Schlagwort: ‘DataCite’
Umfrage zur zukünftigen Entwicklung des DataCite-Metadatenschema
Quelle: Freepik
Das Team von DataCite hat eine Umfrage zur zukünftigen Gestaltung des DataCite-Metdadatenschema gestartet. Haben Sie schon mitgemacht?
Online-Workshop Recherche nach Forschungsdaten
Ein neues Projekt baut auf dem aktuellen Stand der Forschung auf. Einen relevanten Beitrag dazu können bereits vorhandene Forschungsdaten – wie beispielsweise Messwerte aus anderen Versuchen, Materialkennwerte, bereits vorhandene Auswertungsskripte oder Umfrageergebnisse – liefern.
Viele Forschungsdaten sind frei zugänglich und können beispielsweise in der DataCite Suche recherchiert werden. Darüber hinaus gibt es aufwändig kuratierte Daten zu denen Sie durch eine Lizenz der Universitätsbibliothek Zugang haben. In diesem Workshop lernen Sie davon überblicksartig Datenbanken für Materialkennwerte (SpringerMaterials und Total Materia) und statistische Daten (Statista) kennen.
Voraussetzung für diesen Workshop ist die Teilnahme am Selbstlern-Kurs „Überblick zum Management von Forschungsdaten (FDM I-online)“ oder „Research Data Management – an Overview (RDM I – online)“
Der Online-Workshop Recherche nach Forschungsdaten (FDM II-modular) findet am 17.Mai 2023 von 10 bis 12:00 Uhr.
FDM erklärt – Wie zitiere ich eigentlich Forschungsdaten?
Quelle: Eigene Darstellung
Im letzten Beitrag der „FDM erklärt“-Reihe ging es darum, wie man Forschungsdaten findet. Doch wie geht es weiter, wenn Sie entsprechende Daten gefunden haben und diese in Ihrer wissenschaftlichen Arbeit nutzen? Um nicht Gefahr zu laufen, unabsichtlich zu plagiieren, sollte darauf geachtet werden, alle Quellen wissenschaftlich korrekt zu zitieren. Aber wie genau macht man das eigentlich bei Forschungsdaten? In diesem Beitrag stellen wir wichtige Prinzipien und Möglichkeiten vor.
FDM erklärt – Wie finde ich eigentlich Forschungsdaten?
Quelle: rawpixel.com auf Freepik
Die Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten sind wichtige Aspekte im Forschungsdatenmanagement und Teil der FAIR-Prinzipien (Findability und Reuseability). Die nachhaltige Aufbereitung und professionelle Publikation bietet verschiedene Nachnutzungsmöglichkeiten. Meta-Analysen, Optimierung eigener Studiendesigns und Modellkalibrierungen sind nur ein paar Beispiele dafür. Doch das Auffinden geeigneter Daten zur Nachnutzung wird aufgrund stetig wachsender Datenmengen und steigender Diversifizierung von Datenarten und Speicherorten zunehmend zur Herausforderung. Welche Anlaufstellen und Möglichkeiten hat man also, um Daten zu finden?
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