https://www.forschungsdaten.org/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Maxi 2026-04-17T10:17:15Z Benutzerbeiträge MediaWiki 1.43.8 https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Benutzer:Maxi&diff=8400 2025-01-30T14:55:00Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>Mitglied des Wiki-Redaktionsteams, Informationswissenschaftlerin, Universitätsbibliothek der Technischen Universität Berlin. <br /> <br /> [[Category:Redaktion]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Hauptseite&diff=8386 2025-01-21T18:41:16Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>=forschungsdaten.org=<br /> <br /> Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen [[Forschungsdaten]]. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!<br /> <br /> Forschungsdaten.org kooperiert dabei mit der Informations­plattform [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info], welche einführende, praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten des Forschungsdatenmanagement bietet. Perspektivisch möchten wir zusammen ein einheitliches deutschsprachiges Angebot mit umfassenden Informationen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) schaffen.<br /> <br /> Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] des Wikis besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]] (freier Softwareentwickler), [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (Universitätsbibliothek der TU Berlin), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (Humboldt-Universität zu Berlin &amp; Helmholtz-Gemeinschaft) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). 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Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Geplante_NFDI_Konsortien&diff=7748 2023-10-23T15:30:43Z

<p>Maxi: angefangen die Seite zu aktualisieren</p> <hr /> <div>==Übersicht der NFDI-Konsortien und Absichtserklärungen==<br /> Der im Oktober 2020 offiziell gegründete NFDI-Verein bietet eine Übersicht über alle 27 Konsortien der Antragsjahre 2020–2022: https://www.nfdi.de/konsortien/<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable sortable&quot;<br /> |+<br /> !Kürzel<br /> !Name<br /> !Antragstellung<br /> !Absichtserklärung<br /> !Webseite<br /> !Antragstellende Institution<br /> !Positionspapier<br /> |-<br /> |NFDI4Base<br /> |Basic Services for NFDI<br /> |2023<br /> |[https://www.nfdi.de/tag/basisdienste/ NFDI-Website]<br /> |[https://www.nfdi.de/base4nfdi nfdi.de/base4nfdi]<br /> |TU Dresden<br /> |<br /> |-<br /> |Astro@NFDI<br /> |Astronomy, Astrophysics, and Astroparticle Physics within the National Research Data Infrastructure<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_astro_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.astro-nfdi.de/ www.astro-nfdi.de]<br /> |Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam (AIP)<br /> |<br /> |-<br /> |BERD@NFDI<br /> |NFDI for Business, Economic and Related Data<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_berd_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.berd-nfdi.de/ www.berd-nfdi.de]<br /> |Universität Mannheim<br /> |<br /> |-<br /> |DAPHNE<br /> |DAta for PHoton and Neutron Experiments<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_daphne.pdf PDF]<br /> |<br /> |Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY)<br /> |<br /> |-<br /> |DataPLANT<br /> |Data in PLANT research<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_data_plant.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4plants.de/ www.nfdi4plants.de]<br /> |Albert-Ludwigs-Universität Freiburg<br /> |<br /> |-<br /> |FAIRmat<br /> |FAIR Data Infrastructure for Materials Science and Related Fields<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_fair_mat.pdf PDF]<br /> |[https://www.fairdi.eu/fairmat2/consortium www.fairdi.eu]<br /> |Humboldt-Universität zu Berlin<br /> |[http://fairdi.eu/uploads/documents/FAIRmat_Konzeptpapier_0319.pdf PDF]<br /> |-<br /> |ForumX<br /> |An open forum on experiments across the disciplines<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_forum_x.pdf PDF]<br /> |[https://www.forumx.org/ www.forumx.org]<br /> |Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg<br /> |<br /> |-<br /> |GHGA<br /> |German Human Genome-Phenome Archive<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_ghga.pdf PDF]<br /> |[https://ghga.dkfz.de/ ghga.dkfz.de]<br /> |Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)<br /> |<br /> |-<br /> |KonsortSWD<br /> |Consortium for the Social, Behavioural, Educational, and Economic Sciences<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_konsort_swd.pdf PDF]<br /> |[https://www.ratswd.de/konsortswd/ziele www.ratswd.de]<br /> |GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften<br /> |<br /> |-<br /> |MaRDI<br /> |Mathematical Research Data Initiative<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_ma_rdi.pdf PDF]<br /> |[https://mardi4nfri.org mardi4nfdi.org]<br /> |Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik (WIAS)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Agri<br /> |NFDI for Agricultural Sciences<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4agri.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4agri.de/ www.nfdi4agri.de]<br /> |Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4BioDiversity<br /> |Biodiversity, Ecology &amp; Environmental Data<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4bio_diversity.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4biodiversity.org/ www.nfdi4biodiversity.org]<br /> |Universität Bremen<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Cat<br /> |NFDI for Catalysis-Related Sciences<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4cat.pdf PDF]<br /> |[http://gecats.org/NFDI4Cat.html gecats.org]<br /> |DECHEMA Gesellschaft für Chemische Technik und Biotechnologie e.V.<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Chem<br /> |Fachkonsortium Chemie für die Nationale Forschungsdateninfrastruktur<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4chem.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4chem.de/ www.nfdi4chem.de]<br /> |Friedrich-Schiller-Universität Jena<br /> |http://doi.org/10.5281/zenodo.1404201<br /> |-<br /> |NFDI4Culture<br /> |Consortium for research data on material and immaterial cultural heritage<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4culture.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4culture.de/ nfdi4culture.de]<br /> |Akademie der Wissenschaften und der Literatur Mainz<br /> |[https://nfdi4culture.de/res/NFDI4C_OnePager.pdf PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4Earth<br /> |Consortium Earth System Science / NFDI Konsortium Erdsystemforschung<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4earth.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4earth.de/ www.nfdi4earth.de]<br /> |Technische Universität Dresden<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Health<br /> |National Research Data Infrastructure for Personal Health Data<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4health.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4health.de/ www.nfdi4health.de]<br /> |Deutsche Zentralbibliothek für Medizin (ZB MED) – Informationszentrum Lebenswissenschaften<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Ing<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4ing.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4ing.de/ nfdi4ing.de]<br /> |Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen<br /> |[https://nfdi4ing.de/wp-content/uploads/2018/06/positionspapier_2018_07.pdf PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4Medicine<br /> |Consortium of the Medical Informatics Initiative (MII) and the German Centers for Health Research (DZG)<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4medicine.pdf PDF]<br /> |<br /> |TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4MobilTech<br /> |National Research Data Infrastructure for Mobility Technology<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4mobil_tech.pdf PDF]<br /> |<br /> |Karlsruher Institut für Technologie (KIT)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4MSE<br /> |National Research Data Infrastructure for Materials Science and Engineering<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4mse.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4mse.de/ nfdi4mse.de]<br /> |Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (FHG)<br /> |<br /> |-<br /> |PAHN-PaN<br /> |Particle, Astroparticle, Hadron and Nuclear Physics accelerates the NFDI<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_pahn_pan.pdf PDF]<br /> |[https://www.pahn-pan.de/ www.pahn-pan.de]<br /> |Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY)<br /> |<br /> |-<br /> |Text+<br /> |Language- and Text-Based Research Data Infrastructure<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_textplus.pdf PDF]<br /> |[https://www.text-plus.org/ www.text-plus.org]<br /> |Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)<br /> |<br /> |-<br /> |2linkNFDI<br /> |Linking NFDI to existing Service and Support Structures in German Academia<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_2021_2link_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://2linknfdi.de/ 2linknfdi.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |Bridge4NFDI<br /> |Bridging boundaries among national research data infrastructures<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_bridge4_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.bridge4nfdi.de/ www.bridge4nfdi.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |CompeNDI<br /> |Competencies for NFDI<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_compe_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.compendi.org/ www.compendi.org]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |DeBioData<br /> |NFDI for Pre-clinical Drug Discovery and Chemical Biology<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_de_bio_data.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |Di-Morph<br /> |Facility for digitalized morphology of organisms<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_di_morph.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |InterdisciplinaryNFDI<br /> |NFDI for Interdisciplinary Research and Collaboration<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_interdisciplinary_nfdi.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |MDM-Portal<br /> |Portal of Medical Data Models<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_mdm_portal.pdf PDF]<br /> |[https://medical-data-models.org/ medical-data-models.org]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |MOPED<br /> |Management of Primary Research Data<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_moped.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4AIRR<br /> |National Research Data Infrastructure for Adaptive Immune Receptor Repertoires<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4airr.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDIxCS<br /> &lt;small&gt;(ehemals NFDI4CS4NDFI)&lt;/small&gt;<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4cs4_nfdi.pdf PDF]<br /> |https://nfdixcs.org/<br /> |Gesellschaft für Informatik e.V. &amp; weitere<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Life Umbrella<br /> |NFDI4Life Umbrella research data management infrastructure for life sciences<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4life_umbrella.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4life.de/ www.nfdi4life.de]<br /> |<br /> |[http://www.nfdi4life.de/?download=268 PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4Memory<br /> |historically engaged humanities<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4memory.pdf PDF]<br /> |[https://4memory.de/ 4memory.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NDFI4Microbiota<br /> |National Research Data Infrastructure for the Research of Microbiota<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4microbiota.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4microbiota.de/ nfdi4microbiota.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4NanoSafety<br /> |Consortium for Safety of Nanomaterials and Nanoproducts<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4nanosafety.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4NeuroFunction<br /> |NFDI Neurophysiology and Functional Brain Imaging<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4neuro_function.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Objects<br /> |NFDI for Archaeology, Material Culture and Objects<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4objects.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4objects.net/ www.nfdi4objects.net]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Phys<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Physik<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4phys.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4phys.de/ www.nfdi4phys.de]<br /> |Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)<br /> |[https://www.nfdi4phys.de/fileadmin/user_upload/NFDI4Phys_strategy_v1-4.pdf PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4RSE<br /> |National Research Data Infrastructure for Scientific Software<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4rse.pdf PDF]<br /> |[https://www.rse4nfdi.de/ www.rse4nfdi.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4SolidEarth<br /> |NFDI for Solid Earth<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4solid_earth.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI-Neuro<br /> |NFDI Neuroscience<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_neuro.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi-neuro.de/ nfdi-neuro.de]<br /> |<br /> |[http://www.bernstein-network.de/en/nfdi?set_language=en Positionspapier]<br /> |-<br /> |NFDI-MatWerk<br /> |NFDI for Materials Science &amp; Engineering<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen_2020/2020_nfdi_matwerk.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi-matwerk.de/ nfdi-matwerk.de]<br /> |Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (FHG)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI Small Disciplines<br /> |NFDI Small Disciplines<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_small_disciplines.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI Web<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für das World Wide Web<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_web.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |TheoReS<br /> |Theologies and Religious Studies<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_theo_res.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |LoReData<br /> |Local and Regional Research Data Infrastucture<br /> |2021<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2021/2021_lo_re_data.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4BIOIMAGE<br /> |Research Data Management for Microscopy and Bioimage Analysis<br /> |2021<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen_2020/2021_nfdi_4bioimage.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4bioimage.de nfdi4bioimage.de]<br /> |Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Language<br /> |AI services for Natural Language Research Data<br /> |2021<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2021/2021_nfdi_4lang.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |}<br /> <br /> ==Positionspapiere==<br /> Im Vorfeld der NFDI wurden von zahlreichen Akteuren Positionspapiere verfasst. Dies ist eine unvollständige Zusammenstellung dieser Papiere:<br /> <br /> ====Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen====<br /> <br /> Webseite: <br /> <br /> Positionspapier: http://www.fraunhofer.de/content/dam/zv/de/ueber-fraunhofer/wissenschaftspolitik/10/20180808%20Diskussionspapier%20NFDI%20der%20Allianz.pdf<br /> <br /> ====Deutsche Initiative für Netzwerkinformation (DINI)====<br /> <br /> Webseite: http://dini.de/<br /> <br /> Positionspapier: http://dini.de/fileadmin/docs/DINI-Stellungnahme-RfII-2017.pdf<br /> <br /> ====Gesellschaft für Musikforschung====<br /> <br /> Webseite: <br /> <br /> Positionspapier: http://www.musikforschung.de/index.php/memoranda/schaffung-nationaler-forschungsdateninfrastrukturen-nfdi/langfassung<br /> <br /> ====NESTOR====<br /> <br /> Website: http://www.langzeitarchivierung.de<br /> <br /> Positionspapier: http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/SharedDocs/Downloads/berichte/nestorPositionspapier2018.pdf<br /> <br /> ====Verbandes der Historiker und Historikerinnen Deutschlands (VHD====<br /> <br /> Website: http://www.historikerverband.de/<br /> <br /> Positionspapier: http://www.historikerverband.de/fileadmin/_vhd/Stellungnahmen/Positionspapier-NFDI_VHD_final.pdf<br /> <br /> ====Union der deutschen Akademien der Wissenschaften====<br /> Website: http://www.akademienunion.de/arbeitsgruppen/ehumanities/nfdi-arbeitsgruppe/ <br /> <br /> Positionspapier: http://www.bbaw.de/startseite-1/dateien/nfdi-positionspapier<br /> <br /> ====Verband Digital Humanities====<br /> <br /> Webseite: http://dig-hum.de<br /> <br /> Positionspapier: http://dig-hum.de/stellungnahme-dhd-nfdi<br /> <br /> ====Digitale Hochschule NRW====<br /> <br /> Webseite: http://www.dh-nrw.de<br /> <br /> Positionspapier: http://doi.org/10.5281/zenodo.1217526<br /> <br /> ====German Federation of Biological Data (GFBio) &amp; GFBio e.V.====<br /> <br /> Webseite: http://www.gfbio.org &amp; http://www.gfbio.org/gfbio_ev<br /> <br /> Positionspapier: http://www.gfbio.org/documents/10184/29110/GFBio+position+paper+NFDI.pdf/<br /> <br /> ====AG Fachinformationsdienste (AG FID) in der Sektion 4 des Deutschen Bibliotheksverbandes (dbv)====<br /> <br /> Website: http://www.bibliotheksverband.de/fachgruppen/arbeitsgruppen/fachinformationsdienste.html<br /> <br /> Positionspapier: http://wikis.sub.uni-hamburg.de/webis/images/a/a1/AG_FID_zu_NFDI.pdf<br /> <br /> ====„Wissenschaftsgeleitete Forschungsinfrastrukturen für die Geistes- und Kulturwissenschaften in Deutschland“====<br /> <br /> Webseite: http://forschungsinfrastrukturen.de/doku.php/start <br /> <br /> Positionspapier:<br /> <br /> ==NFDI-Konferenz 2020==<br /> Die zweite [https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/konferenz_2020/ NFDI-Konferenz] fand am 8./9. Juli 2020 als Webinar statt.<br /> <br /> ''Die Folien und Materialien der Sessions können gerne hier gesammelt werden:''<br /> <br /> <br /> Session 1 Medizin<br /> <br /> <br /> Session 2 Lebenswissenschaften<br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> *[https://doi.org/10.5281/zenodo.3936365 NFDI4Microbiota]<br /> <br /> <br /> Session 3 Geistes- und Sozialwissenschaften<br /> <br /> <br /> Session 4 Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften<br /> <br /> *[https://www.mardi4nfdi.org/doc/Vortrag_MaRDI_MichaelHintermueller.pdf MaRDI]<br /> <br /> <br /> Session 5 Chemie und Physik<br /> <br /> <br /> ==NFDI-Konferenz 2021==<br /> Die dritte [https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/konferenz_2021/index.html NFDI-Konferenz] findet am 8. Juli 2021 als Webinar statt.<br /> <br /> ''Die Folien und Materialien der Sessions können gerne hier gesammelt werden:''<br /> <br /> <br /> Session 1 Medizin<br /> <br /> <br /> Session 2 Lebenswissenschaften<br /> <br /> * [https://doi.org/10.5281/zenodo.5101157 NFDI4BIOIMAGE Beitrag zur 3. NFDI Konferenz]<br /> <br /> <br /> Session 3 Geistes- und Sozialwissenschaften<br /> <br /> <br /> Session 4 Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;<br /> <br /> Session 5 Chemie und Physik<br /> <br /> ==NFDI-Konferenz 2023==<br /> <br /> <br /> 1st Conference on Research Data Infrastructure<br /> <br /> Connecting Communities<br /> 12. – 14. September 2023<br /> Karlsruhe<br /> <br /> Forschungsdaten bilden in sämtlichen Wissenschaftsdisziplinen die Grundlage für Erkenntnisse und Innovationen. Für den Fortschritt unserer Gesellschaft spielen sie eine tragende Rolle. Den Schlüssel zur Nutzung dieser Datenschätze stellt eine leistungsfähige Infrastruktur dar.<br /> <br /> Mit der ersten Ausgabe der Conference on Research Data Infrastructure vom 12. bis 14. September 2023 initiiert der Verein Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. eine Konferenz, die ganz im Zeichen der Etablierung eines fächerübergreifenden Forschungsdatenmanagements (FDM) steht. Unter dem Motto Connecting Communities sind nationale wie internationale Akteure aus sämtlichen Forschungsfeldern sowie aus dem Infrastruktur-Bereich eingeladen, ihre Beiträge für ein exzellentes FDM der Zukunft zu präsentieren und sich über die neuesten Entwicklungen auszutauschen. NFDI richtet die Konferenz in Zusammenarbeit mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) aus. Sowohl NFDI-Mitwirkenden als auch allen anderen FDM-Interessierten bietet die erste Ausgabe die Gelegenheit, sich auf dem Campus Süd des KIT zu vernetzen.<br /> <br /> An drei Tagen werden Themenfelder rund um das FDM sowie der gemeinsame Aufbau einer effektiven Forschungsdateninfrastruktur für Deutschland und darüber hinaus aus verschiedensten Perspektiven beleuchtet. Geplant sind wissenschaftliche Vorträge, eine Podiumsdiskussion, spannende eingeladene Vorträge, eine Poster Session und Gelegenheiten zum Vernetzen.<br /> <br /> Die Conference on Research Data Infrastructure steht für umfassendere Erkenntnisse durch bessere Nutzung von Forschungsdaten, für Innovationen und den daraus entstehenden gesellschaftlichen Nutzen.<br /> <br /> Quelle: https://www.nfdi.de/cordi-2023/ (Zugriff am 01.08.2023)<br /> [[Kategorie:Technik]]<br /> [[Kategorie:Standards]]<br /> [[Kategorie:Data_Management]]<br /> [[Kategorie:Policies]]<br /> [[Kategorie:NFDI]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Geplante_NFDI_Konsortien&diff=7747 2023-10-23T14:20:37Z

