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- ItemHerbst TIB DOI Konsortium online Workshops - Metadaten Best Practice(Hannover : Technische Informationsbibliothek, PID Competence Center, 2021-11-09) Taller, Nelli; Dreyer, Britta; Burger, Felix; Hagemann-Wilholt, StephanieFolien für den virtuellen Workshop "Herbst TIB DOI Konsortium online Workshops - Metadaten Best Practice".
- Itemopen-access.network. Wie gestalten wir die Zukunft?(Zenodo, 2023) Benz, Martina; Kirchner, Andreas; Mikautsch, Emilia; Strauß, HeleneDas Poster "open-access.network. Wie gestalten wir die Zukunft?" wurde im Rahmen des BMBF-geförderten Projekts open.access-network erstellt und für die Open-Access-Tage 2023 angenommen. Das Poster skizziert den Weg zur Verstetigung des Kompetenz- und Vernetzungsportals open-access.network. Mit Blick auf das Ziel eines Community-basierten Organisations- und Finanzierungsmodells, wird aktiv zur Interaktion mit dem Poster sowie zur Ideen- und Meinungsäußerung zur Verstetigung eingeladen.
- ItemFDM am Standort: von der initialen Idee zum dauerhaften Service : Rückblicke auf die DINI/nestor-Workshopreihe(Marburg : Philipps-Universität, 2020) Brenger, Bela; Lemaire, Marina; Ludwig, Jens; Neumann, Janna; Rehwald, Stephanie; Stegemann, JessicaDer Aufbau und das Angebot von Infrastrukturen und Services für das Forschungsdatenmanagement (FDM) für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ist derzeit eine drängende Herausforderung für Universitäts- und Forschungsstandorte. In drei aufeinander aufbauenden Workshops der DINI/nestor AG Forschungsdaten in Zusammenarbeit mit den Universitäten Duisburg-Essen, Siegen und Trier wurden die verschiedenen Aspekte zu Themen wie die Ermittlung der Bedarfe, die Entwicklung von Service- und Organisationsstrukturen sowie die nachhaltige Finanzierung vorgestellt und diskutiert, um ein sinnvolles Gesamtangebot eines Standorts im Bereich FDM zu entwickeln. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die bei den Workshops vorgestellten Inhalte und geführten Diskussionen.
- ItemNFDI4Chem - Fachkonsortium für die Chemie(Marburg : Philipps-Universität, 2021) Ortmeyer, Jochen; Schön, Florian; Herres-Pawlis, Sonja; Jung, Nicole; Bach, Felix; Liermann, Johannes; Neumann, Steffen; Popp, Christian; Razum, Matthias; Koepler, Oliver; Steinbeck, ChristophAls Fachkonsortium für die Chemie hat sich NFDI4Chem innerhalb der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) gebildet. In diesem Beitrag stellt sich das Konsortium kurz vor und legt seine zentralen Ziele und wichtigsten Verbesserungen für das Forschungsdatenmanagement (FDM) in der Chemie sowie die praktischen Heraus-forderungen dar. Die Vision von NFDI4Chem ist die umfassende Digitalisierung und Vernetzung aller Prozesse im Umgang mit Forschungsdaten in der chemischen Forschung. Beginnend mit der Erzeugung der Daten, über deren Verarbeitung und Analyse bis hin zur Publikation wird eine modulare, vernetzte Infrastruktur aus Software-Tools, elektronischen Laborjournalen und Datenrepositorien entwickelt und bereitgestellt, die Forschende im Laboralltag unterstützt. Die Digitalisierung wird begleitet durch die Entwicklung von Minimalinformationen für Datenpublikationen, bestehend unter anderem aus Standards für Daten- und Metadatenformate sowie Ontologien zur semantischen Beschreibung. Seine Aufgaben verfolgt das NFDI4Chem-Konsortium wissenschaftsgeleitet und mit dem klaren Ziel, eine intuitiv und effizient nutzbare Infrastruktur zu entwickeln. Das Gestalten eines kulturellen Wandels, gemeinsam mit der wissenschaftlichen Community, zur Etablierung und Akzeptanz eines FAIRen Umgangsmit Daten ist daher ein weiteres wichtiges Element der NFDI4Chem-Aktivitäten.
