einführung in das forschungsdatenmanagement¼hrung... · 2017-06-09 · • schutz der identität,...
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Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement
Kerstin Helbig
Humboldt-Universitaumlt zu Berlin Computer- und Medienservice
httporcidorg0000-0002-2775-6751
RDA-DE-Trainings-Workshop A1 8 Juni 2017
Agenda
Teil 1 1315-1515 Uhr
Grundbegriffe des Forschungsdatenmanagements
- Kaffeepause -
Teil 2 1545-1745 Uhr
Effektive Datenmanagementplanung
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Grundbegriffe des ForschungsdatenmanagementsWas sollte man kennen
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Open + X
bull Open Science Umfasst Open Access Open Data OER
bull Open Access bdquo[hellip] wissenschaftliche Literatur und wissenschaftliche Materialien fuumlr alle Nutzerinnen und Nutzer frei zugaumlnglich zu machen kostenlos und moumlglichst frei von technischen und rechtlichen Barrierenldquo
bull Open Data Zum Beispiel oumlffentliche Statistiken Geodaten Genome u a Bezieht sich primaumlr auf nicht-textuelle Daten (siehe zum Beispiel httpdatenberlinde)
bull Open Educational Resources (OER) frei zugaumlngliche und nachnutzbare Lern-Lehrmaterialien
bull Citizen Science Buumlrger unterstuumltzen Datensammlung z B Sichtbarkeit von Sternen Voumlgel zaumlhlen (siehe wwwcitizen-science-germanyde)
Simukovic et al 2014 httpnbn-resolvingdeurnnbndekobv11-100224755
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Entwicklung des Forschungsdaten-managements in Deutschland
19982013 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
2009 Deutsche ForschungsgemeinschaftEmpfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimaumlrdaten
2010 Allianz der deutschen WissenschaftsorganisationenGrundsaumltze zum Umgang mit Forschungsdaten
2014 Hochschulrektorenkonferenz (HRK)Management von Forschungsdaten ndash eine zentrale strategische Herausforderung fuumlr Hochschulleitungen
2015 Deutsche ForschungsgemeinschaftLeitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten
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Was sind Forschungsdaten
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen
Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung
bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements
bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten
Zeit 10 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Agenda
Teil 1 1315-1515 Uhr
Grundbegriffe des Forschungsdatenmanagements
- Kaffeepause -
Teil 2 1545-1745 Uhr
Effektive Datenmanagementplanung
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2
Grundbegriffe des ForschungsdatenmanagementsWas sollte man kennen
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Open + X
bull Open Science Umfasst Open Access Open Data OER
bull Open Access bdquo[hellip] wissenschaftliche Literatur und wissenschaftliche Materialien fuumlr alle Nutzerinnen und Nutzer frei zugaumlnglich zu machen kostenlos und moumlglichst frei von technischen und rechtlichen Barrierenldquo
bull Open Data Zum Beispiel oumlffentliche Statistiken Geodaten Genome u a Bezieht sich primaumlr auf nicht-textuelle Daten (siehe zum Beispiel httpdatenberlinde)
bull Open Educational Resources (OER) frei zugaumlngliche und nachnutzbare Lern-Lehrmaterialien
bull Citizen Science Buumlrger unterstuumltzen Datensammlung z B Sichtbarkeit von Sternen Voumlgel zaumlhlen (siehe wwwcitizen-science-germanyde)
Simukovic et al 2014 httpnbn-resolvingdeurnnbndekobv11-100224755
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4
Entwicklung des Forschungsdaten-managements in Deutschland
19982013 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
2009 Deutsche ForschungsgemeinschaftEmpfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimaumlrdaten
2010 Allianz der deutschen WissenschaftsorganisationenGrundsaumltze zum Umgang mit Forschungsdaten
2014 Hochschulrektorenkonferenz (HRK)Management von Forschungsdaten ndash eine zentrale strategische Herausforderung fuumlr Hochschulleitungen
2015 Deutsche ForschungsgemeinschaftLeitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten
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Was sind Forschungsdaten
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen
Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung
bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements
bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten
Zeit 10 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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6
Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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8
Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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9
Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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10
Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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12
Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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13
Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Grundbegriffe des ForschungsdatenmanagementsWas sollte man kennen
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Open + X
bull Open Science Umfasst Open Access Open Data OER
bull Open Access bdquo[hellip] wissenschaftliche Literatur und wissenschaftliche Materialien fuumlr alle Nutzerinnen und Nutzer frei zugaumlnglich zu machen kostenlos und moumlglichst frei von technischen und rechtlichen Barrierenldquo
bull Open Data Zum Beispiel oumlffentliche Statistiken Geodaten Genome u a Bezieht sich primaumlr auf nicht-textuelle Daten (siehe zum Beispiel httpdatenberlinde)
bull Open Educational Resources (OER) frei zugaumlngliche und nachnutzbare Lern-Lehrmaterialien
bull Citizen Science Buumlrger unterstuumltzen Datensammlung z B Sichtbarkeit von Sternen Voumlgel zaumlhlen (siehe wwwcitizen-science-germanyde)
Simukovic et al 2014 httpnbn-resolvingdeurnnbndekobv11-100224755
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4
Entwicklung des Forschungsdaten-managements in Deutschland
19982013 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
2009 Deutsche ForschungsgemeinschaftEmpfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimaumlrdaten
2010 Allianz der deutschen WissenschaftsorganisationenGrundsaumltze zum Umgang mit Forschungsdaten
2014 Hochschulrektorenkonferenz (HRK)Management von Forschungsdaten ndash eine zentrale strategische Herausforderung fuumlr Hochschulleitungen
2015 Deutsche ForschungsgemeinschaftLeitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten
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Was sind Forschungsdaten
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen
Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung
bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements
bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten
Zeit 10 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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8
Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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10
Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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11
Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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12
Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Open + X
bull Open Science Umfasst Open Access Open Data OER
bull Open Access bdquo[hellip] wissenschaftliche Literatur und wissenschaftliche Materialien fuumlr alle Nutzerinnen und Nutzer frei zugaumlnglich zu machen kostenlos und moumlglichst frei von technischen und rechtlichen Barrierenldquo
bull Open Data Zum Beispiel oumlffentliche Statistiken Geodaten Genome u a Bezieht sich primaumlr auf nicht-textuelle Daten (siehe zum Beispiel httpdatenberlinde)
bull Open Educational Resources (OER) frei zugaumlngliche und nachnutzbare Lern-Lehrmaterialien
bull Citizen Science Buumlrger unterstuumltzen Datensammlung z B Sichtbarkeit von Sternen Voumlgel zaumlhlen (siehe wwwcitizen-science-germanyde)
Simukovic et al 2014 httpnbn-resolvingdeurnnbndekobv11-100224755
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Entwicklung des Forschungsdaten-managements in Deutschland
19982013 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
2009 Deutsche ForschungsgemeinschaftEmpfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimaumlrdaten
2010 Allianz der deutschen WissenschaftsorganisationenGrundsaumltze zum Umgang mit Forschungsdaten
2014 Hochschulrektorenkonferenz (HRK)Management von Forschungsdaten ndash eine zentrale strategische Herausforderung fuumlr Hochschulleitungen
2015 Deutsche ForschungsgemeinschaftLeitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten
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Was sind Forschungsdaten
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen
Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung
bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements
bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten
Zeit 10 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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6
Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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7
Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Entwicklung des Forschungsdaten-managements in Deutschland
19982013 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
2009 Deutsche ForschungsgemeinschaftEmpfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimaumlrdaten
2010 Allianz der deutschen WissenschaftsorganisationenGrundsaumltze zum Umgang mit Forschungsdaten
2014 Hochschulrektorenkonferenz (HRK)Management von Forschungsdaten ndash eine zentrale strategische Herausforderung fuumlr Hochschulleitungen
2015 Deutsche ForschungsgemeinschaftLeitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten
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Was sind Forschungsdaten
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen
Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung
bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements
bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten
Zeit 10 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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50
Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Was sind Forschungsdaten
Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen
Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung
bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements
bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten
Zeit 10 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Was sind Forschungsdaten
Forschungsdatenbull Rohdaten und deren
Verarbeitungsstufen
bull Simulationsdaten
bull Beobachtungsdaten
bull Interviewdaten
bull Modelle
bull Software
bull Persoumlnliche Daten
bull Physische Objekte
bull Abgeleitete Daten
Vorteilebull Nachnutzung
bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit
bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe
bull Neue Ideen Kollaborationen
bull Kosteneffizienz
bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt
bull Verpflichtungen nachkommen
bull Vorteile bei Foumlrderprogramme
bull Qualitaumlt
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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und
Bearbeitungsaufwand
bull Zu viele Daten
bull Speicherbedarf
bull Ressourcenbedarf
bull Fehlende Innovation
bull Fehlende Standards
bull bdquoIdeenklauldquo
bull Risiko der Urheberrechts-verletzung
bull Nachpruumlfbarkeit
bull Qualitaumlt
Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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10
Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Was sind Forschungsdaten
bull Keine feste Definition
bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)
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8
Quelle Aust et al 2016
Forschungsdaten aus der Biologie
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9
Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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10
Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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11
Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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12
Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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13
Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Forschungsdaten aus der Biologie
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Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9
Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Forschungsdaten aus denGeowissenschaften
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Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838
Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften
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Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22
Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Forschungssoftware
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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530
Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Forschungsdaten als bdquoPaketldquo
bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel
bull Codebuumlchern
bull zugehoumlrigen Frageboumlgen
bull Software (inkl Syntax)
bull anderem Begleitmaterial
bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)
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Foto Creative Commons CC0
Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Was ist Forschungsdatenmanagement
bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)
bull Gruumlnde
bull Transparenz
bull Reproduzierbarkeit
bull Validierung
bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation
bull Rechtliche und ethische Anforderungen
Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Was ist eine Forschungsdaten-Policy
bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten
bull Zentrale Elemente einer Policy
bull Zielgruppe
bull Definition von Forschungsdaten
bull Verpflichtungen
bull Aufforderungen
bull Empfehlungen
bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung
bull Verbindlichkeiten
bull Verweis auf Open Access
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Fachspezifische Policies
Fachspezifische Entwicklungen u a
bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung
bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)
bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Forschungsdaten-Lebenszyklus
Forschungsdesign
Datensammlung und
-verarbeitung
Datenanalyse
Sicherung der Daten
Teilen der Daten
Daten (nach)nutzen
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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle
Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Datensammlung und -verarbeitung
bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende
bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden
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Projekt
Daten
Output
Code
Poster
Paper
Rohdaten
Aggregierte Daten
Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Dateibenennung
bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen
bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr
jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen
um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten
Buchstabens um Namen zu separieren
bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Sicherung der Daten
bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist
bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden
bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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50
Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie
Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)
Zeit 5 Minuten
Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Dateiformate
Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen
dokumentierten Standard nutzen
Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen
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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden
Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel
Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist
Word PowerPoint
Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC
QuickTime H264
Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG
Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS
Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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50
Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Langzeitarchivierung
bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)
bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab
bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)
bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
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bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
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bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
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DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Praktische Umsetzung
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bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Datenschutzpersonenbezogene Daten
bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben
bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen
bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben
bull Ethisch-moralische Verpflichtung
bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich
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Foto Creative Commons CC0
Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
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Informierte Einwilligung
bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert
bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen
bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen
bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung
bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung
bull Keine Einwilligung vorhanden
bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen
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(Uumlber-)Anonymisierung
bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails
bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat
bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation
bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig
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Foto Creative Commons CC0
Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
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bull Eingeschraumlnkt
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Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Was sind Repositorien
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bull GESIS (Sozialwissenschaften)
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Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Wege des Datenzugangs
bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)
bull Eingeschraumlnkt
bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)
bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)
bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)
Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
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CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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63
Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Eingeschraumlnkter Zugriff
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29
httpdoiorg103886ICPSR13608v1
Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung
Fragen
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30
Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
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Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Fragen
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
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Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
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Umgang mit Forschungsdaten
Nein
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Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Was sind Repositorien
bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen
bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme
bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien
bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum
bull Pangaea (Geowissenschaften)
bull GESIS (Sozialwissenschaften)
bull PsychData (Psychologie)
bull Zenodo (fachuumlbergreifend)
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
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Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Registry of Research Data Repositories
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httpwwwre3dataorg
Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien
Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
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Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
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BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
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bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
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Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Wie waumlhlt man ein Repositorium aus
Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)
Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)
Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)
Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt
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Institutionelles Repositorium
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httpsdepositoncetu-berlinde
Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
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bull ein geeignetes Repositorium
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
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CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
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Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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63
Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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73
Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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77
Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Fachspezifisches Repositorium
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httpnomad-repositoryeu
Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
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Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Metadaten fuumlr Forschungsdaten
Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards
oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects
bull Beispiele
bull Dublin Core
bull ISO 19115 (Geowissenschaften)
bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)
bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Beispiel fuumlr Metadaten
Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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61
Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
70
Fragen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
71
Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Schlagwoumlrter vergeben
bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden
bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert
bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri
bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Weitere Informationen httpforschungslizenzende
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Creative Commons (CC) Lizenzen
CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)
CC BY (Namensnennung)
CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)
CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)
CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)
CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)
CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)
Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
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1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
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7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
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DataSearch von Elsevier
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Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Uumlbung Lizenzen
Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren
+ =
+ =
+ =
Zeit 5 Minuten
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Quelle httpscreativecommonsorglicenses
10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte
1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID
2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code
3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)
4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt
5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt
6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse
7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden
8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben
9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)
10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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50
Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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51
Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Verlage und Forschungsdaten
bull Science
bull Springer Nature
bull Elsevier
bull Public Library of Science (PLOS)
bull hellip
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels
bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt
bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte
bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation
bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium
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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350
Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Data Journals
Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten
bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata
bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief
bull Data httpwwwmdpicomjournaldata
bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg
bull hellip
Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
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bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Forschungsdaten finden
bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu
bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg
bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg
bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata
bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom
bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg
bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset
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DataSearch von Elsevier
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Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
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Reproduzierbare Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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DataSearch von Elsevier
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httpsdatasearchelseviercom
Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge
Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Zusammenfassung Forschungsdaten managen
Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung
Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit
Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung
Datemanagement bietet
Vertrauenswuumlrdige Daten
Reproduzierbare Daten
Umgang mit groszligen Datenmengen
Erzeugung von langlebigen Daten
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Hilfreiche Links
Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg
Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo
E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch
MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra
Digital Curation Centre httpwwwdccacuk
Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Kaffeepause bis 1545
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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Was ist ein Datenmanagementplan
bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren
bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo
bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren
J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013
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Foto Creative Commons CC0
Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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69
ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
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Wer verlangt einen Datenmanagementplan
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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65
Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Foumlrderanforderungen
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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag
Inhalt Updates
Horizon 2020(ab 2017)
Datenmanagement-plan
Nein erster Plan innerhalb der ersten
6 Projektmonate
Inhalte des Horizon 2020 Template
Update falls signifikante Aumlnderungen
auftreten sowie zum Projektende
Deutsche Forschungs-gemeinschaft
Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten
JaInhalte der Leitlinie zum
Umgang mit Forschungsdaten
Nein
Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)
Plan manchmal erforderlich abhaumlngig
vom ProgrammFalls notwendig ja
Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab
Nein
BMBF Bildungs-forschung
Datenmanagement-plan
Ja Inhalte der Checkliste Ja
Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
58
Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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62
Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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69
ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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74
httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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78
Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Horizon 2020
bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)
bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben
bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels
bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind
bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden
bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)
bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts
bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen
bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden
bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen
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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf
FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
78
Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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FAIR Guiding Principles
bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein
bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein
bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein
bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein
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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples
Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und
Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo
Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml
DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten
Antrag sollte enthalten
bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden
bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten
bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind
bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung
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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf
Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
62
Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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63
Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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66
Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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70
Fragen
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71
Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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73
Blick in DMPonline
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74
httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)
Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten
bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html
BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
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BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten
Konzept sollte enthalten
bull Datentypen
bull Standards
bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)
bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur
Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden
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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
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bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
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Praktische Umsetzung
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bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
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Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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78
Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
Folgen Sie uns bei Twitter DatawomenHUB
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79
Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung
bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo
bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo
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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php
Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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65
Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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66
Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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68
Verantwortlichkeiten
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69
ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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70
Fragen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
71
Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin Helbig RDA-DE-Trainings-Workshop-2017
72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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73
Blick in DMPonline
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74
httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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75
Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
78
Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Weitere Informationen und Templates
Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016
DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016
BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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64
Spezifika der Forschungsfoumlrderer
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
65
Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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66
Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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68
Verantwortlichkeiten
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
69
ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
70
Fragen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
71
Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin Helbig RDA-DE-Trainings-Workshop-2017
72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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73
Blick in DMPonline
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74
httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
75
Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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76
Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
78
Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Datenmanagementplan (DMP)
Ein DMP besteht unter anderem aus
bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)
bull Projekt- und Datensatzbeschreibung
bull Angaben zu Metadaten und Standards
bull Daten teilen
bull Archivierung und Sicherung der Daten
bull Verantwortlichkeiten
bull Kosten
Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
65
Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
69
ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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72
DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
73
Blick in DMPonline
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
74
httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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76
Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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77
Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
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Spezifika der Forschungsfoumlrderer
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65
Anforderung Foumlrderer
Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF
AdministrativeInformationen
Data(satz)beschreibung
MetadatenStandards
Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich
SpeicherungBackup Archivierung
Verantwortlichkeiten -
Kosten
Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies
Arbeitsablaumlufe Aktualisierung
Informationen zur Qualitaumltssicherung
Zeitplan
Betrifft nur bestimmte Programme
Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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69
ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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70
Fragen
Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017
71
Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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73
Blick in DMPonline
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httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Administrative Informationen
bull Projektname
bull Datenurheber
bull weitere Mitwirkende
bull Kontaktinformationen
bull Foumlrderprogramm
bull Evtl Foumlrdernummer-id
bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)
bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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67
Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Fragen
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
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Blick in DMPonline
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Praktische Umsetzung
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bull passende Standards
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Datensatzbeschreibung
Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung
bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige
bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen
bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten
bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt
bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere
bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt
bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)
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Angaben zu Metadaten und Standards
Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren
bull Metadaten
bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)
bull Normdaten
Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)
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Verantwortlichkeiten
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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan
Backup
MetadatenDokumentation
Koordination mit ProjektpartnernExternen
Kosten
bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen
bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen
bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden
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Praktische Hilfe
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
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Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
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bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
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Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
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bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)
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74
httpsdmponlinedccacuk
Praktische Umsetzung
Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen
Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB
bull ein geeignetes Repositorium
bull welche Lizenz vergeben werden soll
bull passende Standards
bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten
Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben
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Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)
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Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20
Foto Buckelwal CC0
Foto Koumlnigspinguine CC0
Beispieldaten
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Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838
ZusammentragenAufloumlsung
Tabelle mit CC-BY-Lizenz
Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse
Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement
kerstinhelbigcmshu-berlinde
Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement
httpshuberlindataman
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Praktische Hilfe
Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans
bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk
bull DMPToolhttpsdmptoolorg
bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio
Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen
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DMP Roadmap
DMP-Beispiele
Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne
bull DMPs im RIOjournal
bull DMPs auf Zenodo
bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)
bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool
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Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838
Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115
Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)
Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation
Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice
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