<p>Maxi: /* Absichtserklärungen zum Aufbau der NFDI */</p> <hr /> <div>==Übersicht der NFDI-Konsortien==<br /> Der im Oktober 2020 offiziell gegründete NFDI-Verein bietet eine Übersicht über alle 27 Konsortien der Antragsjahre 2020–2022: https://www.nfdi.de/konsortien/<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable sortable&quot;<br /> |+<br /> !Kürzel<br /> !Name<br /> !Antragstellung<br /> !Absichtserklärung<br /> !Webseite<br /> !Antragstellende Institution<br /> !Positionspapier<br /> |-<br /> |NFDI4Base<br /> |Basic Services for NFDI<br /> |2023<br /> |[https://www.nfdi.de/tag/basisdienste/]<br /> |[https://www.nfdi.de/base4nfdi]<br /> |TU Dresden<br /> |<br /> |-<br /> |Astro@NFDI<br /> |Astronomy, Astrophysics, and Astroparticle Physics within the National Research Data Infrastructure<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_astro_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.astro-nfdi.de/ www.astro-nfdi.de]<br /> |Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam (AIP)<br /> |<br /> |-<br /> |BERD@NFDI<br /> |NFDI for Business, Economic and Related Data<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_berd_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.berd-nfdi.de/ www.berd-nfdi.de]<br /> |Universität Mannheim<br /> |<br /> |-<br /> |DAPHNE<br /> |DAta for PHoton and Neutron Experiments<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_daphne.pdf PDF]<br /> |<br /> |Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY)<br /> |<br /> |-<br /> |DataPLANT<br /> |Data in PLANT research<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_data_plant.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4plants.de/ www.nfdi4plants.de]<br /> |Albert-Ludwigs-Universität Freiburg<br /> |<br /> |-<br /> |FAIRmat<br /> |FAIR Data Infrastructure for Materials Science and Related Fields<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_fair_mat.pdf PDF]<br /> |[https://www.fairdi.eu/fairmat2/consortium www.fairdi.eu]<br /> |Humboldt-Universität zu Berlin<br /> |[http://fairdi.eu/uploads/documents/FAIRmat_Konzeptpapier_0319.pdf PDF]<br /> |-<br /> |ForumX<br /> |An open forum on experiments across the disciplines<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_forum_x.pdf PDF]<br /> |[https://www.forumx.org/ www.forumx.org]<br /> |Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg<br /> |<br /> |-<br /> |GHGA<br /> |German Human Genome-Phenome Archive<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_ghga.pdf PDF]<br /> |[https://ghga.dkfz.de/ ghga.dkfz.de]<br /> |Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)<br /> |<br /> |-<br /> |KonsortSWD<br /> |Consortium for the Social, Behavioural, Educational, and Economic Sciences<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_konsort_swd.pdf PDF]<br /> |[https://www.ratswd.de/konsortswd/ziele www.ratswd.de]<br /> |GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften<br /> |<br /> |-<br /> |MaRDI<br /> |Mathematical Research Data Initiative<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_ma_rdi.pdf PDF]<br /> |[https://mardi4nfri.org mardi4nfdi.org]<br /> |Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik (WIAS)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Agri<br /> |NFDI for Agricultural Sciences<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4agri.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4agri.de/ www.nfdi4agri.de]<br /> |Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4BioDiversity<br /> |Biodiversity, Ecology &amp; Environmental Data<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4bio_diversity.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4biodiversity.org/ www.nfdi4biodiversity.org]<br /> |Universität Bremen<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Cat<br /> |NFDI for Catalysis-Related Sciences<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4cat.pdf PDF]<br /> |[http://gecats.org/NFDI4Cat.html gecats.org]<br /> |DECHEMA Gesellschaft für Chemische Technik und Biotechnologie e.V.<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Chem<br /> |Fachkonsortium Chemie für die Nationale Forschungsdateninfrastruktur<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4chem.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4chem.de/ www.nfdi4chem.de]<br /> |Friedrich-Schiller-Universität Jena<br /> |http://doi.org/10.5281/zenodo.1404201<br /> |-<br /> |NFDI4Culture<br /> |Consortium for research data on material and immaterial cultural heritage<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4culture.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4culture.de/ nfdi4culture.de]<br /> |Akademie der Wissenschaften und der Literatur Mainz<br /> |[https://nfdi4culture.de/res/NFDI4C_OnePager.pdf PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4Earth<br /> |Consortium Earth System Science / NFDI Konsortium Erdsystemforschung<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4earth.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4earth.de/ www.nfdi4earth.de]<br /> |Technische Universität Dresden<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Health<br /> |National Research Data Infrastructure for Personal Health Data<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4health.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4health.de/ www.nfdi4health.de]<br /> |Deutsche Zentralbibliothek für Medizin (ZB MED) – Informationszentrum Lebenswissenschaften<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Ing<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4ing.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4ing.de/ nfdi4ing.de]<br /> |Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen<br /> |[https://nfdi4ing.de/wp-content/uploads/2018/06/positionspapier_2018_07.pdf PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4Medicine<br /> |Consortium of the Medical Informatics Initiative (MII) and the German Centers for Health Research (DZG)<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4medicine.pdf PDF]<br /> |<br /> |TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4MobilTech<br /> |National Research Data Infrastructure for Mobility Technology<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4mobil_tech.pdf PDF]<br /> |<br /> |Karlsruher Institut für Technologie (KIT)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4MSE<br /> |National Research Data Infrastructure for Materials Science and Engineering<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_nfdi_4mse.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4mse.de/ nfdi4mse.de]<br /> |Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (FHG)<br /> |<br /> |-<br /> |PAHN-PaN<br /> |Particle, Astroparticle, Hadron and Nuclear Physics accelerates the NFDI<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_pahn_pan.pdf PDF]<br /> |[https://www.pahn-pan.de/ www.pahn-pan.de]<br /> |Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY)<br /> |<br /> |-<br /> |Text+<br /> |Language- and Text-Based Research Data Infrastructure<br /> |2019<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2019/2019_textplus.pdf PDF]<br /> |[https://www.text-plus.org/ www.text-plus.org]<br /> |Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)<br /> |<br /> |-<br /> |2linkNFDI<br /> |Linking NFDI to existing Service and Support Structures in German Academia<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_2021_2link_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://2linknfdi.de/ 2linknfdi.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |Bridge4NFDI<br /> |Bridging boundaries among national research data infrastructures<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_bridge4_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.bridge4nfdi.de/ www.bridge4nfdi.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |CompeNDI<br /> |Competencies for NFDI<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_compe_nfdi.pdf PDF]<br /> |[https://www.compendi.org/ www.compendi.org]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |DeBioData<br /> |NFDI for Pre-clinical Drug Discovery and Chemical Biology<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_de_bio_data.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |Di-Morph<br /> |Facility for digitalized morphology of organisms<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_di_morph.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |InterdisciplinaryNFDI<br /> |NFDI for Interdisciplinary Research and Collaboration<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_interdisciplinary_nfdi.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |MDM-Portal<br /> |Portal of Medical Data Models<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_mdm_portal.pdf PDF]<br /> |[https://medical-data-models.org/ medical-data-models.org]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |MOPED<br /> |Management of Primary Research Data<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_moped.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4AIRR<br /> |National Research Data Infrastructure for Adaptive Immune Receptor Repertoires<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4airr.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDIxCS<br /> &lt;small&gt;(ehemals NFDI4CS4NDFI)&lt;/small&gt;<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4cs4_nfdi.pdf PDF]<br /> |https://nfdixcs.org/<br /> |Gesellschaft für Informatik e.V. &amp; weitere<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Life Umbrella<br /> |NFDI4Life Umbrella research data management infrastructure for life sciences<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4life_umbrella.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4life.de/ www.nfdi4life.de]<br /> |<br /> |[http://www.nfdi4life.de/?download=268 PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4Memory<br /> |historically engaged humanities<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4memory.pdf PDF]<br /> |[https://4memory.de/ 4memory.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NDFI4Microbiota<br /> |National Research Data Infrastructure for the Research of Microbiota<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4microbiota.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4microbiota.de/ nfdi4microbiota.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4NanoSafety<br /> |Consortium for Safety of Nanomaterials and Nanoproducts<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4nanosafety.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4NeuroFunction<br /> |NFDI Neurophysiology and Functional Brain Imaging<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4neuro_function.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Objects<br /> |NFDI for Archaeology, Material Culture and Objects<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4objects.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4objects.net/ www.nfdi4objects.net]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Phys<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Physik<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4phys.pdf PDF]<br /> |[https://www.nfdi4phys.de/ www.nfdi4phys.de]<br /> |Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)<br /> |[https://www.nfdi4phys.de/fileadmin/user_upload/NFDI4Phys_strategy_v1-4.pdf PDF]<br /> |-<br /> |NFDI4RSE<br /> |National Research Data Infrastructure for Scientific Software<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4rse.pdf PDF]<br /> |[https://www.rse4nfdi.de/ www.rse4nfdi.de]<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4SolidEarth<br /> |NFDI for Solid Earth<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_4solid_earth.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI-Neuro<br /> |NFDI Neuroscience<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_neuro.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi-neuro.de/ nfdi-neuro.de]<br /> |<br /> |[http://www.bernstein-network.de/en/nfdi?set_language=en Positionspapier]<br /> |-<br /> |NFDI-MatWerk<br /> |NFDI for Materials Science &amp; Engineering<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen_2020/2020_nfdi_matwerk.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi-matwerk.de/ nfdi-matwerk.de]<br /> |Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (FHG)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI Small Disciplines<br /> |NFDI Small Disciplines<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_small_disciplines.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI Web<br /> |Nationale Forschungsdateninfrastruktur für das World Wide Web<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_nfdi_web.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |TheoReS<br /> |Theologies and Religious Studies<br /> |2020<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2020/2020_theo_res.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |LoReData<br /> |Local and Regional Research Data Infrastucture<br /> |2021<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2021/2021_lo_re_data.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4BIOIMAGE<br /> |Research Data Management for Microscopy and Bioimage Analysis<br /> |2021<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen_2020/2021_nfdi_4bioimage.pdf PDF]<br /> |[https://nfdi4bioimage.de nfdi4bioimage.de]<br /> |Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU)<br /> |<br /> |-<br /> |NFDI4Language<br /> |AI services for Natural Language Research Data<br /> |2021<br /> |[https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/programme/nfdi/absichtserklaerungen/2021/2021_nfdi_4lang.pdf PDF]<br /> |<br /> |<br /> |<br /> |}<br /> <br /> ==Positionspapiere==<br /> Im Vorfeld der NFDI wurden von zahlreichen Akteuren Positionspapiere verfasst. Dies ist eine unvollständige Zusammenstellung dieser Papiere:<br /> <br /> ====Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen====<br /> <br /> Webseite: <br /> <br /> Positionspapier: http://www.fraunhofer.de/content/dam/zv/de/ueber-fraunhofer/wissenschaftspolitik/10/20180808%20Diskussionspapier%20NFDI%20der%20Allianz.pdf<br /> <br /> ====Deutsche Initiative für Netzwerkinformation (DINI)====<br /> <br /> Webseite: http://dini.de/<br /> <br /> Positionspapier: http://dini.de/fileadmin/docs/DINI-Stellungnahme-RfII-2017.pdf<br /> <br /> ====Gesellschaft für Musikforschung====<br /> <br /> Webseite: <br /> <br /> Positionspapier: http://www.musikforschung.de/index.php/memoranda/schaffung-nationaler-forschungsdateninfrastrukturen-nfdi/langfassung<br /> <br /> ====NESTOR====<br /> <br /> Website: http://www.langzeitarchivierung.de<br /> <br /> Positionspapier: http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/SharedDocs/Downloads/berichte/nestorPositionspapier2018.pdf<br /> <br /> ====Verbandes der Historiker und Historikerinnen Deutschlands (VHD====<br /> <br /> Website: http://www.historikerverband.de/<br /> <br /> Positionspapier: http://www.historikerverband.de/fileadmin/_vhd/Stellungnahmen/Positionspapier-NFDI_VHD_final.pdf<br /> <br /> ====Union der deutschen Akademien der Wissenschaften====<br /> Website: http://www.akademienunion.de/arbeitsgruppen/ehumanities/nfdi-arbeitsgruppe/ <br /> <br /> Positionspapier: http://www.bbaw.de/startseite-1/dateien/nfdi-positionspapier<br /> <br /> ====Verband Digital Humanities====<br /> <br /> Webseite: http://dig-hum.de<br /> <br /> Positionspapier: http://dig-hum.de/stellungnahme-dhd-nfdi<br /> <br /> ====Digitale Hochschule NRW====<br /> <br /> Webseite: http://www.dh-nrw.de<br /> <br /> Positionspapier: http://doi.org/10.5281/zenodo.1217526<br /> <br /> ====German Federation of Biological Data (GFBio) &amp; GFBio e.V.====<br /> <br /> Webseite: http://www.gfbio.org &amp; http://www.gfbio.org/gfbio_ev<br /> <br /> Positionspapier: http://www.gfbio.org/documents/10184/29110/GFBio+position+paper+NFDI.pdf/<br /> <br /> ====AG Fachinformationsdienste (AG FID) in der Sektion 4 des Deutschen Bibliotheksverbandes (dbv)====<br /> <br /> Website: http://www.bibliotheksverband.de/fachgruppen/arbeitsgruppen/fachinformationsdienste.html<br /> <br /> Positionspapier: http://wikis.sub.uni-hamburg.de/webis/images/a/a1/AG_FID_zu_NFDI.pdf<br /> <br /> ====„Wissenschaftsgeleitete Forschungsinfrastrukturen für die Geistes- und Kulturwissenschaften in Deutschland“====<br /> <br /> Webseite: http://forschungsinfrastrukturen.de/doku.php/start <br /> <br /> Positionspapier:<br /> <br /> ==NFDI-Konferenz 2020==<br /> Die zweite [https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/konferenz_2020/ NFDI-Konferenz] fand am 8./9. Juli 2020 als Webinar statt.<br /> <br /> ''Die Folien und Materialien der Sessions können gerne hier gesammelt werden:''<br /> <br /> <br /> Session 1 Medizin<br /> <br /> <br /> Session 2 Lebenswissenschaften<br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> *[https://doi.org/10.5281/zenodo.3936365 NFDI4Microbiota]<br /> <br /> <br /> Session 3 Geistes- und Sozialwissenschaften<br /> <br /> <br /> Session 4 Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften<br /> <br /> *[https://www.mardi4nfdi.org/doc/Vortrag_MaRDI_MichaelHintermueller.pdf MaRDI]<br /> <br /> <br /> Session 5 Chemie und Physik<br /> <br /> <br /> ==NFDI-Konferenz 2021==<br /> Die dritte [https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/konferenz_2021/index.html NFDI-Konferenz] findet am 8. Juli 2021 als Webinar statt.<br /> <br /> ''Die Folien und Materialien der Sessions können gerne hier gesammelt werden:''<br /> <br /> <br /> Session 1 Medizin<br /> <br /> <br /> Session 2 Lebenswissenschaften<br /> <br /> * [https://doi.org/10.5281/zenodo.5101157 NFDI4BIOIMAGE Beitrag zur 3. NFDI Konferenz]<br /> <br /> <br /> Session 3 Geistes- und Sozialwissenschaften<br /> <br /> <br /> Session 4 Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;<br /> <br /> Session 5 Chemie und Physik<br /> <br /> ==NFDI-Konferenz 2023==<br /> <br /> <br /> 1st Conference on Research Data Infrastructure<br /> <br /> Connecting Communities<br /> 12. – 14. September 2023<br /> Karlsruhe<br /> <br /> Forschungsdaten bilden in sämtlichen Wissenschaftsdisziplinen die Grundlage für Erkenntnisse und Innovationen. Für den Fortschritt unserer Gesellschaft spielen sie eine tragende Rolle. Den Schlüssel zur Nutzung dieser Datenschätze stellt eine leistungsfähige Infrastruktur dar.<br /> <br /> Mit der ersten Ausgabe der Conference on Research Data Infrastructure vom 12. bis 14. September 2023 initiiert der Verein Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. eine Konferenz, die ganz im Zeichen der Etablierung eines fächerübergreifenden Forschungsdatenmanagements (FDM) steht. Unter dem Motto Connecting Communities sind nationale wie internationale Akteure aus sämtlichen Forschungsfeldern sowie aus dem Infrastruktur-Bereich eingeladen, ihre Beiträge für ein exzellentes FDM der Zukunft zu präsentieren und sich über die neuesten Entwicklungen auszutauschen. NFDI richtet die Konferenz in Zusammenarbeit mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) aus. Sowohl NFDI-Mitwirkenden als auch allen anderen FDM-Interessierten bietet die erste Ausgabe die Gelegenheit, sich auf dem Campus Süd des KIT zu vernetzen.<br /> <br /> An drei Tagen werden Themenfelder rund um das FDM sowie der gemeinsame Aufbau einer effektiven Forschungsdateninfrastruktur für Deutschland und darüber hinaus aus verschiedensten Perspektiven beleuchtet. Geplant sind wissenschaftliche Vorträge, eine Podiumsdiskussion, spannende eingeladene Vorträge, eine Poster Session und Gelegenheiten zum Vernetzen.<br /> <br /> Die Conference on Research Data Infrastructure steht für umfassendere Erkenntnisse durch bessere Nutzung von Forschungsdaten, für Innovationen und den daraus entstehenden gesellschaftlichen Nutzen.<br /> <br /> Quelle: https://www.nfdi.de/cordi-2023/ (Zugriff am 01.08.2023)<br /> [[Kategorie:Technik]]<br /> [[Kategorie:Standards]]<br /> [[Kategorie:Data_Management]]<br /> [[Kategorie:Policies]]<br /> [[Kategorie:NFDI]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Hauptseite&diff=7398 2022-12-02T13:37:26Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>=forschungsdaten.org=<br /> <br /> Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen [[Forschungsdaten]]. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!<br /> <br /> Forschungsdaten.org kooperiert dabei mit der Informations­plattform [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info], welche einführende, praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten des Forschungsdatenmanagement bietet. Perspektivisch möchten wir zusammen ein einheitliches deutschsprachiges Angebot mit umfassenden Informationen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) schaffen.<br /> <br /> Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] des Wikis besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]] (freier Softwareentwickler), [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (Open-Access-Büro Berlin), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (Helmholtz-Gemeinschaft) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom <br /> <br /> *DFG-Projekt [http://re3data.org re3data COREF (Community Driven Open Reference for Research Data Repositories)],<br /> *der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG &quot;Forschungsdaten&quot;]<br /> *und der DINI-AG &quot;[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]&quot;<br /> <br /> unterstützt. Gehostet wird das Wiki wie auch [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info] von der [https://www.uni-konstanz.de Universität Konstanz]. Bis März 2019 wurde es am [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ] betrieben.<br /> <br /> Das Wiki wurde 2013 durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen &quot;[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]&quot; und &quot;[https://web.archive.org/web/2016*/https://dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]&quot; der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert. Beiträge zum Wiki stammen u.a. aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor], [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR] und [http://www2.hu-berlin.de/edissplus/about/ eDissPlus].<br /> <br /> Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz &quot;Attribution 4.0 International&quot;]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation: <br /> <br /> *Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 7. November 2019 , 15:20. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&amp;oldid=71 (Abgerufen: 14.01.2020, 11:52)<br /> <br /> ==Mitarbeit==<br /> <br /> Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu den Link [[Spezial:Benutzerkonto_beantragen|Benutzerkonto beantragen]] zu nutzen. Für Sie wird dann ein Account angelegt. 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Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=7298 2022-11-07T19:50:25Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>Eine Liste mit Data Journals, die durch die Community ergänzt und gepflegt werden kann, wird [https://github.com/MaxiKi/data-journals via github] bereitgestellt.<br /> <br /> Einige Beispiele für Data Journals werden hier gelistet: <br /> <br /> *[http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> *[http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> *[http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> *[http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> *[http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> *Rubrik [https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] der Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik (DeGruyter)<br /> *[http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> *[https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> *[http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> *[http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> *[https://www.geoscientific-model-development.net Geoscientific Model Development] (Copernicus)<br /> *[http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> *[https://www.inggrid.org/ ing.grid - FAIR Data Management in Engineering Sciences] (TUjournals)<br /> *[http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> *[https://academic.oup.com/ije International Journal of Epidemiology] (Oxford University Press)<br /> *[https://iopscience.iop.org/journal/0067-0049 The Astrophysics Journal: Supplement Series] (American Astronomial Society)<br /> *[http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> *[https://openarchaeologydata.metajnl.com/ Journal of Open Archaelogy Data (JOAD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openhealthdata.metajnl.com/ Journal of Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openhumanitiesdata.metajnl.com/ Journal of Open Humanities Data (JOHD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openresearchsoftware.metajnl.com/ Journal of Open Research Software (JORS)](Ubiquity Press)<br /> *[http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> *[http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> *[http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> *[http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources] (Ubiquity Press)<br /> *[https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> *[https://ride.i-d-e.de/ RIDE (A review journal for digital editions and resources)]<br /> *[http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> *Rubrik [https://www.steiner-verlag.de/programm/zeitschriften/vierteljahrschrift-fuer-sozial-und-wirtschaftsgeschichte/herausgeber.html Forschungsdaten] der Vierteljahresschrift für Wirtschafts- und Sozialgeschichte (Franz Steiner Verlag)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]]<br /> <br /> Ein Artikel über Typen von Data Journals und ihre Funktion: https://insights.uksg.org/articles/10.1629/uksg.510/ . <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=7252 2022-10-08T15:40:14Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier wird eine Liste von Data Journals gepflegt, die vorwiegend Data Papers publizieren. Einige Journals sind inzwischen wieder eingestellt oder gehen in andere Journals auf, einige sind nicht mehr auffindbar, neue kommen hinzu. Ergänzungen sind erwünscht.''<br /> <br /> <br /> <br /> Einige Beispiele für Data Journals werden hier gelistet: <br /> <br /> *[http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> *[http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> *[http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> *[http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> *[http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> *Rubrik [https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] der Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik (DeGruyter)<br /> *[http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> *[https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> *[http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> *[http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> *[https://www.geoscientific-model-development.net Geoscientific Model Development] (Copernicus)<br /> *[http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> *[https://www.inggrid.org/ ing.grid - FAIR Data Management in Engineering Sciences] (TUjournals)<br /> *[http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> *[https://academic.oup.com/ije International Journal of Epidemiology] (Oxford University Press)<br /> *[https://iopscience.iop.org/journal/0067-0049 The Astrophysics Journal: Supplement Series] (American Astronomial Society)<br /> *[http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> *[https://openarchaeologydata.metajnl.com/ Journal of Open Archaelogy Data (JOAD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openhealthdata.metajnl.com/ Journal of Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openhumanitiesdata.metajnl.com/ Journal of Open Humanities Data (JOHD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openresearchsoftware.metajnl.com/ Journal of Open Research Software (JORS)](Ubiquity Press)<br /> *[http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> *[http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> *[http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> *[http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources] (Ubiquity Press)<br /> *[https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> *[https://ride.i-d-e.de/ RIDE (A review journal for digital editions and resources)]<br /> *[http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> *Rubrik [https://www.steiner-verlag.de/programm/zeitschriften/vierteljahrschrift-fuer-sozial-und-wirtschaftsgeschichte/herausgeber.html Forschungsdaten] der Vierteljahresschrift für Wirtschafts- und Sozialgeschichte (Franz Steiner Verlag)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]]<br /> <br /> Ein Artikel über Typen von Data Journals und ihre Funktion: https://insights.uksg.org/articles/10.1629/uksg.510/ . <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Benutzer:Maxi&diff=7251 2022-10-08T12:56:48Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>Mitglied des Wiki-Redaktionsteams, Informationswissenschaftlerin, [http://www.open-access-berlin.de Open-Access-Büro Berlin]. <br /> <br /> [[Category:Redaktion]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=7250 2022-10-08T11:29:58Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Bei Data Journals handelt es sich um wissenschaftliche Zeitschriften, die sog. Data Papers veröffentlichen. Dabei handelt es sich in der Regel um Beschreibungen von Datensätzen, die von besonderer Bedeutung für ein Wissenschaftsgebiet sind und/oder sich besonders zur Nachnutzung eignen. Hier werden Beispiele von Data Journals gelistet.'' <br /> <br /> *[http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> *[http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> *[http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> *[http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> *[http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> *Rubrik [https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] der Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik (DeGruyter)<br /> *[http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> *[https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> *[http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> *[http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> *[https://www.geoscientific-model-development.net Geoscientific Model Development] (Copernicus)<br /> *[http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> *[https://www.inggrid.org/ ing.grid - FAIR Data Management in Engineering Sciences] (TUjournals)<br /> *[http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> *[https://academic.oup.com/ije International Journal of Epidemiology] (Oxford University Press)<br /> *[https://iopscience.iop.org/journal/0067-0049 The Astrophysics Journal: Supplement Series] (American Astronomial Society)<br /> *[http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> *[https://openarchaeologydata.metajnl.com/ Journal of Open Archaelogy Data (JOAD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openhealthdata.metajnl.com/ Journal of Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openhumanitiesdata.metajnl.com/ Journal of Open Humanities Data (JOHD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openresearchsoftware.metajnl.com/ Journal of Open Research Software (JORS)](Ubiquity Press)<br /> *[http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> *[http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> *[http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> *[http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources] (Ubiquity Press)<br /> *[https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> *[https://ride.i-d-e.de/ RIDE (A review journal for digital editions and resources)]<br /> *[http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> *Rubrik [https://www.steiner-verlag.de/programm/zeitschriften/vierteljahrschrift-fuer-sozial-und-wirtschaftsgeschichte/herausgeber.html Forschungsdaten] der Vierteljahresschrift für Wirtschafts- und Sozialgeschichte (Franz Steiner Verlag)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]]<br /> <br /> Ein Artikel über Typen von Data Journals und ihre Funktion: https://insights.uksg.org/articles/10.1629/uksg.510/ . <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Benutzer_Diskussion:Yi2333&diff=6561 2021-06-03T17:06:17Z

