Schlagwort: ‘FAIR’
AIMS in Coscine – New Feature Since March 22, 2022
Source: Own Illustration
Coscine is in constant development. As of this week, it is now possible to create individual application profiles using the integration of the application profile generator from AIMS. The new feature is primarily aimed at data stewards and people familiar with their domain-specific ontologies. What AIMS is and how the creation of application profiles in Coscine works is presented in this article.
BMBF fördert Projekt „FAIR-Data Spaces“ mit 6,3 Millionen Euro!
Quelle: Pixabay
Mit dem Verbundprojekt „FAIR-Data Spaces“ unterstützt das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) den Aufbau eines gemeinsamen cloudbasierten Datenraums für Wissenschaft und Wirtschaft durch die Verknüpfung von GAIA-X und der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) mit 6,3 Millionen Euro. Read the rest of this entry »
FAIR enough
Im Kontext von Forschungsdatenmanagement (FDM) wird immer wieder über die FAIR-Prinzipien gesprochen. Als Forschende/r wissen Sie vermutlich bereits, was FAIR bedeutet: Foschungsdaten sollen möglichst
- auffindbar (Findable),
- zugänglich (Accessible),
- interoperabel (Interoperable) und
- nachnutzbar (Re-usable)
sein.
Doch welche Kriterien sind für die FAIRness von Daten entscheidend? Hierzu stellt die Initiative go-fair.org umfangreiche Informationen zu den 15 FAIR-Prinzipien und dem “FAIRification Process” bereit.
Read the rest of this entry »DFG: Neue Leitlinien zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat im Rahmen ihrer Jahresversammlung in Rostock am 03.07.2019 den neuen Kodex “Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis” verabschiedet.
In ihrer Pressemitteilung vom 4. Juli zitiert die DFG ihre Vizepräsidentin Professorin Marlis Hochbruck: „Der Kodex soll es den Adressaten, also den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie den Leitungen von Hochschulen und außerhochschulischen Forschungseinrichtungen ermöglichen, ihre Handlungen, internen Strukturen und ihre Prozesse an den Leitlinien auszurichten“.
Gerade auch der richtige “Umgang mit Forschungsdaten” – also Forschungsdatenmanagement (FDM) – wird ausführlich im Kodex behandelt. “Die 19 Leitlinien gehen deutlich über die Empfehlungen der bisherigen Denkschrift hinaus.” (Pressemitteilung)
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