Schlagwort: ‘FAIR-Prinzipien’
FDM in kleinen Forschungsprojekten

Quelle: Unsplash
Die Frage nach dem richtigen Forschungsdatenmanagement (FDM) stellt sich vor allem den Forschenden, die noch am Anfang ihrer Karriere stehen, aber auch Studierenden, die bereits kleinere Forschungsprojekte übernehmen. Da sie bis dato wenige bis keine Berührungspunkte mit dem FDM haben, ist vielen unklar, wie Forschungsdaten langfristig nutzbar gemacht werden können. Empfehlungen für das FDM in kleineren Projekten können junge Forschende jetzt einer neuen Handreichung des Rats für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD), Teil des Konsortiums für die Sozial-, Bildungs-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften (KonsortSWD),entnehmen. Zusammen mit der Handreichung wurde zudem ein Foliensatz für Lehrende veröffentlicht.
Nachbericht zum offenen FDM-Netzwerktreffen am 12. Oktober 2022

Quelle: Eigene Darstellung; Freepik.
Am 12. Oktober 2022 trafen sich die Data Stewards, FDM-Verantwortlichen und FDM-Interessierten der RWTH Aachen erneut zum regelmäßigen offenen FDM-Netzwerktreffen online via Zoom. Das Thema der Veranstaltung lautete dieses Mal FAIR in der Wissenschaft.
Nachbericht zum offenen FDM-Netzwerktreffen am 14. September 2022

Quelle: Eigene Darstellung; Freepik
Das Warten hat ein Ende und das monatliche FDM-Netzwerktreffen ist zurück! Nach der Sommerpause kamen am 14.September 2022 wieder Data Stewards, FDM-Verantwortliche und FDM-Interessierte der RWTH Aachen online via Zoom zusammen. Diesmal lernten die Teilnehmenden die an der RWTH entwickelte FDM-Plattform Coscine und ihre Funktionen kennen.
Fallbeispiel Voyager 1 – Warum FDM wichtig ist

Quelle: Pixabay
Wer Forschung auf einem hohen Niveau betreiben möchte, muss sich zwangsläufig mit Forschungsdatenmanagement und digitaler Langzeitarchivierung auseinandersetzen, um möglichen Datenverlusten entgegen zu wirken. Warum FDM wichtig und insbesondere im digitalen Zeitalter einfach umzusetzen ist, möchten wir Ihnen am Fallbeispiel der NASA Sonde Voyager 1 verdeutlichen.
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.
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