<p>Maxi: Willkommen!</p> <hr /> <div>'''Willkommen bei ''Forschungsdaten.org''!'''<br /> Wir hoffen, dass du viele gute Informationen beisteuerst.<br /> Möglicherweise möchtest du zunächst die [https://www.mediawiki.org/wiki/Special:MyLanguage/Help:Contents Ersten Schritte] lesen.<br /> Nochmal: Willkommen und viel Spaß! [[Benutzer:Maxi|Maxi]] ([[Benutzer Diskussion:Maxi|Diskussion]]) 19:06, 3. Jun. 2021 (CEST)</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Practicewhatyoupreach&diff=6559 2021-06-03T14:36:55Z

<p>Maxi: Die Seite wurde neu angelegt: „== Thema: Empfehlung für die Datendokumentation für Umfragedaten im FDM/Open-Science-Bereich == Zur Idee dieser Seite: Es gibt in der “Research Data Ma…“</p> <hr /> <div>== Thema: Empfehlung für die Datendokumentation für Umfragedaten im FDM/Open-Science-Bereich == <br /> <br /> Zur Idee dieser Seite: <br /> <br /> Es gibt in der “Research Data Management / Open Science Community” jede Menge Surveys zu Status quo, Bedarfserhebungen und Services rund Forschungsdatenmanagement, Open Access, Open Science an unterschiedlichen Einrichtungen. <br /> <br /> Problem: Wir wissen wenig darüber, <br /> <br /> * welche Einrichtungen die Daten zu ihren Umfragen veröffentlicht haben<br /> * und wie sie diese Daten dokumentiert haben. <br /> <br /> Neben den Metadatenschemata, die durch das jeweilige Repository vorgegeben werden, werden die Daten sicher/hoffentlich auch noch ausführlich für die nachvollziehbarkeit und Nachnutzung dokumentiert sein. <br /> <br /> Uns interessiert, <br /> <br /> * in welchen Repos sind die Daten verfügbar, <br /> * welche Metadatenstandards werden verwendet (je nach Repo)<br /> * und am wichtigsten: Wie sind sie dokumentiert? (Readme files, Data Documentation, Standard wie DDI survey codebook?) und wie sieht die Doku im Detail aus?<br /> <br /> Hypothese: Gerade in dieser Community werden Standards wie DDI survey codebook verwendet.<br /> <br /> Prognose: Dem ist nicht so, sondern es wird sehr individuell dokumentiert. <br /> <br /> Ziel:<br /> Wir sammeln als Community mal Punkte, die wir für die Beschreibung wichtig finden und machen eine Empfehlung<br /> <br /> Beteiligte: Berlin University Alliance FDM, Open-Access-Büro Berlin, IBI HU Berlin und gerne viele weitere Kolleg*innen</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Benutzer:Maxi&diff=6197 2021-01-14T11:45:04Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>Mitglied des Wiki-Redaktionsteams. Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt re3data COREF und Promovendin am [https://www.ibi.hu-berlin.de/de Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (IBI) der HU Berlin] und Leitung [http://www.open-access-berlin.de Open-Access-Büro Berlin]. <br /> <br /> [[Category:Redaktion]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Forschungsdatenmanagement&diff=6196 2021-01-14T11:39:19Z

