aufbewahrt werden" sollen. In erster Linie fördert eine solche [[Datenpublikation]] die Nachnutzbarkeit der Forschungsdaten.

Die European Science Foundation hat in ihren Codes of Conduct folgende Kriterien zur guten wissenschaftlichen Praxis aufgestellt:
Ehrlichkeit in der Kommunikation, Vertrauenswürdigkeit beim Forschen, Objektivität, Unparteilichkeit und Unabhängigkeit, Offenheit und Zugänglichkeit, Pflicht zur Achtsamkeit, Fairness beim Angeben von Referenzen und Verdiensten, Verantwortung gegenüber den zukünftigen Wissenschaftlern und Forschern. (Vgl. S. 5, European Science Foundation & ALLEA (All European Academies): The European Code of Conduct for Research Integrity)

Weiterhin beschreibt die ESF, welche Praktiken vermieden werden sollten: " [...] poor data practices and inadequate data management, inappropriate research procedures, including questionable procedures for obtaining informed consent, insufficient respect and care for participants in the research, improper research design and carelessness in observation and analysis, unsuitable authorship or publishing practices, and reviewing and editorial derelictions." (S. 9, Ebd.)

== Weiterführende Links ==
Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, Denkschrift der DFG http://www.dfg.de/download/pdf/dfg_im_profil/reden_stellungnahmen/download/empfehlung_wiss_praxis_0198.pdf

The Netherlands Board on Research Integrity (LOWI)
http://www.lowi.nl/en/netherlands-board-on-research-integrity-lowi?set_language=en

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT GLOBAL SCIENCE FORUM, Best Practices for Ensuring Scientific Integrity and Preventing Misconduct
http://www.oecd.org/sti/sci-tech/40188303.pdf

Fostering Research Integrity in Europe, A report by the ESF Member Organisation Forum on Research Integrity
http://www.esf.org/fileadmin/Public_documents/Publications/ResearchIntegrity_report.pdf

European Science Foundation & ALLEA (All European Academies): The European Code of Conduct for Research Integrity
http://www.esf.org/fileadmin/Public_documents/Publications/Code_Conduct_ResearchIntegrity.pdf

[[Kategorie: Standards]]

Gute wissenschaftliche Praxis

2015-09-07T09:17:15Z

Florian Fritze:

Die Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis dienen als Orientierung im Rahmen wissenschaftlicher Arbeitsprozesse. In Deutschland spiegeln sich diese Regeln z.B. in den Empfehlungen der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis wieder. In Bezug auf den Umgang mit [[Forschungsdaten]] beinhaltet Empfehlung 7, dass "Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen auf [[Datenarchivierung|haltbaren und gesicherten Trägern]] in der Institution, wo sie entstanden sind, zehn Jahre lang aufbewahrt werden" sollen. In erster Linie fördert eine solche [[Datenpublikation]] die Nachnutzbarkeit der Forschungsdaten.

Die European Science Foundation hat in ihren Codes of Conduct folgende Kriterien zur guten wissenschaftlichen Praxis aufgestellt:
Ehrlichkeit in der Kommunikation, Vertrauenswürdigkeit beim Forschen, Objektivität, Unparteilichkeit und Unabhängigkeit, Offenheit und Zugänglichkeit, Pflicht zur Achtsamkeit, Fairness beim Angeben von Referenzen und Verdiensten, Verantwortung gegenüber den zukünftigen Wissenschaftlern und Forschern. (Vgl. S. 5, European Science Foundation & ALLEA (All European Academies): The European Code of Conduct for Research Integrity)

Weiterhin beschreibt die ESF, welche Praktiken vermieden werden sollten: " [...] poor data practices and inadequate data management, inappropriate research procedures, including questionable procedures for obtaining informed consent, insufficient respect and care for participants in the research, improper research design and carelessness in observation and analysis, unsuitable authorship or publishing practices, and reviewing and editorial derelictions." (S. 9, Ebd.)