- ItemATMODAT Standard v3.0(Hamburg : DKRZ, 2020) Gasnke, Anette; Kraft, Angelina; Kaiser, Amandine; Heydebreck, Daniel; Lammert, Andrea; Höck, Heinke; Thiemann, Hannes; Voss, Vivien; Grawe, David; Leitl, Bernd; Schlünzen, K. Heinke; Kretzschmar, Jan; Quaas, JohannesWithin the AtMoDat project (Atmospheric Model Data), a standard has been developed which is meant for improving the FAIRness of atmospheric model data published in repositories. The ATMODAT standard includes concrete recommendations related to the maturity, publication and enhanced FAIRness of atmospheric model data. The suggestions include requirements for rich metadata with controlled vocabularies, structured landing pages, file formats (netCDF) and the structure within files. Human- and machine readable landing pages are a core element of this standard, and should hold and present discipline-specific metadata on simulation and variable level. This standard is an updated and translated version of "Bericht über initialen Kernstandard und Kurationskriterien des AtMoDat Projektes (v2.4)
- ItemTowards Customizable Chart Visualizations of Tabular Data Using Knowledge Graphs(Cham : Springer, 2020) Wiens, Vitalis; Stocker, Markus; Auer, Sören; Ishita, Emi; Pang, Natalie Lee San; Zhou, LihongScientific articles are typically published as PDF documents, thus rendering the extraction and analysis of results a cumbersome, error-prone, and often manual effort. New initiatives, such as ORKG, focus on transforming the content and results of scientific articles into structured, machine-readable representations using Semantic Web technologies. In this article, we focus on tabular data of scientific articles, which provide an organized and compressed representation of information. However, chart visualizations can additionally facilitate their comprehension. We present an approach that employs a human-in-the-loop paradigm during the data acquisition phase to define additional semantics for tabular data. The additional semantics guide the creation of chart visualizations for meaningful representations of tabular data. Our approach organizes tabular data into different information groups which are analyzed for the selection of suitable visualizations. The set of suitable visualizations serves as a user-driven selection of visual representations. Additionally, customization for visual representations provides the means for facilitating the understanding and sense-making of information.
- ItemTowards the semantic formalization of science(New York City, NY : Association for Computing Machinery, 2020) Fathalla, Said; Auer, Sören; Lange, ChristophThe past decades have witnessed a huge growth in scholarly information published on the Web, mostly in unstructured or semi-structured formats, which hampers scientific literature exploration and scientometric studies. Past studies on ontologies for structuring scholarly information focused on describing scholarly articles' components, such as document structure, metadata and bibliographies, rather than the scientific work itself. Over the past four years, we have been developing the Science Knowledge Graph Ontologies (SKGO), a set of ontologies for modeling the research findings in various fields of modern science resulting in a knowledge graph. Here, we introduce this ontology suite and discuss the design considerations taken into account during its development. We deem that within the next years, a science knowledge graph is likely to become a crucial component for organizing and exploring scientific work.
- ItemDOIs für Blog-Beiträge: Herausforderungen und Best Practice(Hannover : Technische Informationsbibliothek, PID Competence Center, 2022-11-28) Taller, NelliFolien für den virtuellen Workshop "DOIs für Blog-Beiträge: Herausforderungen und Best Practice".
- ItemBibliometrische Visualisierungen auf dem Prüfstein – Versuch einer bibliothekarischen Perspektive(Meyrin : CERN, 2020-05-28) Lilienthal, Svantje; Fraumann, Grischa; Hauschke, ChristianGemeinsam mit den Teilnehmer*innen wird der im Projekt ROSI entwickelte Prototyp getestet. Dieser Prototyp ermöglicht die Visualisierung von offenen szientometrischen Indikatoren.
- ItemzbMATH Open: API Solutions and Research Challenges(Aachen, Germany : RWTH Aachen, 2021) Petrera, Matteo; Trautwein, Dennis; Beckenbach, Isabel; Ehsani, Dariush; Müller, Fabian; Teschke, Olaf; Gipp, Bela; Schubotz, Moritz; Balke, Wolf-Tilo; de Waard, Anita; Fu, Yuanxi; Hua, Bolin; Schneider, Jodi; Song, Ningyuan; Wang, XiaoguangWe present zbMATH Open, the most comprehensive collection of reviews and bibliographic metadata of scholarly literature in mathematics. Besides our website zbMATH.org which is openly accessible since the beginning of this year, we provide API endpoints to offer our data. APIs improve interoperability with others, i.e., digital libraries, and allow using our data for research purposes. In this article, we (1) illustrate the current and future overview of the services offered by zbMATH; (2) present the initial version of the zbMATH links API; (3) analyze potentials and limitations of the links API based on the example of the NIST Digital Library of Mathematical Functions; (4) and finally, present thezbMATHOpen dataset as a research resource and discuss connected open research problems.