<p>Maxi: Quellenangabe korrigiert</p> <hr /> <div>Forschungsdatenmanagement bezeichnet den Prozess, der alle Methoden und Verfahren umfasst, die zur Sicherung <br /> der langfristigen Nutzbarkeit von [[Forschungsdaten]] angewendet werden: <br /> die Generierung, die Bearbeitung, die Anreicherung, die [[Datenarchivierung|Archivierung]] und <br /> die [[Datenpublikation|Veröffentlichung]]. Im Ergebnis entstehen selbstbeschreibende Forschungsdaten. Zu Projektbeginn empfiehlt es sich, die Methoden und Verfahren in einem [[Data Management Pläne|Datenmanagementplan]] zu beschreiben.<br /> <br /> &quot;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 [...].&quot; Definition entnommen aus: Kindling, M. &amp; Schirmbacher, P. (2013) &quot;Die digitale Forschungswelt&quot; als Gegenstand der Forschung. In: Information - Wissenschaft &amp; Praxis. Band 64, Heft 2-3. DOI: [http://www.doi.org/10.1515/iwp-2013-0017 10.1515/iwp-2013-0017]<br /> <br /> &quot;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.&quot; Whyte, A. and Rans, J. http://www.dcc.ac.uk/digital-curation/glossary#R<br /> <br /> &quot;Research data management is caring for, facilitating access to, preserving and adding value to research data throughout its lifecycle.&quot; http://www.ed.ac.uk/files/imports/fileManager/ResearchDataManagement.pdf<br /> <br /> &quot;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.&quot; <br /> http://www2.le.ac.uk/services/research-data/rdm/what-is-rdm<br /> <br /> &quot;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.&quot;<br /> http://guides.library.uq.edu.au/research-data-management<br /> <br /> [[Kategorie: Data Management]]<br /> [[Kategorie: Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&diff=5353 2020-03-12T10:54:46Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>==Interdisziplinäre Policies==<br /> <br /> ===DFG: Empfehlungen zur Sicherung [[Gute wissenschaftliche Praxis|guter wissenschaftlicher Praxis]]===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„Primärdaten als Grundlagen für Veröffentlichungen sollen auf haltbaren und gesicherten Trägern in der Institution, wo sie entstanden sind, für zehn Jahre aufbewahrt werden.”&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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.” <br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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.<br /> <br /> Eine [http://www.dfg.de/foerderung/antragstellung_begutachtung_entscheidung/antragstellende/antragstellung/nachnutzung_forschungsdaten/ Informationsseite] zu Forschungsdaten stellt die DFG ebenfalls bereit.<br /> <br /> *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]<br /> <br /> ===Berliner Erklärung über offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„[[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.“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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.<br /> <br /> ===Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Founding===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„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.“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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.<br /> <br /> ===EUROHORCs and ESF Vision on a Globally Competitive ERA===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;&quot;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.&quot;&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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&amp;u=0&amp;file=fileadmin/be_user/publications/EUROHORCs-ESF Vision and Road Map.pdf] aufbauenden Strategie.<br /> <br /> ===Allianz der Wissenschaftsorganisationen:Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten der Wissenschaftsorganisationen===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;&quot;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.&quot;&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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“.<br /> <br /> ===G8 Science Ministers Statement===<br /> <br /> 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.<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;&quot;(...) 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.&quot;&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> ===Wissenschaftsrat: Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Deutschland bis 2020===<br /> <br /> *[http://www.wissenschaftsrat.de/download/archiv/2359-12.pdf Empfehlungen des Wissenschaftsrats zur Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Informationsinfrastrukturen in Detschland bis 2020] (13. Juli 2012)<br /> **Qualitätskriterien für die Generierung von [[Forschungsdaten]] und Richtlinien für ein geeignetes [[Data Management|Datenmanagement]] sollten erarbeitet werden (S.56)<br /> **Ausbau des Netzes der Forschungsdaten- und Datenservicezentren zur Verbesserung der [[Datensicherung|Speichermöglichkeiten]] und des Zugangs zu [[Forschungsdaten]] (S.57)<br /> **[[Datenpublikation|Veröffentlichung der Forschungsdaten]] in diesen Zentren (S.77)<br /> <br /> ===KII: Empfehlungen der Kommission Zukunft der Informationsinfrastruktur===<br /> <br /> *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)<br /> **[[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)<br /> **Es ist eine nationale Allianz zwischen allen Akteuren nötig. (S.29)<br /> <br /> ===DINI: Positionspapier Forschungsdaten===<br /> <br /> *[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)<br /> <br /> ===Enquete-Kommission &quot;Internet und digitale Gesellschaft des Deutschen Bundestags&quot;: Handlungsempfehlungen===<br /> <br /> *[http://webarchiv.bundestag.de/cgi/show.php?fileToLoad=2944&amp;id=1223 Handlungsempfehlungen] der Projektgruppe Bildung Forschung - Ausschussdrucksache 17/24(052) (2012)<br /> <br /> <br /> ===Leitlinen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis in wissenschaftlichen Institutionen===<br /> <br /> Zur erfolgreichen Umsetzung von disziplinären Policies nehmen sich neben Förderorganisationen auch wissenschaftliche Institutionen des Themenfeldes an.<br /> <br /> 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.“<br /> <br /> ===Hochschulrektorenkonferenz (HRK)===<br /> <br /> *[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<br /> <br /> *[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<br /> <br /> <br /> ==Disziplinäre Policies==<br /> <br /> 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.<br /> <br /> ===Bermuda Principles===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;“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.“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> Ein international beachtetes Beispiel für eine Forschungsdaten-Policy sind die &quot;[&lt;http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/publicat/hgn/v7n6/19intern.shtml&gt; Bermuda Principles]&quot;, 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.<br /> <br /> ===Internationales Polarjahr 2007-2008===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„ [...] 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.“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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 &quot;[http://classic.ipy.org/Subcommittees/final_ipy_data_policy.pdf Data Policy]&quot; 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.<br /> <br /> ===Large Hadron Collider (LHC)===<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/AtlasPublic/AtlasPolicyDocuments/A78_ATLAS_Data_Access_Policy.pdf ATLAS]<br /> *[http://twiki.cern.ch/twiki/pub/LHCb/LHCbDataPreservation/130321-LHCbDataAccessPolicy.pdf LHCb]<br /> *[http://doi.org/10.7483/OPENDATA.CMS.UDBF.JKR9 CMS]<br /> <br /> ===DFG: Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitätsforschung===<br /> <br /> <br /> Die DFG hat 2015 &quot;[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_biodiversitaetsforschung.pdf Richtlinien zum Umgang mit] [[Forschungsdaten]] in der Biodiversitätsforschung&quot; veröffentlicht.<br /> <br /> ===DFG: Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsdaten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“===<br /> <br /> 2014 hat das Fachkollegium „Erziehungswissenschaft“ der DFG im Rahmen des Rundgespräch „[[Forschungsdaten]] in der Empirischen Bildungsforschung“ das Memorandum &quot;[http://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_bildungsforschung.pdf Bereitstellung und Nutzung quantitativer] [[Forschungsdaten]] in der Bildungsforschung&quot; veröffentlicht.<br /> <br /> ===Deutsche Gesellschaft für Erziehungswissenschaften (DGfE), 2017===<br /> Die DGfE hat im September 2017 diese Stellungnahme veröffentlicht: [http://www.dgfe.de/fileadmin/OrdnerRedakteure/Stellungnahmen/2017.09_Archivierung_qual._Daten.pdf Stellungnahme der DGfE zur Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung qualitativer Forschungsdaten in der Erziehungswissenschaft] '' '' (Zugriff am 14.02.2020)<br /> <br /> ===Deutsche Gesellschaft für Soziologie (DGS), 2019===<br /> Die DGS hat im Januar 2019 eine [https://soziologie.de/aktuell/stellungnahmen/news/bereitstellung-und-nachnutzung-von-forschungsdaten-in-der-soziologie Stellungnahme zur Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten in der Soziologie] '' '' (Zugriff am 14.02.2020) veröffentlicht. <br /> <br /> ===Biosharing===<br /> <br /> Die Datenbank biosharing.org weist eine große Zahl von Forschungsdaten-Policies für die Lebenswissenschaften nach: [http://biosharing.org/policies/ biosharing.org/policies]<br /> <br /> ===Terrestrial Ecosystem Research Network (TERN)===<br /> <br /> Das autralische Terrestrial Ecosystem Research Network ([http://www.tern.org.au TERN]) hat eine Forschungsdaten-Policy&lt;ref name=&quot;tern&quot;&gt;TERN Data Licence [http://www.tern.org.au/datalicence]&lt;/ref&gt; entwickelt, die einerseits den Austausch und die Nachnutzung von Daten erleichtern soll, andererseits fordert, dass die Urheber der Daten bei der Nachnutzung genannt werden. Die Policy basiert auf dem Rahmen der [[Creative_Commons-Lizenzen|Creative Commons Lizenzen]]. Da der Zugang und die Nachnutzung von Umweltdaten manchmal beschränkt werden müssen, stellt TERN seinen Partnern einen Entscheidungsbaum zur Verfügung, um die passende Form der Veröffentlichung zu finden&lt;ref name=&quot;terndata&quot;&gt;Entscheidungsbaum für Datenveröffentlichungen in TERN[[http://www.tern.org.au/TERN-s-Data-Licences-pg22188.html]]&lt;/ref&gt;.<br /> <br /> ===Deutsche Gesellschaft für Psychologie (DGPs)===<br /> <br /> [http://www.dgps.de/uploads/media/DGPs-Richtlinien_Forschungsdaten_22_01_16.pdf DGPs-Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten, Entwurf vom 22.01.2016]<br /> <br /> [http://www.dgps.de/fileadmin/documents/Empfehlungen/Datenmanagement_deu_9.11.16.pdf Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie: Konkretisierung der DFG-Leitlinien vom 29.09.2016]<br /> <br /> === Deutsche Gesellschaft für Volkskunde e.V. (dgv) ===<br /> [https://www.d-g-v.de/wp-content/uploads/2019/04/dgv-Positionspapier_FDM.pdf Positionspapier zur Archivierung, Bereitstellungund Nachnutzung von Forschungsdaten vom 19.11.2018] <br /> ==Institutionelle Policies==<br /> <br /> ===Universität Bielefeld===<br /> <br /> *[https://www.uni-bielefeld.de/forschungsdaten/fdm-bi/grundsaetze/ Grundsätze zu Forschungsdaten an der Universität Bielefeld] (19. Juli 2011).<br /> <br /> *[https://cit-ec.de/de/open-science-manifest CITEC Open Science Manifest] (08. März 2013).<br /> <br /> *[https://www.uni-bielefeld.de/forschungsdaten/fdm-bi/resolution/ Resolution zum Forschungsdatenmanagement] (8. März 2013).<br /> <br /> ===Georg-August-Universität Göttingen===<br /> <br /> *[http://www.uni-goettingen.de/de/01-juli-2014-forschungsdaten-leitlinie-der-universitaet-goettingen-einschl-umg/488918.html Forschungsdaten-Leitlinie der Universität Göttingen] (01.07.2014)<br /> **[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<br /> <br /> ===Humboldt-Universität zu Berlin===<br /> <br /> *[https://www.cms.hu-berlin.de/de/dl/dataman/hu-fdt-policy/ Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Humboldt-Universität zu Berlin], 08.07.2014<br /> <br /> ===Universität Heidelberg===<br /> <br /> *[http://www.uni-heidelberg.de/universitaet/profil/researchdata/ Research Data Policy] (18.07.2014)<br /> <br /> ===Robert Koch-Institut===<br /> <br /> *[http://www.rki.de/DE/Content/Service/Bibliothek/DataPolicy.html Data Policy für das Robert Koch-Institut] (21.09.2015)<br /> <br /> ===Christian-Albrechts-Universität Kiel===<br /> <br /> *[http://www.uni-kiel.de/download/pm/2015/2015-408-leitlinie-forschungsdaten.pdf Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten], 14.07.2015<br /> **[http://www.uni-kiel.de/pressemeldungen/index.php?pmid=2015-408-forschungsdaten-leitlinie Pressemitteilung]<br /> <br /> ===Bergische Universität Wuppertal===<br /> <br /> *[http://bscw.uni-wuppertal.de/pub/bscw.cgi/d9959781/am15093.pdf Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Bergischen Universität Wuppertal] (27.08.2015)<br /> <br /> ===Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf===<br /> <br /> *[https://www.fdm.hhu.de/fileadmin/redaktion/Forschungsdatenmanagement/2015_Forschungsdaten-Richtlinie.pdf Forschungsdatenrichtlinie der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf] (26. November 2015)<br /> <br /> ===Technische Universität Darmstadt===<br /> <br /> *[http://www.ulb.tu-darmstadt.de/fdm-leitlinien Leitlinien zum Umgang mit digitalen Forschungsdaten an der TU Darmstadt], beschlossen am 16. Dezember 2015<br /> **[http://www.ulb.tu-darmstadt.de/rdm-guidelines Leitlinien (englisch)]<br /> <br /> ===RWTH Aachen===<br /> <br /> *[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<br /> <br /> ===Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ===<br /> <br /> *[http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten am Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ], 31.03.2016<br /> **[http://media.gfz-potsdam.de/gfz/wv/doc/16/GFZ_Daten_Grundsaetze+Erg_de.pdf Englische Fassung]<br /> **[http://www.gfz-potsdam.de/medien-kommunikation/meldungen/detailansicht/article/gfz-verabschiedet-grundsaetze-zum-umgang-mit-forschungsdaten/ Pressemitteilung], 31.03.2016<br /> <br /> ===Helmholtz-Zentrum Berlin===<br /> <br /> *[http://www.helmholtz-berlin.de/pubbin/vademecumdatei?did=326 Data Policy, V1], 2016-06-14<br /> <br /> ===Karlsruher Institut für Technologie===<br /> <br /> *[https://www.rdm.kit.edu/downloads/KIT-FDM-Policy.pdf Leitlinien zu einem verantwortungsvollen und nachhaltigen Forschungsdatenmanagement am KIT (FDM-Policy)], 17.10.2016<br /> <br /> ===Technische Universität Ilmenau===<br /> <br /> *[http://www.tu-ilmenau.de/fileadmin/public/intranet/informiert/rechtsgrundlagen/Leitlinien_der_TU_Ilmenau_zum_Umgang_mit_Forschungsdaten.pdf Leitlinien der TU Ilmenau zum Umgang mit Forschungsdaten], beschlossen am 1.11.2016<br /> <br /> ===Universität Bayreuth===<br /> <br /> *[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<br /> <br /> ===Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg===<br /> <br /> *[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<br /> <br /> ===Friedrich-Schiller-Universität Jena===<br /> <br /> *[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)<br /> <br /> *[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)<br /> <br /> ===Universität Kassel===<br /> <br /> *[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<br /> **[http://www.uni-kassel.de/uni/universitaet/pressekommunikation/neues-vom-campus/meldung/article/universitaet-kassel-verabschiedet-forschungsdaten-leitlinie.html Pressemitteilung]<br /> <br /> ===Julius-Maximilians-Universität Würzburg===<br /> <br /> *[http://www.uni-wuerzburg.de/data/forschungsdaten_policy/ Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg], verabschiedet am 20.03.2017<br /> <br /> ===Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen (JKI)===<br /> <br /> *[https://www.julius-kuehn.de/media/IB/PDF/IB-JKI-Leitlinien_Forschungsdaten.pdf Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten am JKI] (23.03.2017: 1. Version beschlossen, 24.03.2017: 1. Version veröffentlicht, 14.10.2019: aktualisierte 2. Version veröffentlicht)<br /> <br /> ===Universität Siegen===<br /> <br /> *[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<br /> **[http://www.uni-siegen.de/start/news/oeffentlichkeit/756747.html Pressemitteilung]<br /> <br /> ===Leibniz Universität Hannover===<br /> <br /> *[http://www.uni-hannover.de/de/universitaet/profil/ziele-strategien/umgang-forschungsdaten/ Richtlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an der Leibniz Universität Hannover] vom 26.4.2017<br /> **[http://www.tib.eu/de/service/aktuelles/detail/richtlinie-zum-umgang-mit-forschungsdaten-an-der-leibniz-universitaet-hannover-verabschiedet/ Pressemitteilung]<br /> <br /> ===Deutsches Institut für Erwachsenenbildung (DIE) – Leibniz-Zentrum für Lebenslanges Lernen===<br /> <br /> *[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<br /> <br /> ===Eberhard Karls Universität Tübingen===<br /> <br /> *[https://uni-tuebingen.de/forschung/service/materialien-und-dokumente/leitlinien-zum-forschungsdatenmanagement/ Leitlinien zum Forschungsdatenmanagement] (2017)<br /> <br /> ===Westfälische Wilhelms-Universität Münster===<br /> <br /> *[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<br /> <br /> ===Universität Stuttgart===<br /> <br /> *[http://www.ub.uni-stuttgart.de/forschen-publizieren/FoDa-Policy.pdf Forschungsdaten-Policy der Universität Stuttgart], vom Rektorat am 25.07.2017 verabschiedet<br /> **englische Fassung: [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<br /> <br /> ===Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung===<br /> <br /> *[http://www.wzb.eu/system/files/docs/sv/win/forschungsdaten_leitlinien.de_.pdf Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten am Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung], in Kraft seit dem 14.11.2017<br /> **englische Fassung: [http://www.wzb.eu/system/files/docs/sv/win/forschungsdaten_leitlinien.en_.pdf Data Policy at the WZB Berlin Social Science Center]<br /> <br /> ===Technische Universität Braunschweig===<br /> <br /> *[http://ub.tu-braunschweig.de/publizieren_openaccess/forschungsdaten/forschungsdatenleitlinie.pdf Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an der Technischen Universität Braunschweig, beschlossen am 13.12.2017 durch den Senat der TU Braunschweig]<br /> **[http://blogs.tu-braunschweig.de/ubbs/?p=1200 Pressemitteilung]<br /> <br /> ===Technische Hochschule Mittelhessen (THM)===<br /> <br /> *[https://www.thm.de/site/images/stories/Forschung/GWP/Grunds%C3%A4tze_der_THM_zum_Umgang_mit_Forschungsdaten.pdf Grundsätze der Technischen Hochschule Mittelhessen zum Umgang mit Forschungsdaten] vom 18.12.2017<br /> <br /> ===Philipps-Universität Marburg===<br /> <br /> *[http://www.uni-marburg.de/de/universitaet/administration/amtliche-mitteilungen/jahrgang-2018/04-2018.pdf| Grundsätze zum Umgang mit Forschungsdaten an der Philipps- Universität Marburg] vom 19.12.2017<br /> <br /> ===GIGA German Institute of Global and Area Studies===<br /> <br /> *[http://www.giga-hamburg.de/de/grundsaetze-zum-umgang-mit-forschungsdaten-am-giga Forschungsdaten-Leitlinie des GIGA German Institute of Global and Area Studies] (Dezember 2017), Weitere Regelungen zu den Verantwortlichkeiten beiteiligter Akteuere sind in ausführlicher, interner Version dokumentiert.<br /> <br /> ===Ruhr Universität Bochum===<br /> <br /> *[http://www.ruhr-uni-bochum.de/researchdata/de/rub_guidelines.html Leitlinien der RUB, beschlossen am 23. Januar 2018]<br /> <br /> ===Universität zu Köln===<br /> <br /> *[https://fdm.uni-koeln.de/policy.html Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten an der Universität zu Köln] vom 25.01.2018<br /> <br /> ===Technische Informationsbibliothek (TIB)===<br /> <br /> *[https://www.tib.eu/de/service/forschungsdaten-policy-der-technischen-informationsbibliothek-tib/ Richtlinien zum Forschungsdatenmanagement und offener Datenpublikation an der Technischen Informationsbibliothek (TIB)], verabschiedet am 18.04.2018<br /> <br /> ===Goethe Universität Frankfurt am Main===<br /> <br /> *[http://www.uni-frankfurt.de/69929175/FDM_Policy.pdf Forschungsdaten-Management-Policy der Goethe-Universität]<br /> <br /> ===Frankfurt University of Applied Sciences (FRA-UAS)===<br /> <br /> *[https://www.frankfurt-university.de/fileadmin/standard/Forschung/abt_fit_pdf_files_neu/dokumente/2019_04_05_frankfurt_uas_umgang_mit_forschungsdaten.pdf Grundsätze der Frankfurt UAS zum Umgang mit Forschungsdaten] vom 11.06.2018<br /> *[https://www.frankfurt-university.de/fileadmin/standard/Forschung/abt_fit_pdf_files_neu/dokumente/2018_11_15_frankfurt_uas_gute_wissenschaftliche_praxis.pdf Grundsätze der Frankfurt UAS zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis] vom 14.11.2007<br /> <br /> ===Mainzer Zentrum für Digitalität in den Geistes- und Kulturwissenschaften (mainzed)=== <br /> <br /> *[http://mainzed.org/empfehlungen/Daten_in_Forschung_Lehre_und_Transfer_I1.pdf Daten in Forschung, Lehre und Transfer.] 13. Juni 2018<br /> <br /> ===Technische Universität Dresden===<br /> <br /> *[http://tu-dresden.de/tu-dresden/qualitaetsmanagement/ressourcen/dateien/wisprax/Leitlinien-fuer-den-Umgang-mit-Forschungsdaten-an-der-TU-Dresden.pdf?lang=de Leitlinien für den Umgang mit Forschungsdaten an der TU Dresden] vom 13.06.2018<br /> <br /> ===Universität Konstanz===<br /> <br /> *[http://www.forschungsdaten.info/typo3temp/secure_downloads/72984/0/b0c93ba28c0ec2066c4c4eb536c757140520cf4c/Policy_Forschungsdatenmanagement_2018-2.pdf Policy zum Forschungsdatenmanagement] vom 18.07.2018<br /> <br /> ===Technische Universität München===<br /> <br /> *[https://www.it.tum.de/projekte/forschungsdaten-management/ Leitlinien der Technischen Universität München zum Umgang mit Forschungsdaten], verabschiedet am 13.11.2018<br /> <br /> ===Leibniz Gemeinschaft===<br /> <br /> *[https://www.leibniz-gemeinschaft.de/fileadmin/user_upload/Bilder_und_Downloads/Forschung/Open_Science/Leitlinie_Forschungsdaten_2018.pdf Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten in der Leibniz-Gemeinschaft] vom 29.11.2018<br /> <br /> ===Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung (DIW)===<br /> <br /> *[http://www.diw.de/documents/dokumentenarchiv/17/diw_01.c.610220.de/diw_datapolicy__20181207_v1.pdf Data Policy des DIW Berlin V1.1] vom 07.12.2018<br /> <br /> ===Helmholtz-Gemeinschaft=== <br /> <br /> *[http://doi.org/10.2312/os.helmholtz.002 Empfehlungen für Richtlinien der Helmholtz-Zentren zum Umgang mit Forschungsdaten] In der 109. Mitgliederversammlung der Helmholtz-Gemeinschaft am 13.-14. September 2017 beschlossen.<br /> <br /> ===Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.===<br /> <br /> *[http://doi.org/10.5281/zenodo.2567723 ZALF Data Policy (Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten)] vom 21.01.2019.<br /> <br /> ===Deutsches Archäologisches Institut===<br /> <br /> *[https://www.dainst.org/forschung/data-policy (Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten des Deutschen Archäologischen Institutes)] vom 05.03.2019.<br /> <br /> ===Universität Leipzig=== <br /> <br /> *[http://db.uni-leipzig.de/bekanntmachung/dokudownload.php?dok_id=5306 Grundsätze für das Management von Forschungsdaten an der Universität Leipzig] vom 17.04.2019<br /> <br /> ===Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)===<br /> <br /> *[https://www.dlr.de/dlr/Portaldata/1/Resources/documents/2019/grundlagen_fdm_19.pdf Grundlagen zum Forschungsdatenmanagement im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)], Juli 2018<br /> <br /> ===Forschungszentrum Jülich===<br /> <br /> *[https://www.fz-juelich.de/SharedDocs/Downloads/ZB/DE/Forschungsdaten/fdm_leitlinie_forschungsdaten_fzj.pdf Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten im Forschungszentrum Jülich], 12.02.2019<br /> <br /> ===Universität Potsdam===<br /> <br /> *[https://www.uni-potsdam.de/am-up/2019/ambek-2019-18-1361-1362.pdf Forschungsdaten-Policy der Universität Potsdam], 25.09.2019<br /> <br /> ===DIPF - Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation===<br /> <br /> *[https://www.dipf.de/de/forschung/pdf-forschung/Forschungsdaten-Policy Forschungsdaten-Policy]<br /> <br /> ===Technische Universität Berlin===<br /> <br /> *[https://www.tu-berlin.de/fileadmin/a70100710/Dokumentationen/Richtlinien_Leitlinien_Gesetze/FD-Policy_TUBerlin_DE.pdf Forschungsdaten-Policy der Technischen Universität Berlin], 23.10.2019<br /> *[https://www.tu-berlin.de/fileadmin/a70100710/Dokumentationen/Richtlinien_Leitlinien_Gesetze/FD-Policy_TUBerlin_Handlungsempfehlungen_DE.pdf Handlungsempfehlungen zur Umsetzung der Forschungsdaten-Policy der technischen Universität Berlin], 23.10.2019<br /> <br /> ===Stiftung Universität Hildesheim===<br /> <br /> *[https://www.uni-hildesheim.de/media/ub/2020/FDM-Leitlinien_SUH_Final.pdf Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten an der Stiftung Universität Hildesheim], verabschiedet am 05.02.2020<br /> <br /> ==Policies auf Länderebene==<br /> ===Fachkonzept E-Science des Landes Baden-Württemberg===<br /> Unter dem Titel [http://mwk.baden-wuerttemberg.de/fileadmin/redaktion/m-mwk/intern/dateien/pdf/Forschung/066_PM_Anlage_E-Science_Web.pdf &quot;E-Science - Wissenschaft unter neuen Rahmenbedingungen&quot;] 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.&lt;ref&gt;http://mwk.baden-wuerttemberg.de/fileadmin/redaktion/m-mwk/intern/dateien/pdf/Forschung/066_PM_Anlage_E-Science_Web.pdf, S.88-90 &lt;/ref&gt; Zur Umsetzung des Fachkonzepts hat Land u.a. jeweils Mittel in Höhe von 3 Mio Euro für eine Projektförderlinie &quot;Forschungsdatenmanagement&quot;&lt;ref&gt;http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/e-science-3-millionen-euro-fuer-forschungsdatenmanagement/&lt;/ref&gt; und eine Förderlinie &quot;Virtuelle Forschungsumgebungen&quot;&lt;ref&gt;http://mwk.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/digitalisierung-3-millionen-euro-fuer-virtuelle-forschungsumgebungen-ausgeschrieben-antragsfrist/&lt;/ref&gt; bereitgestellt. Die in den Förderlinien geförderten Projekte haben jeweils 2016 die Arbeit aufgenommen.<br /> <br /> ==[[Förderorganisationen|Förderorganisationen]]==<br /> <br /> <br /> ==Journal Policies==<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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.<br /> <br /> ===American Geophysical Union===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„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.“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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.<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;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.&lt;ref name=&quot;AGU_Policy&quot;&gt;http://sciencepolicy.agu.org/files/2013/07/AGU-Data-Position-Statement_March-2012.pdf&lt;/ref&gt; &lt;ref name=&quot;mail_clement&quot;&gt;E-Mail von Gail Clement (Scholarly Communications Librarian &amp; Associate Professor, University Libraries, Texas A&amp;M University) an die NASA Earth and Space Science Informatics Liste am 01.01.2014.&lt;/ref&gt; &lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> ===Public Library of Science===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„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).“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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: &quot;PLoS is committed to ensuring the availability of data and materials that underpin any articles published in PLoS journals.&quot; Weiter werden Hinweise auf geeignete Forschungsdaten-Repositorien gegeben.<br /> <br /> 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.<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;&quot;PLOS journals require authors to make all data underlying the findings described in their manuscript fully available without restriction, with rare exception.<br /> <br /> 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.<br /> <br /> Refusal to share data and related metadata and methods in accordance with this policy will be grounds for rejection.&quot; [http://www.plos.org/data-access-for-the-open-access-literature-ploss-data-policy/]&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> ===Cell===<br /> <br /> &lt;blockquote&gt;„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.“&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 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.<br /> <br /> ===American Economic Association===<br /> &lt;blockquote&gt;&quot;It is the policy of the American Economic Association 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.&quot;&lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> Für den Bereich der Wirtschaftswissenschaften stellt die [https://www.aeaweb.org/journals/policies/data-availability-policy Data Policy] der AER eine Art &quot;De-Facto Standard&quot; 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. Daten Policies weiterer Zeitschriften sammelt das [[ReplicationWiki]] auf [http://replication.uni-goettingen.de/wiki/index.php/Journal_publication_policies dieser Seite].<br /> <br /> ===Springer Nature===<br /> <br /> Springer Nature unterscheiden vier Formen von Data Policies:<br /> <br /> 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)<br /> <br /> Typ 2: Das Teilen und der Nachweis des Teilens von Forschungsdaten wird empfohlen. (Data sharing and evidence of data sharing encouraged)<br /> <br /> Typ 3: Das Teilen von Forschungsdaten wird empfohlen, Aussagen zur Verfügbarkeit der Forschungsdaten sind erforderlich. (Data sharing encouraged and statements of data availability required)<br /> <br /> 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)<br /> <br /> Diese werden für die Zeitschriften von Springer Nature als eine Art Policy-Kit erläutert und angeboten. <br /> <br /> <br /> 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])<br /> <br /> <br /> ==Anleitungen und Handreichungen zum Erstellen einer Forschungsdaten-Policy==<br /> <br /> ===Landesinitiative NFDI: Musterleitlinie für Forschungsdatenmanagement (FDM) an Hochschulen und Forschungseinrichtungen===<br /> <br /> *[http://doi.org/10.5281/zenodo.1149133 Musterleitlinie] für Forschungsdatenmanagement (FDM) an Hochschulen und Forschungseinrichtungen (2018)<br /> <br /> ===FDMentor: Empfehlungen zur Erstellung institutioneller Forschungsdaten-Policies===<br /> <br /> *[http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-7521 Empfehlungen] zur Erstellung institutioneller Forschungsdaten-Policies. Das Forschungsdaten-Policy-Kit als generischer Baukasten mit Leitfragen und Textbausteinen für Hochschulen in Deutschland (2018)<br /> <br /> ===FDMentor: Strategischer Leitfaden zur Etablierung einer institutionellen Forschungsdaten-Policy===<br /> <br /> *[http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8412 Strategischer Leitfaden] zur Etablierung einer institutionellen Forschungsdaten-Policy (2019)<br /> <br /> <br /> ==Anmerkung==<br /> Diese Zusammenstellung basiert u.a. auf: Pampel, H., &amp; Bertelmann, R. (2011). „Data Policies“ im Spannungsfeld zwischen Empfehlung und Verpflichtung. In S. Büttner, H.-C. Hobohm, &amp; 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]<br /> <br /> 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.<br /> <br /> ==Literatur und Verweise==<br /> <br /> &lt;references /&gt;<br /> <br /> [[Category:Policies]]<br /> [[Kategorie:Data_Management]]<br /> [[Kategorie:Förderorganisationen]]</div>