== Weiterführende Links ==
Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, Denkschrift der DFG http://www.dfg.de/download/pdf/dfg_im_profil/reden_stellungnahmen/download/empfehlung_wiss_praxis_0198.pdf

The Netherlands Board on Research Integrity (LOWI)
http://www.lowi.nl/en/netherlands-board-on-research-integrity-lowi?set_language=en

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT GLOBAL SCIENCE FORUM, Best Practices for Ensuring Scientific Integrity and Preventing Misconduct
https://www.oecd.org/sti/sci-tech/40188303.pdf

Fostering Research Integrity in Europe, A report by the ESF Member Organisation Forum on Research Integrity
http://www.esf.org/fileadmin/Public_documents/Publications/ResearchIntegrity_report.pdf

European Science Foundation & ALLEA (All European Academies): The European Code of Conduct for Research Integrity
http://www.esf.org/fileadmin/Public_documents/Publications/Code_Conduct_ResearchIntegrity.pdf

[[Kategorie: Standards]]

Forschungsdaten-Repository

2015-09-07T07:43:24Z

Florian Fritze:

Repositorium

2015-09-07T07:43:19Z

Florian Fritze:

Forschungsdaten-Repository

2015-09-07T07:36:09Z

Florian Fritze:

"Digitale Forschungsdaten-Repositorien sind Informationsinfrastrukturen, die digitale Forschungsdaten möglichst dauerhaft - anhand den Anforderungen der jeweiligen Nutzergruppe – speichern und organisieren um die Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten zu sichern. Forschungsdaten-Repositorien werden durch disziplinäre Anforderungen geprägt (z.B. Form und 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 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 unbegrenzten Zeitraum aufbewahrt und der weltweiten Fachöffentlichkeit online verfügbar, zitierbar und nachnutzbar gemacht werden.

Forschungsdaten

2015-08-26T15:26:00Z

Florian Fritze:

Forschungsdaten bezeichnen (digitale) Daten, die je nach Fachkontext Gegenstand eines Forschungsprozesses sind, während eines Forschungsprozesses entstehen oder sein Ergebnis sind <ref name=“kindling“> Kindling, M.; Schirmbacher, P. (2013): „Die digitale Forschungswelt“ als Gegenstand der Forschung. In: Information : Wissenschaft und Praxis 64 (2/3), S. 127–136. </ref>. Forschungsdaten werden unter Anwendung verschiedener Methoden – abhängig von der Forschungsfrage – erzeugt, z. B. durch Quellenforschungen, Experimente, Messungen, Beschreibungen, Erhebungen oder Befragungen. Daraus ergibt sich ein disziplin- und projektspezifisches Verständnis von Forschungsdaten mit divergierenden Anforderungen für die Aufbereitung und Verwaltung. Da Forschungsdaten notwendig sind, um die darauf aufbauenden Forschungsergebnisse verifizieren zu können, ist deren Erhalt ein anerkannter Bestandteil der guten wissenschaftlichen Praxis (siehe z. B. [http://www.dfg.de/download/pdf/dfg_im_profil/reden_stellungnahmen/download/empfehlung_wiss_praxis_1310.pdf DFG Empfehlung 7]).

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Es folgen unterschiedliche Definitionen des Begriffs "Forschungsdaten":

"Unter digitalen Forschungsdaten verstehen wir alle digital vorliegenden Daten, die während des Forschungsprozesses entstehen oder sein Ergebnis sind. Der Forschungsprozess umfasst dabei verschiedene Schritte angefangen mit der Nutzung bereits verfügbarer Forschungsdaten oder ihrer Generierung, wobei verschiedenste Formen wie ein Experiment in den Naturwissenschaften, eine dokumentierte Beobachtung in einer Kulturwissenschaft oder eine empirische Studie in den Sozialwissenschaften denkbar sind. Weiter umfasst der Forschungsprozess die Prozessierung und Aufbereitung sowie die Analyse und Auswertung von Forschungsdaten, der sich die Distribution eines Forschungsergebnisses (klassischerweise in Form einer Publikation) anschließt sowie die Veröffentlichung und die Archivierung der Forschungsdaten. Digitale Forschungsdaten können in allen Wissenschaftsdisziplinen zur Klärung einer Forschungsfrage unter Anwendung verschiedenster Methoden herangezogen werden. Dies hat zur Folge, dass Forschungsdaten in unterschiedlichen Datentypen und -formaten auftreten und in verschiedenen Aggregationsstufen als Forschungsdaten relevant sind. Um die Archivierung, Verfügbarmachung, Reproduktion und Nachnutzung von Forschungsdaten zu ermöglichen sind Metadaten und eine Datendokumentation essenziell, die neben den Eigenschaften der Forschungsdaten auch ihren Entstehungskontext sowie die Werkzeuge beschreiben, mit denen sie erzeugt, gespeichert, bearbeitet und analysiert wurden."

