Culture Knowledge Base

In diesem Report der Europäischen Kommission von 2020 werden zehn grundlegende Fragen und Prinzipien identifiziert, denen sich Forschende vor der Entscheidung für eine 3D-Digitalisierung stellen sollten.

Die Publikation von Jake Carlson gibt eine Anleitung zur Verwendung des sogenannten „Toolkits“ zur Dokumentation von Forschungsdaten sowie Vorlagen und Beispiele, die von der US-Amerikanischen Purdue University zur freien Verfügung zusammengestellt wurden.

Die Publikation von Jake Carlson gibt eine Anleitung zur Verwendung des sogenannten „Toolkits“ zur Dokumentation von Forschungsdaten sowie Vorlagen und Beispiele, die von der US-Amerikanischen Purdue University zur freien Verfügung zusammengestellt wurden.

Die Seite bietet detaillierte Antworten auf Fragen, warum, wie und welche Forschungsdaten dokumentiert werden sollten gemäß der FAIR-Kriterien (Metadaten, Formate, Vokabulare, Sprachen, Protokolle, Repositorien, persistenten Identifikationen, sowie weiterführenden Links).

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.

Die Beschreibung des Datenlebenszyklus auf forschungsdaten.info ist sehr kompakt, erläutert als Einstieg aber treffend, was es mit dem Datenlebenszyklus auf sich hat. 

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.). 

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.

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.

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.

EOSC Pillar: Legal Compliance Guidelines for Researchers ist eine Checkliste für Forscher:innen, um Forschungsprojekte datenschutzkonform gestalten zu können. Dabei berücksichtigt die Checkliste neben dem Datenschutzrecht auch weitere Rechtsfragen des Immaterialgüterrechts.