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<p>Maxi: Korrekturen</p> <hr /> <div>''Hier wird eine Liste von Data Journals gepflegt, die vorwiegend Data Papers publizieren. Einige Journals sind inzwischen wieder eingestellt oder gehen in andere Journals auf, einige sind bicht mehr auffindbar, neue kommen hinzu. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> *[http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> *[http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> *[http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> *[http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> *[http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] - Zusammenschluss u.a. 2017 mit [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> *[https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] (DeGruyter)<br /> *[http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] - ''2017 eingestellt'' (Hindawi Publishing Corporation)<br /> *[http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> *[https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> *[http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> *[http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> *[https://www.geoscientific-model-development.net Geoscientific Model Development] (Copernicus)<br /> *[http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> *[http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> *[https://academic.oup.com/ije International Journal of Epidemiology] (Oxford University Press)<br /> *[https://iopscience.iop.org/journal/0067-0049 The Astrophysics Journal: Supplement Series] (American Astronomial Society)<br /> *[http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> *[https://openarchaeologydata.metajnl.com/ Journal of Open Archaelogy Data (JOAD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openhealthdata.metajnl.com/ Journal of Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openresearchsoftware.metajnl.com/ Journal of Open Research Software (JORS)](Ubiquity Press)<br /> *[http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> *[http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> *[http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> *[http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources] (Ubiquity Press)<br /> *[https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> *[http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

