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Forschungsdaten managen - Anforderungen, Methoden, Hilfsmittel

2018, Neumann, Janna, Soßna, Volker

Dies sind die Folien und Arbeitsmaterialien für eine Schulung im Rahmen der hochschulübergreifenden Weiterbildung in Niedersachsen vom 15. März 2018. Kursbeschreibung: Ein professioneller Umgang mit Forschungsdaten gewinnt im wissenschaftlichen Alltag ebenso wie in der politischen Diskussion immer mehr an Bedeutung. Mit diesem Kurs verschaffen Sie sich einen Überblick über die verschiedenen Aspekte des Forschungsdatenmanagements und erhalten praktische Tipps für Ihre Arbeit. Es gehört zur guten Wissenschaftlichen Praxis, Forschungsdaten, die Grundlage veröffentlichter Ergebnisse sind, mindestens 10 Jahre lang so aufzubewahren, dass sie lesbar und verstehbar bleiben. Das setzt eine angemessene Dokumentation, geeignete Dateiformate und einen regelmäßigen Austausch der physischen Datenträger voraus. Viele Drittmittelgeber und Wissenschaftsorganisationen erwarten inzwischen, dass Daten nicht nur archiviert, sondern öffentlich zugänglich gemacht werden. Dafür sollten Sie in geeigneten Datenrepositorien abgelegt und mit einem eindeutigen und permanenten Identifier, wie z.B. einem DOI, versehen werden. Wie die Dokumentation, Archivierung und Veröffentlichung funktioniert und welche Hilfsmittel es gibt, erfahren Sie in diesem Kurs. Inhalte Überblick über die Teilaspekte des Forschungsdatenmanagements: Was gehört alles dazu? Anforderungen von Drittmittelgebern und Wissenschaftsorganisationen: Was muss ich beachten? Daten publizieren: Wie geht das und was habe ich davon? Der Datenmanagementplan: So plane ich den Umgang mit meinen Daten Unterstützungsangebote: Welche Dienste kann ich nutzen und wer hilft mir weiter?

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Towards an Open Research Knowledge Graph

2018, Auer, Sören, Blümel, Ina, Ewerth, Ralph, Garatzogianni, Alexandra, Heller,, Lambert, Hoppe, Anett, Kasprzik, Anna, Koepler, Oliver, Nejdl, Wolfgang, Plank, Margret, Sens, Irina, Stocker, Markus, Tullney, Marco, Vidal, Maria-Esther, van Wezenbeek, Wilma

The document-oriented workflows in science have reached (or already exceeded) the limits of adequacy as highlighted for example by recent discussions on the increasing proliferation of scientific literature and the reproducibility crisis. Despite an improved and digital access to scientific publications in the last decades, the exchange of scholarly knowledge continues to be primarily document-based: Researchers produce essays and articles that are made available in online and offline publication media as roughly granular text documents. With current developments in areas such as knowledge representation, semantic search, human-machine interaction, natural language processing, and artificial intelligence, it is possible to completely rethink this dominant paradigm of document-centered knowledge exchange and transform it into knowledge-based information flows by representing and expressing knowledge through semantically rich, interlinked knowledge graphs. The core of the establishment of knowledge-based information flows is the distributed, decentralized, collaborative creation and evolution of information models, vocabularies, ontologies, and knowledge graphs for the establishment of a common understanding of data and information between the various stakeholders as well as the integration of these technologies into the infrastructure and processes of search and knowledge exchange in the research library of the future. By integrating these information models into existing and new research infrastructure services, the information structures that are currently still implicit and deeply hidden in documents can be made explicit and directly usable. This revolutionizes scientific work because information and research results can be seamlessly interlinked with each other and better mapped to complex information needs. As a result, scientific work becomes more effective and efficient, since results become directly comparable and easier to reuse. In order to realize the vision of knowledge-based information flows in scholarly communication, comprehensive long-term technological infrastructure development and accompanying research are required. To secure information sovereignty, it is also of paramount importance to science – and urgency to science policymakers – that scientific infrastructures establish an open counterweight to emerging commercial developments in this area. The aim of this position paper is to facilitate the discussion on requirements, design decisions and a minimum viable product for an Open Research Knowledge Graph infrastructure. TIB aims to start developing this infrastructure in an open collaboration with interested partner organizations and individuals.

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Thesenpapier Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Chemie (NFDI4Chem)

2018, Koepler, Oliver, Jung, Nicole, Kraft, Angelina, Neumann, Janna, Auer, Sören, Bach, Felix, Bähr, Thomas, Engel, Thomas, Kettner, Carsten, Kowol-Santen, Johanna, Liermann, Johannes, Lipp, Anne, Porzel, Andrea, Razum, Matthias, Schlörer, Niels, Solle, Dörte, Winkler, Torsten

“Der stufenweise Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur in Netzwerkform hat das Ziel, ein verlässliches und nachhaltiges Dienste-Portfolio zu schaffen, welches generische und fachspezifische Bedarfe des Forschungsdatenmanagements in Deutschland abdeckt.” Für das Fachgebiet Chemie ermöglicht eine solche nationale Forschungsdateninfrastruktur, öffentlich-finanzierte Forschungsdaten effizient zu erheben, standardisiert zu beschreiben, dauerhaft zu speichern und durch Persistent Identifier (PID) eindeutig referenzierbar und auffindbar zu machen. Sie unterstützt gemäß den Vorgaben des RfII die Reproduzierbarkeit und Nachnutzbarkeit der Daten zum Zwecke einer perpetuierten Wissensgenerierung. Mit der Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen unterstützt eine solche Forschungsdateninfrastruktur den Peer Reviewing Prozess zur Förderung der wissenschaftlichen Selbstkontrolle und erhöht die Datenqualität, insbesondere in wissenschaftlichen Publikationen. Die NFDI4Chem ist ein gemeinschaftlicher Ansatz von Wissenschaftlern aus der Chemie, der Fachgesellschaft Gesellschaft Deutscher Chemiker und deren Fachgruppen, Einrichtungen aus der Forschungsförderung und Infrastruktureinrichtungen (Technische Informationsbibliothek). Eine Gruppe von Vertretern dieser Stakeholder hat sich Ende April 2018 zu einem Auftakttreffen “Fachgespräch NFDI4Chem” in Hannover getroffen. Dieses Papier fasst die Erkenntnisse des Fachgespräches zusammen. Weitere Stakeholder wie Verlage oder Datenbankanbieter sind im folgenden Diskurs willkommen.

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Make the most of your visual simulation data

2017, Drees, Bastian, Koprucki, Thomas

There still exists no common standard on how to publish and cite visualisations of simulation data. We introduce the TIB AV-Portal as a sustainable infrastructure for audio-visual data using a combination of digital object identifiers (DOI) and media fragment identifiers (MFID) to cite these data in accordance with scientific standards. The benefits and opportunities of enhancing publications with visual data are illustrated by showing a use case from opto-electronics.

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FAQs zu rechtlichen Aspekten im Umgang mit Forschungsdaten

2018, Leibniz Universität Hannover, Technische Informationsbibliothek (TIB)

In diesem Merkblatt sind häufige Fragen von Forschenden sowie Antworten von Juristinnen und Juristen der Leibniz Universität Hannover und der Technischen Informationsbibliothek zu rechtlichen Aspekten im Umgang mit Forschungsdaten zusammengestellt. Ein Großteil der Informationen sollte auch auf andere Forschungseinrichtungen übertragbar sein.