[http://libreas.eu/ausgabe23/07kindling/ Quelle: Vgl. Kindling, Maxi; Schirmbacher, Peter; Simukovic, Elena (2013) Forschungsdatenmanagement an Hochschulen: das Beispiel der Humboldt-Universität zu Berlin. LIBREAS. Library Ideas 23 (2013). urn:nbn:de:kobv:11-100212700.]

"Forschungsprimärdaten sind Daten, die im Verlauf von Quellenforschungen, Experimenten, Messungen, Erhebungen oder Umfragen entstanden sind. Sie stellen die Grundlagen für die wissenschaftlichen Publikationen dar. In Abhängigkeit von der jeweiligen Fachzugehörigkeit sind die Forschungsprimärdaten unterschiedlich zu definieren. Die Wissenschaftler sollen in ihren Fachcommunities selber entscheiden, ob bereits Rohdaten hierzu zählen oder ab welchem Grad der Aggregierung die Daten langfristig aufzubewahren sind. Des weiteren soll die Granularität in groben Umrissen vereinbart sein: wie viele Daten ergeben einen Datensatz, der mit einer stabilen Adresse (persistent identifier) ausgestattet wird?"

[http://dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/lis/ua_inf_empfehlungen_200901.pdf Empfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimärdaten, Januar 2009, DFG]

"Für den einen sind „Primärdaten“ der Datenstrom aus einem Gerät, z.B. einem Satelliten. In der Fernerkundung werden diese Daten „Level 0“ Produkte genannt. Für andere sind „Primärdaten“ zur Nachnutzung aufbereitete Daten, ohne weiterführende Prozessierungsschritte. Wieder andere differenzieren nicht nach Grad der Verarbeitung sondern betrachten alle Daten, die Grundlage einer wissenschaftlichen Veröffentlichung waren, als Primärdaten. Der begrifflichen Klarheit wegen sollte daher das Präfix „Primär-“ nicht mehr verwendet werden und statt dessen nur noch von wissenschaftlichen Daten oder Forschungsdaten gesprochen werden."

[http://nestor.sub.uni-goettingen.de/handbuch/artikel/nestor_handbuch_artikel_292.pdf Klump, 2009, Version 2.0 Kap.17:104-105]

"Als Objekte der Forschung und als Quellen der Ermöglichung neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse sind Forschungsdaten, Archivalien, Schriften, Bilder, Filme, Tondokumente, andere kulturelle Artefakte und natürliche Objekte in ihrer nicht-digitalen Form, als Digitalisate und teilweise als born digitals unverzichtbar für wissenschaftliches Arbeiten, wenngleich ihre jeweilige Bedeutung in Abhängigkeit von der praktizierten Forschungsform variiert."

[http://www.wissenschaftsrat.de/download/archiv/2359-12.pdf WR Übergreifende Empfehlungen, 2012, S. 38ff.]

"Research data means data in the form of facts, observations, images, computer program results, recordings, measurements or experiences on which an argument, theory, test or hypothesis, or another research output is based. Data may be numerical, descriptive, visual or tactile. It may be raw, cleaned or processed, and may be held in any format or media."

http://www.mopp.qut.edu.au/D/D_02_08.jsp

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Die Methoden und Verfahren, die zur Sicherung der langfristigen Nutzbarkeit von Forschungsdaten angewendet werden, werden unter dem Begriff [[Forschungsdatenmanagement]] zusammengefasst. Dabei muss neben der technischen Nachnutzbarkeit auch die inhaltliche Nachnutzbarkeit garantiert werden, indem kontextgebende Informationen und Dokumentationen der Datenerzeugung erhalten bleiben <ref name=“ludwig“> Ludwig, J.; Enke, H. (2013): „Leitfaden zum Forschungsdaten-Management. Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt“. [S.l.]: Hülsbusch [online] Available from: http://bit.ly/YFSUwq. </ref>

==Literatur==

<references />

[[Kategorie: Data Management]]
[[Kategorie: Data Publishing]]