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<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier wird eine Liste von Data Journals gepflegt, die vorwiegend Data Papers publizieren. Einige Journals sind inzwischen wieder eingestellt, manche gar nicht mehr auffindbar, neue kommen hinzu. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> *[http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> *[http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> *[http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> *[http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> *[http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] - Zusammenschluss u.a. mit [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> *[https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] (DeGruyter)<br /> *[http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] - ''2017 eingestellt'' (Hindawi Publishing Corporation)<br /> *[http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> *[https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> *[http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> *Genomics Data (Elsevier)<br /> *[http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> *[https://www.geoscientific-model-development.net Geoscientific Model Development] (Copernicus)<br /> *[http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> *[http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> *[https://academic.oup.com/ije International Journal of Epidemiology] (Oxford University Press)<br /> *[https://iopscience.iop.org/journal/0067-0049 The Astrophysics Journal: Supplement Series] (American Astronomial Society)<br /> *[http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> *[https://openarchaeologydata.metajnl.com/ Journal of Open Archaelogy Data (JOAD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openhealthdata.metajnl.com/ Journal of Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openresearchsoftware.metajnl.com/ Journal of Open Research Software (JORS)](Ubiquity Press)<br /> *[http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> *[http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> *[http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> *[http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> *[http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources] (Ubiquity Press)<br /> *[https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> *[http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

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<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier wird eine Liste von Data Journals gepflegt, die vorwiegend Data Papers publizieren. Einige Journals sind inzwischen wieder eingestellt, manche gar nicht mehr auffindbar, neue kommen hinzu. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> *[http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> *[http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> *[http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> *[http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> *[http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] - Zusammenschluss u.a. mit [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> *[https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] (DeGruyter)<br /> *[http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] - ''2017 eingestellt'' (Hindawi Publishing Corporation)<br /> *[http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> *[https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> *[http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> *Genomics Data (Elsevier)<br /> *[http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> *[https://www.geoscientific-model-development.net Geoscientific Model Development] (Copernicus)<br /> *[http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> *[http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> *[https://academic.oup.com/ije International Journal of Epidemiology] (Oxford University Press)<br /> *[https://iopscience.iop.org/journal/0067-0049 The Astrophysics Journal: Supplement Series] (American Astronomial Society)<br /> *[http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> *[https://openarchaeologydata.metajnl.com/ Journal of Open Archaelogy Data (JOAD)] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openhealthdata.metajnl.com/ Journal of Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> *[http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> *[https://openresearchsoftware.metajnl.com/ Journal of Open Research Software (JORS)](Ubiquity Press)<br /> *[http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> *[http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> *[http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> *[http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> *[http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> *[http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources] (Ubiquity Press)<br /> *[https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> *[http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

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<p>Maxi: </p> <hr /> <div>=forschungsdaten.org=<br /> <br /> Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen [[Forschungsdaten]]. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!<br /> <br /> Forschungsdaten.org kooperiert dabei mit der Informations­plattform [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info], welche einführende, praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten des Forschungsdatenmanagemet bietet. Perspektivisch möchten wir zusammen ein einheitliches deutschsprachiges Angebot mit umfassenden Informationen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) schaffen.<br /> <br /> Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] des Wikis besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]], [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (re3data COREF), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (Helmholtz-Gemeinschaft) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom <br /> <br /> *DFG-Projekt [http://re3data.org re3data COREF (Community Driven Open Reference for Research Data Repositories)],<br /> *der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG &quot;Forschungsdaten&quot;]<br /> *und der DINI-AG &quot;[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]&quot;<br /> <br /> unterstützt. Gehostet wird das Wiki wie auch [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info] von der [https://www.uni-konstanz.de Universität Konstanz]. Bis März 2019 wurde es am [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ] betrieben.<br /> <br /> Das Wiki wurde 2013 durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen &quot;[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]&quot; und &quot;[https://web.archive.org/web/2016*/https://dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]&quot; der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert. Beiträge zum Wiki stammen u.a. aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor], [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR] und [http://www2.hu-berlin.de/edissplus/about/ eDissPlus].<br /> <br /> Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz &quot;Attribution 4.0 International&quot;]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation: <br /> <br /> *Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 7. November 2019 , 15:20. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&amp;oldid=71 (Abgerufen: 14.01.2020, 11:52)<br /> <br /> ==Mitarbeit==<br /> <br /> Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu um eine formlose E-Mail mit dem Betreff &quot;Mitarbeit forschungsdaten.org&quot; an [mailto:info@forschungsdaten.org?Subject=Mitarbeit%20forschungsdaten.org info@forschungsdaten.org]. Für Sie wird dann ein Account angelegt.<br /> <br /> ==Ankündigungen==<br /> <br /> Zur Zeit gibt es keine neuen Ankündigungen. Die Ankündigungen zu vergangenen Ereignissen finden sich [[Ankündigungen|hier]].<br /> <br /> ==Inhalt==<br /> <br /> *[[:Kategorie:Ausbildung|Ausbildung und Qualifikation (Education and Qualification)]]‏‎<br /> *[[:Kategorie:Data Management‏‎ |Datenmanagement (Data Management)‏‎]]<br /> *[[:Kategorie:Data Publishing‏‎ |Datenveröffentlichung (Data Publishing)‎]]<br /> *[[:Kategorie:dLZA|Digitale Langzeitarchivierung (Digital Long-Term Preservation)]]<br /> *[[:Kategorie:Förderorganisationen|Förderorganisationen (Funding Agencies)]]‏‎<br /> *[[Literatur‏‎|Literatur (Further Reading)]]<br /> *[[:Kategorie:Metadaten|Metadaten (Metadata)]]<br /> *[[:Kategorie:Open Science|Open Science]]<br /> *[[:Kategorie:Policies‏‎ |Policies‏‎]]<br /> *[[:Kategorie:Projekte‏‎ |Projekte (Projects)‏‎]]<br /> *[[:Kategorie:Rechtliches‏‎ |Rechtliches (Terms)‏‎]]‏‎<br /> *[[:Kategorie:Technik|Software und Technik (Software and Technology)]]<br /> *[[:Kategorie:Standards |Standards]]<br /> *[[:Kategorie:Vernetzung‏‎ |Vernetzung (Networking)]]<br /> <br /> ==Starthilfen==<br /> <br /> *[[Hilfe:Inhaltsverzeichnis|Hilfe]] zur Erstellung und Bearbeitung von Artikeln.<br /> *Eine Liste aller AutorInnen findet sich unter: [[Spezial:Benutzer]].<br /> *[//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste der Konfigurationsvariablen]<br /> *[//www.mediawiki.org/wiki/Manual:FAQ MediaWiki-FAQ]<br /> *[//lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Mailingliste neuer MediaWiki-Versionen]<br /> <br /> Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im [//meta.wikimedia.org/wiki/Help:Contents Media-Wiki-Benutzerhandbuch].</div>

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<p>Maxi: </p> <hr /> <div>=forschungsdaten.org=<br /> <br /> Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen [[Forschungsdaten]]. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!<br /> <br /> Forschungsdaten.org kooperiert dabei mit der Informations­plattform [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info], welche einführende, praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten des Forschungsdatenmanagemet bietet. Perspektivisch möchten wir zusammen ein einheitliches deutschsprachiges Angebot mit umfassenden Informationen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) schaffen.<br /> <br /> Das [[Redaktion|Redaktionsteam]] des Wikis besteht aus [[Benutzer:Jochenklar|Jochen Klar]], [[Benutzer:Maxi| Maxi Kindling]] (re3data COREF), [[Benutzer:pampel|Heinz Pampel]] (Helmholtz-Gemeinschaft) und [[Benutzer:Jklump|Jens Klump]] (CSIRO). Es wird vom <br /> <br /> *DFG-Projekt [http://re3data.org re3data COREF (Community Driven Open Reference for Research Data Repositories)],<br /> *der [http://www.forschungsdaten.org/index.php/AG_Forschungsdaten DINI/nestor-AG &quot;Forschungsdaten&quot;]<br /> *und der DINI-AG &quot;[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]&quot;<br /> <br /> unterstützt. Gehostet wird das Wiki wie auch [https://www.forschungsdaten.info/ forschungsdaten.info] von der [https://www.uni-konstanz.de Universität Konstanz]. Bis März 2019 wurde es am [http://www.gfz-potsdam.de Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ] betrieben.<br /> <br /> Das Wiki wurde 2013 durch die DFG-Projekte [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor] und [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG] sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen &quot;[http://dini.de/ag/e-pub/ Elektronisches Publizieren]&quot; und &quot;[https://web.archive.org/web/2016*/https://dini.de/ag/vforum/ Virtuelle Forschungsumgebungen]&quot; der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ([http://www.dini.de DINI e.V.]) initiiert. Beiträge zum Wiki stammen u.a. aus den (DFG-)Projekten [http://re3data.org re3data.org], [[Radieschen]], [http://www.komfor.net KomFor], [http://ewig.gfz-potsdam.de EWIG], [http://www.radar-projekt.org/ RADAR] und [http://www2.hu-berlin.de/edissplus/about/ eDissPlus].<br /> <br /> Alle Inhalte stehen unter der [http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Creative-Commons-Lizenz &quot;Attribution 4.0 International&quot;]. Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation: <br /> <br /> *Seite „[[Data Policies]]“. In: forschungsdaten.org. Bearbeitungsstand: 2. Jul. 2013‎ , 11:15. URL: http://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Policies&amp;oldid=71 (Abgerufen: 02.07.2013, 11:52)<br /> <br /> ==Mitarbeit==<br /> <br /> Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu um eine formlose E-Mail mit dem Betreff &quot;Mitarbeit forschungsdaten.org&quot; an [mailto:info@forschungsdaten.org?Subject=Mitarbeit%20forschungsdaten.org info@forschungsdaten.org]. Für Sie wird dann ein Account angelegt.<br /> <br /> ==Ankündigungen==<br /> <br /> Zur Zeit gibt es keine neuen Ankündigungen. Die Ankündigungen zu vergangenen Ereignissen finden sich [[Ankündigungen|hier]].<br /> <br /> ==Inhalt==<br /> <br /> *[[:Kategorie:Ausbildung|Ausbildung und Qualifikation (Education and Qualification)]]‏‎<br /> *[[:Kategorie:Data Management‏‎ |Datenmanagement (Data Management)‏‎]]<br /> *[[:Kategorie:Data Publishing‏‎ |Datenveröffentlichung (Data Publishing)‎]]<br /> *[[:Kategorie:dLZA|Digitale Langzeitarchivierung (Digital Long-Term Preservation)]]<br /> *[[:Kategorie:Förderorganisationen|Förderorganisationen (Funding Agencies)]]‏‎<br /> *[[Literatur‏‎|Literatur (Further Reading)]]<br /> *[[:Kategorie:Metadaten|Metadaten (Metadata)]]<br /> *[[:Kategorie:Open Science|Open Science]]<br /> *[[:Kategorie:Policies‏‎ |Policies‏‎]]<br /> *[[:Kategorie:Projekte‏‎ |Projekte (Projects)‏‎]]<br /> *[[:Kategorie:Rechtliches‏‎ |Rechtliches (Terms)‏‎]]‏‎<br /> *[[:Kategorie:Technik|Software und Technik (Software and Technology)]]<br /> *[[:Kategorie:Standards |Standards]]<br /> *[[:Kategorie:Vernetzung‏‎ |Vernetzung (Networking)]]<br /> <br /> ==Starthilfen==<br /> <br /> *[[Hilfe:Inhaltsverzeichnis|Hilfe]] zur Erstellung und Bearbeitung von Artikeln.<br /> *Eine Liste aller AutorInnen findet sich unter: [[Spezial:Benutzer]].<br /> *[//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste der Konfigurationsvariablen]<br /> *[//www.mediawiki.org/wiki/Manual:FAQ MediaWiki-FAQ]<br /> *[//lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Mailingliste neuer MediaWiki-Versionen]<br /> <br /> Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im [//meta.wikimedia.org/wiki/Help:Contents Media-Wiki-Benutzerhandbuch].</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=4915 2019-09-11T16:42:55Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier wird eine Liste von Data Journals gepflegt, die vorwiegend Data Papers publizieren. Einige Journals sind inzwischen wieder eingestellt, manche gar nicht mehr auffindbar, neue kommen hinzu. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] - Zusammenschluss u.a. mit [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [https://www.ratswd.de/publikationen/data-observer Data Observer] (DeGruyter)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] - ''2017 eingestellt'' (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19399170/resources/data_paper_inst_ecy Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA/Wiley)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [https://brill.com/view/journals/rdj/rdj-overview.xml Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=4914 2019-09-11T16:22:36Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] - ''2017 eingestellt'' (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=4913 2019-09-11T16:22:11Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] - 2017 eingestellt (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Benutzer:Maxi&diff=4799 2019-06-20T08:21:11Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>Mitglied des Wiki-Redaktionsteams. Referentin im [http://www.open-access-berlin.de Open-Access-Büro Berlin] seit April 2019. Vorher wissenschaftliche Mitarbeiterin am [https://www.ibi.hu-berlin.de/de Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (IBI) der HU Berlin]. <br /> <br /> [[Category:Redaktion]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Geplante_NFDI_Konsortien&diff=4798 2019-06-20T08:16:47Z

