Culture Knowledge Base

Die Publikation benennt konkrete Datenprobleme in Forschungsdaten zu materiellen Kulturgütern. Jedes Qualitätsproblem wird durch ein strukturiertes Profil beschrieben, das Aspekte wie die betroffenen Qualitätsdimensionen, Beispiele, Ursachen und Ideen zur Verbesserung enthält. 

VIAF ist ein aggregierter Normdatendienst mit Beständen von 57 Nationalbibliotheken und ähnlichen Anbietern (Stand Aug. 2022). VIAF stellt zu einer Entität Konkordanzen über die zu ihr vorhandenen Normdatensätze her und bietet einen URI zu diesem Cluster an.

Der Film informiert über die GND als Datensammlung von Normdaten aus den Kulturwissenschaften und als Organisationsstruktur für Institutionen, die an der Gestaltung der GND mitwirken. Er thematisiert die Einbindung der GND in internationale Zusammenhänge.

Das Positionspapier des Rats für Informationsinfrastrukturen (RfII) befasst sich mit der Qualitätssicherung und -steigerung bei der Dokumentation von Forschungsdaten und ist eine umfangreiche und motivierende Analyse zum Thema Qualitätssicherung im Wissenschaftssystem.

GO FAIR ist eine Bottom-up-Initiative, mit dem Ziel, die FAIR-Datengrundsätze umzusetzen und Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar (FAIR) zu machen. Sie bietet ein Implementierungsnetzwerk, das in den Bereichen GO CHANGE, GO TRAIN, GO BUILD aktiv ist.

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Geonames ist eine vor allem aus öffentlichen Datenquellen aggregierte Datenbank mit über 12 Millionen topografischen Entitäten weltweit, darunter auch zunehmend ortsfeste Artefakte (Bauwerke und Denkmäler). Es ist einer der wichtigsten Knotenpunkte im Semantic Web für Geografika.

Die Gemeinsame Normdatei (GND) bietet den größten offen lizensierten Fundus deutschsprachiger Normdaten zu Individualbegriffen, wie Personen, Körperschaften, Veranstaltungen, Geografika und künstlerischen Werken, aber auch zu Allgemeinbegriffen in Form von Sachschlagwörtern an.

Das mehrteilige Lernmodul des PARTHENOS-Projekts (2016–19, G. Bruseker et al.) erläutert auch für Nutzer:innen ohne informationswissenschaftlichen Hintergrund den Zweck, die Grundprinzipien und Anwendungskontexte von Ontologien bei der semantischen Informationsaufbereitung. 

FAIR-Aware ist ein Online-Tool, das Forschenden und Datenmanager:innen bei der Einschätzung hilft, wie viel sie über die Anforderungen für die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit (FAIR) von Datensätzen wissen.

Die Seite erläutert die FAIR-Prinzipien schnell und anschaulich. Sie beschreibt einerseits die Aufgaben, die bei der Erstellung von FAIRen Forschungsdaten zu bewältigen sind, andererseits stellt sie die Anforderungen an Repositorien zur Bereitstellung FAIRer Daten dar.

Um Mehrdeutigkeiten in der Auslegung der FAIR Prinzipien entgegenzuwirken, hat die Research Data Alliance Kernbewertungskriterien für FAIRness von Daten entwickelt und eine Reihe von Indikatoren samt Checkliste als Ausgangspunkt für eine Überprüfung eigener Daten formuliert.

Als Anwendungsontologie ist das Erlangen CRM / OWL eine Interpretation des CIDOC Conceptual Reference Model. 
Es ist die im deutschen Sprachraum maßgebliche Anwendungsontologie des CRM und wichtig bspw. für Data Stewards, die Implementierungen auf Basis des CRM vornehmen wollen.

Diese kleine Datenmanagement-Gruselgeschichte verdeutlicht grundlegende Probleme bei der Nachnutzung von Daten, die aufgrund mangelhafter Standardisierung, Dokumentation und Archivierung auftreten, geeignet zur initialen Sensibilisierung für das Thema Forschungsdatenmanagement.

Der Beitrag bietet einen guten ersten Einstieg in das Thema DMP und enthält zahlreiche nützliche, weiterführende Links für den User (u. a. zu den Vorgaben der Förderinstitutionen, zu DMP-Tools etc.). 

CIDOC Conceptual Reference Model ist die Referenzontologie für die Informationsintegration im Bereich des kulturellen Erbes (ISO-Standard 21127:2014). Der Primer ist eine Einführung in die Grundlagen und die Basismodellierung des CRM und bietet einen geführten Einstieg.