<p>Maxi: Positionspapiere und Webseiten der geplanten Konsortien getrennt</p> <hr /> <div>== Nationale Forschungsdateninfrastruktur - NFDI ==<br /> <br /> Weiterführende Informationen auf der Website der DFG: http://www.dfg.de/nfdi<br /> <br /> ===Positionspapiere===<br /> <br /> ====Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen====<br /> <br /> Webseite: <br /> <br /> Positionspapier: http://www.fraunhofer.de/content/dam/zv/de/ueber-fraunhofer/wissenschaftspolitik/10/20180808%20Diskussionspapier%20NFDI%20der%20Allianz.pdf<br /> <br /> ====Deutsche Initiative für Netzwerkinformation (DINI)====<br /> <br /> Webseite: http://dini.de/<br /> <br /> Positionspapier: http://dini.de/fileadmin/docs/DINI-Stellungnahme-RfII-2017.pdf<br /> <br /> ====Gesellschaft für Musikforschung====<br /> <br /> Webseite: <br /> <br /> Positionspapier: http://www.musikforschung.de/index.php/memoranda/schaffung-nationaler-forschungsdateninfrastrukturen-nfdi/langfassung<br /> <br /> ====NESTOR====<br /> <br /> Website: http://www.langzeitarchivierung.de<br /> <br /> Positionspapier: http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/SharedDocs/Downloads/berichte/nestorPositionspapier2018.pdf<br /> <br /> ====Verbandes der Historiker und Historikerinnen Deutschlands (VHD====<br /> <br /> Website: http://www.historikerverband.de/<br /> <br /> Positionspapier: http://www.historikerverband.de/fileadmin/_vhd/Stellungnahmen/Positionspapier-NFDI_VHD_final.pdf<br /> <br /> ====Union der deutschen Akademien der Wissenschaften====<br /> Website: http://www.akademienunion.de/arbeitsgruppen/ehumanities/nfdi-arbeitsgruppe/ <br /> <br /> Positionspapier: http://www.bbaw.de/startseite-1/dateien/nfdi-positionspapier<br /> <br /> ====Verband Digital Humanities====<br /> <br /> Webseite: http://dig-hum.de<br /> <br /> Positionspapier: http://dig-hum.de/stellungnahme-dhd-nfdi<br /> <br /> ====Digitale Hochschule NRW====<br /> <br /> Webseite: http://www.dh-nrw.de<br /> <br /> Positionspapier: http://doi.org/10.5281/zenodo.1217526<br /> <br /> ====German Federation of Biological Data (GFBio) &amp; GFBio e.V.====<br /> <br /> Webseite: http://www.gfbio.org &amp; http://www.gfbio.org/gfbio_ev<br /> <br /> Positionspapier: http://www.gfbio.org/documents/10184/29110/GFBio+position+paper+NFDI.pdf/<br /> <br /> ====AG Fachinformationsdienste (AG FID) in der Sektion 4 des Deutschen Bibliotheksverbandes (dbv)====<br /> <br /> Website: http://www.bibliotheksverband.de/fachgruppen/arbeitsgruppen/fachinformationsdienste.html<br /> <br /> Positionspapier: http://wikis.sub.uni-hamburg.de/webis/images/a/a1/AG_FID_zu_NFDI.pdf<br /> <br /> ====„Wissenschaftsgeleitete Forschungsinfrastrukturen für die Geistes- und Kulturwissenschaften in Deutschland“ ====<br /> <br /> Webseite: http://forschungsinfrastrukturen.de/doku.php/start <br /> <br /> Positionspapier:<br /> <br /> === Geplante Konsortien ===<br /> <br /> ====NFDI4BioDiversity====<br /> <br /> Webseite: http://www.nfdi4biodiversity.org/<br /> <br /> Positionspapier:<br /> <br /> ====NFDI4Chem====<br /> <br /> Webseite: https://www.nfdi4chem.de <br /> <br /> Positionspapier: http://doi.org/10.5281/zenodo.1404201<br /> <br /> ====FAIRmat====<br /> FAIRe Dateninfrastruktur für die Materialwissenschaften und verwandte Forschungsgebiete<br /> <br /> Webseite: http://fairdi.eu/fairmat/ <br /> <br /> Positionspapier: http://fairdi.eu/uploads/documents/FAIRmat_Konzeptpapier_0319.pdf<br /> <br /> ====NFDI4ING====<br /> <br /> Webseite: http://www.nfdi4ing.de<br /> <br /> Positionspapier: https://nfdi4ing.de/wp-content/uploads/2018/06/positionspapier_2018_07.pdf<br /> <br /> ====NFDI4Life====<br /> <br /> Webseite: http://www.nfdi4life.de<br /> <br /> Positionspapier: http://www.nfdi4life.de/?download=268<br /> <br /> ====NFDI4Earth====<br /> <br /> Webseite: http://www.nfdi4earth.de<br /> <br /> Positionspapier: http://www.nfdi4earth.de/ueber-nfdi4earth/interessensbekundung_nfdi4earth_v20181207<br /> <br /> ====NFDI-Neuroscience====<br /> <br /> Webseite: http://www.nfdi-neuro.de<br /> <br /> Positionspapier: http://www.bernstein-network.de/en/nfdi?set_language=en<br /> <br /> ====NFDI4Culture====<br /> <br /> Webseite: https://nfdi4culture.de/<br /> <br /> Positionspapier: https://nfdi4culture.de/res/NFDI4C_OnePager.pdf<br /> <br /> RSE4NFDI<br /> <br /> Webseite: https://www.rse4nfdi.de/de/index.html<br /> <br /> Positionspapier<br /> <br /> [[Kategorie:Technik]]<br /> [[Kategorie:Standards]]<br /> [[Kategorie:Data_Management]]<br /> [[Kategorie:Policies]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3529 2018-03-16T15:41:32Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://journals.sagepub.com/home/ijr The International Journal of Robotics Research] (Sage Publications)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3528 2018-03-16T15:34:47Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Reference Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3527 2018-03-16T14:58:25Z

<p>Maxi: Korrektur des Publishers bei GigaScience</p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (Oxford University Press)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3437 2018-02-07T14:28:47Z

<p>Maxi: Ergänzung Journal</p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (BioMed Central)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://library.wur.nl/ojs/index.php/odjar/ Open Data Journal for Agricultural Research] (diverse)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3436 2018-02-07T14:23:42Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (BioMed Central)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.com Open Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3435 2018-02-07T14:20:26Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (BioMed Central)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openbioresources.metajnl.comOpen Journal of Bioresources](Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3434 2018-02-07T13:19:45Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (BioMed Central)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3433 2018-02-07T12:34:42Z

<p>Maxi: Ergänzung Journal</p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [https://bmcresnotes.biomedcentral.com/ BMC Research Notes] (Biomed Central)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (BioMed Central)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Data_Journals&diff=3432 2018-02-07T12:17:23Z

<p>Maxi: Journal ergänzt</p> <hr /> <div>''Hier entsteht eine Liste von Data Journals, die vorwiegend Data Papers publizieren. Ergänzungen sind erwünscht.'' <br /> <br /> * [http://www.journals.elsevier.com/atomic-data-and-nuclear-data-tables/ Atomic Data and Nuclear Data Tables] (Elsevier)<br /> * [http://biodiversitydatajournal.com/ Biodiversity Data Journal] (Pensoft Publishers)<br /> * [http://biomed-data.eu/ Biomedical Data Journal] (Procon Ltd.)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/chemical-data-collections Chemical Data Collections] (Elsevier)<br /> * [http://www.mdpi.com/journal/data/about Data] (MDPI)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief Data in Brief] (Elsevier)<br /> * [http://www.hindawi.com/journals/dpis/ Dataset Papers in Science] (Hindawi Publishing Corporation) <br /> * [http://www.earth-system-science-data.net/ Earth System Science Data - ESSD] (Copernicus Publications)<br /> * [http://esapubs.org/archive/instruct_d.htm Ecological Archives] (Ecological Society of America - ESA)<br /> * [http://www.ratswd.de/publikationen/european-data-watch European Data Watch] (European Data Watch)<br /> * [http://f1000research.com/ F1000Research] (F1000 Research)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/genomics-data Genomics Data] (Elsevier)<br /> * [http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%292049-6060 Geoscience Data Journal] (Wiley)<br /> * [http://www.gigasciencejournal.com/ GigaScience] (BioMed Central)<br /> * [http://intarch.ac.uk/authors/data-papers.html Internet Archaeology] (Internet Archaeology)<br /> * [http://openpsychologydata.metajnl.com/ Journal of Open Psychology Data (JOPD)] (Ubiquity Press)<br /> * [http://pubs.acs.org/journal/jceaax Journal of Chemical &amp; Engineering Data] (ACS Publications)<br /> * [http://scitation.aip.org/content/aip/journal/jpcrd/browse Journal of Physical and Chemical Data] (AIP Publishing)<br /> * [http://www.journals.elsevier.com/nuclear-data-sheets/ Nuclear Data Sheets] (Elsevier)<br /> * [http://openarchaeologydata.metajnl.com/ Open Archaeology Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://openhealthdata.metajnl.com/ Open Health Data] (Ubiquity Press)<br /> * [http://www.opennetworkbiology.com/ Open Network Biology] (BioMed Central)<br /> * [http://dansdatajournal.nl/ Research Data Journal for the Humanities and Social Sciences] (Brill)<br /> * [http://www.nature.com/scientificdata/ Scientific Data] (Nature Publishing Group)<br /> <br /> In der Literatur finden sich vermehrt Hinweise auf erhöhte Zitationsraten durch &quot;data sharing&quot;. Siehe dazu: [[Data_citation#Litertaur_zum_Zitationsvorteil_durch_.22data_sharing.22:|Liste bibliomterischer Studien]] <br /> <br /> [[Category:Data Publishing]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2742 2016-05-30T11:50:53Z

<p>Maxi: </p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016, 9.00-15.00 Uhr<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> <br /> Das Anmeldeformular finden Sie [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/5-dininestor-workshop/anmeldeformular/ auf der DINI-Webseite].<br /> <br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> 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].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | LZA Lite - eine Plattform zum Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;6&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz, Florian Krämer (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: Werkzeuge und Partizipation &lt;br/&gt; Moderator: Jens Dierkes (SUB Göttingen)<br /> |-<br /> |Session 4: Einsatz kommerzieller und Open-Source Software für wissenschaftliche Workflows &lt;br/&gt; Moderator: Wilhelm Hasselbring (Universität Kiel)<br /> |-<br /> |Session 5: offene Session &lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' LZA Lite - eine Plattform zum Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz, Florian Krämer (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: Werkzeuge und Partizipation '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Dierkes (SUB Göttingen) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. <br /> 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?<br /> 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?<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: Einsatz kommerzieller und Open-Source Software für wissenschaftliche Workflows am Beispiel von PubFlow'''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Wilhelm Hasselbring (Universität Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> <br /> 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 (www.atlassian.com/software/jira) und jBPM (http://www.jbpm.org/.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 5: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2734 2016-05-24T07:32:16Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016, 9.00-15.00 Uhr<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> <br /> Das Anmeldeformular finden Sie [http://dini.de/veranstaltungen/workshops/5-dininestor-workshop/anmeldeformular/ auf der DINI-Webseite].<br /> <br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass bis zum 27. Mai 2016 Hotelkontingente für die Veranstaltung reserviert sind. Aufgrund der am 18.6. beginnenden Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]].<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus 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].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2733 2016-05-24T06:55:38Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016, 9.00-15.00 Uhr<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass bis zum 27. Mai 2016 Hotelkontingente für die Veranstaltung reserviert sind. Aufgrund der am 18.6. beginnenden Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]].<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus 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].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2732 2016-05-24T06:54:19Z

<p>Maxi: /* Ankündigung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016, 9.00-15.00 Uhr<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]].<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus am Vorabend am gemeinsamen Abendessen (ab 19 Uhr in der [http://www.forstbaumschule.de/ Forstbaumschule] auf Selbstzahlerbasis) melden Sie sich bitte bei [mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de Thilo Paul-Stüve].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2731 2016-05-23T12:58:04Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]].<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus am Vorabend am gemeinsamen Abendessen (ab 19 Uhr in der [http://www.forstbaumschule.de/ Forstbaumschule] auf Selbstzahlerbasis) melden Sie sich bitte bei [mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de Thilo Paul-Stüve].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2729 2016-05-23T10:32:53Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]] (die Kontingente wurden auf den 27. Mai verlängert).<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus am Vorabend am gemeinsamen Abendessen (ab 19 Uhr in der [http://www.forstbaumschule.de/ Forstbaumschule] auf Selbstzahlerbasis) melden Sie sich bitte bei [mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de Thilo Paul-Stüve].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2728 2016-05-23T10:32:37Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]] (die Kontingente wurden auf den 27. Mai verlängert).<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus am Vorabend am gemeinsamen Abendessen (ab 19 Uhr in der [[http://www.forstbaumschule.de/ Forstbaumschule]] auf Selbstzahlerbasis) melden Sie sich bitte bei [[mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de Thilo Paul-Stüve]].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

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<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]] (die Kontingente wurden auf den 27. Mai verlängert).<br /> <br /> Wenn Sie darüber hinaus am Vorabend am gemeinsamen Abendessen (ab 19 Uhr in der [[http://www.forstbaumschule.de/Forstbaumschule]] auf Selbstzahlerbasis) melden Sie sich bitte bei [[mailto:tpaul-stueve@uv.uni-kiel.de|Thilo Paul-Stüve]].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2726 2016-05-23T10:27:26Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]] (die Kontingente wurden auf den 27. Mai verlängert).<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2725 2016-05-23T10:26:26Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> Bitte beachten Sie, dass für die Hotelbuchung bis zum 27. Mai 2016 Kontingente für die Veranstaltung gebucht sind. Aufgrund der Kieler Woche empfehlen wir, frühzeitig ein Hotel zu reservieren und dafür die Kontingente zu nutzen. Das [[Media:Hotelbuchungsformular-DINInestor5.pdf |Formular finden Sie hier zum Download]].<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 2: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 3: TBA '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 4: offene Session '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: TBA''&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=AG_Forschungsdaten&diff=2724 2016-05-23T10:23:23Z

<p>Maxi: /* 5.Workshop: Werkzeuge für Forschungsdaten */</p> <hr /> <div>Dies ist die Website der gemeinsamen Arbeitsgruppe &quot;Forschungsdaten&quot; der [http://dini.de/ Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. (DINI)] und [http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/DE/Home/home_node.html nestor - Deutsches Kompetenznetzwerk zur digitalen Langzeitarchivierung]. <br /> <br /> ==Ziele==<br /> <br /> Die 2014 gegründete gemeinsame AG Forschungsdaten von DINI e.V. und nestor hat zum Ziel, den disziplin- und institutionsübergreifenden Erfahrungsaustausch sowie die Koordination von Aktivitäten rund um die Themen Forschungsdaten und Forschungsdatenmanagement im deutschsprachigen Raum zu unterstützen. Dabei sollen die Erkenntnisse erfahrener Fachdisziplinen und Einrichtungen beim Forschungsdatenmanagement aufgenommen und verbreitet werden, um damit auch einen Beitrag zur Unterstützung der sogenannten Small Sciences oder kleinerer Infrastruktureinrichtungen zu leisten. Die AG kooperiert lokal, national und international sowie disziplinspezifisch und -übergreifend mit weiteren Initiativen, um das Forschungsdatenmanagement in Deutschland koordiniert voranzubringen.<br /> <br /> Thematische Schwerpunkte sind u.a.<br /> * Langzeitarchivierung von Forschungsdaten<br /> * Forschungsdaten-Policies<br /> * Datenmanagementpläne<br /> * Qualifizierung / Ausbildung unterschiedlicher Akteure<br /> * Institutioneller Einsatz von Persistent Identifiers<br /> * im Zusammenwirken mit der Allianz-Initative Diskussion juristischer Rahmenbedingungen<br /> * Kooperationsmodelle<br /> * Auswahl und Bewertung von Forschungsdaten<br /> * Metadaten für Forschungsdaten in Kooperation mit der DINI-AG KIM<br /> * Forschungsdaten als integraler Bestandteil Virtueller Forschungsumgebungen<br /> <br /> ==Zielgruppe der AG==<br /> <br /> Die Arbeitsgruppe ist offen für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus wissenschaftlichen Einrichtungen des deutschsprachigen Raumes, wobei der Fokus sowohl auf dezentralen als auch zentralen Infrastruktureinrichtungen wie Bibliotheken, Datenzentren und Rechenzentren liegt. Weiterhin ist die AG offen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aller Fachgebiete sowie an der Mitwirkung von Vertreterinnen und Vertretern von Förderorganisationen und verantwortlichen Führungskräften interessiert.<br /> <br /> Wenn Sie an einer aktiven Mitwirkung in der AG interessiert sind, so melden Sie sich bitte bei [[Benutzer:Maxi | Maxi Kindling]], um in den AG-Mailverteiler aufgenommen zu werden.<br /> <br /> ==Vorgehen / Arbeitsweise==<br /> <br /> Die DINI/nestor-AG bietet in zweifacher Hinsicht eine Plattform: Einerseits nutzt sie und beteiligt sich an der webbasierten Wiki-Arbeitsplattform www.forschungsdaten.org und andererseits versteht sie sich als Plattform im Sinne eines Netzwerkes für die Kommunikation der beteiligten Kolleginnen und Kollegen. Für die Kommunikation innerhalb der AG wird auf einen Mailverteiler zurückgegriffen. Die AG lebt von der Arbeitsteilung und Kooperation ihrer Mitglieder, die sich perspektivisch z.B. in kleinen Unter-AGs der Bearbeitung verschiedener Themenschwerpunkte widmen.<br /> <br /> ===SprecherInnen===<br /> Sprecher der AG ist Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin). Stellvertretende Sprecherinnen sind Janna Neumann (TIB Hannover) und Maxi Kindling (HU Berlin).<br /> <br /> == Gründungspapier der AG ==<br /> <br /> * Das Gründungspapier ist [[Gründungspapier-DINInestor | hier ]] nachzulesen.<br /> <br /> == Veranstaltungen ==<br /> === 5. Workshop: Werkzeuge für Forschungsdaten ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS5|Wiki-Seite des 5. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 4. Workshop: Forschungsdaten auswählen und bewerten ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS4|Wiki-Seite des 4. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 3. Workshop: Langzeitarchivierung von Forschungsdaten ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS3|Wiki-Seite des 3. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 2. Workshop: Forschungsdaten: Datenmanagementpläne und ihre Bedeutung im Forschungsdatenmanagement ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS2|Wiki-Seite des 2. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 1. Workshop: Forschungsdaten-Policies ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS1|Wiki-Seite des 1. Workshop der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> [[Kategorie:Vernetzung]]<br /> <br /> === Gründungsworkshop ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-Gründungsworkshop|Wiki-Seite des Gründungsworkshop der DINI/nestor-AG]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=AG_Forschungsdaten&diff=2723 2016-05-23T10:22:58Z

<p>Maxi: /* Veranstaltungen */</p> <hr /> <div>Dies ist die Website der gemeinsamen Arbeitsgruppe &quot;Forschungsdaten&quot; der [http://dini.de/ Deutschen Initiative für Netzwerkinformation e.V. (DINI)] und [http://www.langzeitarchivierung.de/Subsites/nestor/DE/Home/home_node.html nestor - Deutsches Kompetenznetzwerk zur digitalen Langzeitarchivierung]. <br /> <br /> ==Ziele==<br /> <br /> Die 2014 gegründete gemeinsame AG Forschungsdaten von DINI e.V. und nestor hat zum Ziel, den disziplin- und institutionsübergreifenden Erfahrungsaustausch sowie die Koordination von Aktivitäten rund um die Themen Forschungsdaten und Forschungsdatenmanagement im deutschsprachigen Raum zu unterstützen. Dabei sollen die Erkenntnisse erfahrener Fachdisziplinen und Einrichtungen beim Forschungsdatenmanagement aufgenommen und verbreitet werden, um damit auch einen Beitrag zur Unterstützung der sogenannten Small Sciences oder kleinerer Infrastruktureinrichtungen zu leisten. Die AG kooperiert lokal, national und international sowie disziplinspezifisch und -übergreifend mit weiteren Initiativen, um das Forschungsdatenmanagement in Deutschland koordiniert voranzubringen.<br /> <br /> Thematische Schwerpunkte sind u.a.<br /> * Langzeitarchivierung von Forschungsdaten<br /> * Forschungsdaten-Policies<br /> * Datenmanagementpläne<br /> * Qualifizierung / Ausbildung unterschiedlicher Akteure<br /> * Institutioneller Einsatz von Persistent Identifiers<br /> * im Zusammenwirken mit der Allianz-Initative Diskussion juristischer Rahmenbedingungen<br /> * Kooperationsmodelle<br /> * Auswahl und Bewertung von Forschungsdaten<br /> * Metadaten für Forschungsdaten in Kooperation mit der DINI-AG KIM<br /> * Forschungsdaten als integraler Bestandteil Virtueller Forschungsumgebungen<br /> <br /> ==Zielgruppe der AG==<br /> <br /> Die Arbeitsgruppe ist offen für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus wissenschaftlichen Einrichtungen des deutschsprachigen Raumes, wobei der Fokus sowohl auf dezentralen als auch zentralen Infrastruktureinrichtungen wie Bibliotheken, Datenzentren und Rechenzentren liegt. Weiterhin ist die AG offen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aller Fachgebiete sowie an der Mitwirkung von Vertreterinnen und Vertretern von Förderorganisationen und verantwortlichen Führungskräften interessiert.<br /> <br /> Wenn Sie an einer aktiven Mitwirkung in der AG interessiert sind, so melden Sie sich bitte bei [[Benutzer:Maxi | Maxi Kindling]], um in den AG-Mailverteiler aufgenommen zu werden.<br /> <br /> ==Vorgehen / Arbeitsweise==<br /> <br /> Die DINI/nestor-AG bietet in zweifacher Hinsicht eine Plattform: Einerseits nutzt sie und beteiligt sich an der webbasierten Wiki-Arbeitsplattform www.forschungsdaten.org und andererseits versteht sie sich als Plattform im Sinne eines Netzwerkes für die Kommunikation der beteiligten Kolleginnen und Kollegen. Für die Kommunikation innerhalb der AG wird auf einen Mailverteiler zurückgegriffen. Die AG lebt von der Arbeitsteilung und Kooperation ihrer Mitglieder, die sich perspektivisch z.B. in kleinen Unter-AGs der Bearbeitung verschiedener Themenschwerpunkte widmen.<br /> <br /> ===SprecherInnen===<br /> Sprecher der AG ist Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin). Stellvertretende Sprecherinnen sind Janna Neumann (TIB Hannover) und Maxi Kindling (HU Berlin).<br /> <br /> == Gründungspapier der AG ==<br /> <br /> * Das Gründungspapier ist [[Gründungspapier-DINInestor | hier ]] nachzulesen.<br /> <br /> == Veranstaltungen ==<br /> === 5.Workshop: Werkzeuge für Forschungsdaten ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS5|Wiki-Seite des 5. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 4. Workshop: Forschungsdaten auswählen und bewerten ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS4|Wiki-Seite des 4. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 3. Workshop: Langzeitarchivierung von Forschungsdaten ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS3|Wiki-Seite des 3. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 2. Workshop: Forschungsdaten: Datenmanagementpläne und ihre Bedeutung im Forschungsdatenmanagement ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS2|Wiki-Seite des 2. Workshops der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> === 1. Workshop: Forschungsdaten-Policies ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-WS1|Wiki-Seite des 1. Workshop der DINI/nestor-AG]]<br /> <br /> [[Kategorie:Vernetzung]]<br /> <br /> === Gründungsworkshop ===<br /> <br /> [[DINI-nestor-Gründungsworkshop|Wiki-Seite des Gründungsworkshop der DINI/nestor-AG]]</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2719 2016-05-23T09:24:16Z

<p>Maxi: /* Anmeldung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt; Hans-Heinrich-Driftmann-Hörsaal &lt;br&gt; Olshausenstr. 75, Kiel &lt;br&gt; Bushaltestelle: Leibnizstraße<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> Wir bitten alle Interessierten, kurze Abstracts (maximal eine halbe DIN A4-Seite) bis zum 22. Mai an jens.ludwig@sbb.spk-berlin.de zu senden. Die Anmeldungseröffnung und Veröffentlichung des Programms erfolgt am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Die Teilnehmerzahl ist auf 80 begrenzt und die Teilnahmegebühr beträgt 15 €. Wir bitten um Ihr Verständnis.<br /> <br /> Die Anmeldung ist in Kürze über die DINI-Webseite möglich.<br /> <br /> ==Programm==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |8:30 bis 9:00 Uhr<br /> |Registrierung<br /> |-<br /> |9:00 bis 9:15 Uhr<br /> |'''Begrüßung''' durch die DINI/nestor-AG Forschungsdaten und CAU Kiel&lt;br/&gt; Maxi Kindling (HU Berlin) und Thilo Paul-Stüve (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;4&quot;|9:15 bis 10:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 1''', Moderation: Janna Neumann<br /> |-<br /> |Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot &lt;br/&gt; Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)<br /> |-<br /> | Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel&lt;br/&gt; Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) <br /> |-<br /> |Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten&lt;br/&gt; Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden)<br /> |-<br /> |''10:30 bis 11:00 Uhr''<br /> |''Kaffeepause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|11:00 bis 12:30 Uhr<br /> |'''Vortragsblock 2''', Moderation: Jens Ludwig<br /> |-<br /> | Forschungsdatenmanagement im Verbund &lt;br/&gt; Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)<br /> |-<br /> |Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive &lt;br/&gt;Sven Vlaeminck (ZBW) <br /> |-<br /> |Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie &lt;br/&gt;Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) <br /> |-<br /> |Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess&lt;br/&gt;Sibylle Hermann (Universität Stuttgart)&lt;br/&gt;<br /> |-<br /> |''12:30 bis 13:15 Uhr''<br /> |''Mittagspause''<br /> |-<br /> |rowspan=&quot;5&quot;|13:15 bis 14:15 Uhr<br /> |'''Breakout-Sessions'''<br /> |-<br /> |Session 1: Metadaten in der Praxis &lt;br/&gt; Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)<br /> |-<br /> |Session 2: TBA &lt;br/&gt; Moderator: Jens Ludwig (Staatsbibliothek zu Berlin)<br /> |-<br /> |Session 3: TBA &lt;br/&gt; Moderator/in: (TBA)<br /> |-<br /> |Session 4: offene Session &lt;br/&gt; <br /> |-<br /> |14:15 bis 15:00 Uhr<br /> |'''Abschlussdiskussion''' <br /> |}<br /> <br /> ==Abstracts und Präsentationsfolien==<br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Etablierung einer virtuellen Forschungsumgebung als zentrales Angebot'''&lt;br/&gt;<br /> '' Thilo Paul-Stüve, Sören Lorenz (Christian- Albrechts-Universität zu Kiel)''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Die KDMI ist eine gemeinsame virtuelle Forschungsumgebung der Kieler Meereswissenschaften, betrieben am GEOMAR, die verschiedene Online-Werkzeuge integriert, um die Forschungsarbeit zu unterstützen.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> Der Vortrag gibt eine Übersicht über die Konzepte der Organisationsstruktur und der technischen Basis der VFU und stellt den derzeitigen Stand der Entwicklung vor.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Integrierte Datenmanagement-Systeme für marine Forschung in Kiel '''&lt;br/&gt;<br /> '' Carsten Schirnick, Hela Mehrtens, Pina Springer, Lisa Paglialonga, Claas Faber (GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung, Kiel) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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. &lt;br/&gt;<br /> ''Datenmanagement Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> ''Integration der Systeme''&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Projekt DataWiz: Die Notwendigkeit disziplinspezifischer Forschungsdatenmanagement-Werkzeuge am Beispiel der Psychologie '''&lt;br/&gt;<br /> '' Martin Kerwer, Ronny Bölter (ZPID) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatenmanagement im Verbund'''&lt;br/&gt;<br /> '' Hans-Dieter Weckmann (Zentrum für Informations- und Medientechnologie Heinrich Heine Universität Düsseldorf)''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Erleichterte Metadatengenerierung für wirtschaftswissenschaftliche Fachzeitschriften: Das ZBW Journal Data Archive '''&lt;br/&gt;<br /> '' Sven Vlaeminck (ZBW) ''&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> # 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.<br /> # 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> 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.<br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Forschungsdatendienste an einer Universität – im Spagat zwischen Möglichkeiten und Realitäten '''&lt;br/&gt;<br /> ''Ralph Mueller-Pfefferkorn (TU Dresden) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> Universitäten beherbergen ein breites Spektrum an Fachdisziplinen. Deren umfangreiche Forschungsaktivitäten und die damit einhergehenden<br /> Anforderungen, z.B. beim Verwalten und Verarbeiten von Forschungsdaten, stellen universitäre Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren vor<br /> 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<br /> auf Anbieter- als auch auf Nutzerseite haben.<br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> ''' Versionierungswerkzeuge für Forschungsdaten – Datenmanagement im Forschungsprozess '''&lt;br/&gt;<br /> ''Sibylle Hermann (Universität Stuttgart) ''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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:&lt;br/&gt;<br /> <br /> * Es existiert oft kein einheitliches Vokabular (Metadaten, um die angefallenen Daten zu beschreiben). Zur Referenzierbarkeit müssen neue Methoden entwickelt werden.<br /> <br /> * Existierende Versionierungswerkzeuge sind zu kompliziert – bzw. passen nicht für das Anwendungsszenario – um sie effektiv in der Fachpraxis einsetzen zu können.<br /> <br /> * Die Anforderungen an die Arbeitsweise sind sehr heterogen – oft ist ein kollaboratives Arbeiten an verschiedenen Orten nötig.<br /> <br /> 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. <br /> <br /> <br /> &lt;br/&gt;<br /> '''Session 1: Metadaten in der Praxis '''&lt;br/&gt;<br /> '' Moderator: Dominik Schmitz (RWTH Aachen)''&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;<br /> <br /> 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.&lt;br/&gt;</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2706 2016-04-29T09:04:43Z

<p>Maxi: /* Ankündigung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> '''Ort''': Christian-Albrechts-Universität zu Kiel &lt;br&gt;<br /> <br /> '''Termin''': 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> Wir bitten alle Interessierten, kurze Abstracts (maximal eine halbe DIN A4-Seite) bis zum 22. Mai an jens.ludwig@sbb.spk-berlin.de zu senden. Die Anmeldungseröffnung und Veröffentlichung des Programms erfolgt am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Informationen zur Anmeldung folgen voraussichtlich am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Programm==<br /> Das Programm folgt voraussichtlich am 26. Mai 2016.</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2705 2016-04-29T09:04:20Z

<p>Maxi: /* Ankündigung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''&lt;br&gt;<br /> <br /> Ort: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel<br /> Termin: 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> Wir bitten alle Interessierten, kurze Abstracts (maximal eine halbe DIN A4-Seite) bis zum 22. Mai an jens.ludwig@sbb.spk-berlin.de zu senden. Die Anmeldungseröffnung und Veröffentlichung des Programms erfolgt am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Informationen zur Anmeldung folgen voraussichtlich am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Programm==<br /> Das Programm folgt voraussichtlich am 26. Mai 2016.</div>

Maxi https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=DINI-nestor-WS5&diff=2704 2016-04-29T09:03:52Z

<p>Maxi: /* Ankündigung */</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''<br /> Ort: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel<br /> Termin: 17. Juni 2016<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> Wir bitten alle Interessierten, kurze Abstracts (maximal eine halbe DIN A4-Seite) bis zum 22. Mai an jens.ludwig@sbb.spk-berlin.de zu senden. Die Anmeldungseröffnung und Veröffentlichung des Programms erfolgt am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Informationen zur Anmeldung folgen voraussichtlich am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Programm==<br /> Das Programm folgt voraussichtlich am 26. Mai 2016.</div>

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<p>Maxi: Die Seite wurde neu angelegt: „==Ankündigung== &#039;&#039;&#039;5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;&#039;&#039;&#039; Um Forschu…“</p> <hr /> <div>==Ankündigung==<br /> <br /> '''5. DINI/nestor-Workshop &quot;Werkzeuge für Forschungsdaten. Bedarf und Integration in Forschungs- und Datenmanagementprozesse&quot;'''<br /> <br /> 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.<br /> <br /> 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?<br /> <br /> 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:<br /> <br /> *Welche Erfahrungen gibt es mit Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was hat sich bewährt und was nicht?<br /> <br /> *Welcher konkreter Bedarf besteht bei DatenmanagerInnen und WissenschaftlerInnen nach Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement? Was sollte in jedem Portfolio/”Werkzeugkasten” einer Infrastruktureinrichtungen enthalten sein?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> *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?<br /> <br /> <br /> Wir bitten alle Interessierten, kurze Abstracts (maximal eine halbe DIN A4-Seite) bis zum 22. Mai an jens.ludwig@sbb.spk-berlin.de zu senden. Die Anmeldungseröffnung und Veröffentlichung des Programms erfolgt am 26. Mai 2016.<br /> <br /> <br /> ==Anmeldung==<br /> Informationen zur Anmeldung folgen voraussichtlich am 26. Mai 2016.<br /> <br /> ==Programm==<br /> Das Programm folgt voraussichtlich am 26. Mai 2016.</div>

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