Änderungen von Dokument 4 - Datenaufbereitung
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Zusammenfassung
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Details
- Seiteneigenschaften
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- Inhalt
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... ... @@ -1,13 +1,29 @@ 1 -= Wie werdenIhreForschungsdatenFAIR?=1 += Einleitung = 2 2 3 +Forschungsdaten sollen laut der [[GO FAIR-Initiative>>url:https://www.go-fair.org/]] FAIR sein. Das Akronym FAIR steht für **F**indable (Auffindbar), **A**ccessible (Zugänglich), **I**nteroperable (Interoperabel) und **R**eusable (Wiederverwendbar). 4 + 5 +Ein Bestandteil der guten wissenschaftliche Praxis. Bezug auf Wissenschaftsrat und RiLi 6 + 7 += FAIR = 8 + 3 3 == F - Findable == 4 4 5 -Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind ,und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID)11 +Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID). 6 6 7 -== A - Accessible ==13 +== A - Accessible == 8 8 9 -Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten 10 -technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- 11 -und Authorisierungsprozess, der nötig ist.I interoperable 15 +Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- und Authorisierungsprozess, der nötig ist. 12 12 13 -R reproductive 17 +== I - Interoperable == 18 + 19 +Nutzen Sie etablierte Standards für die Formate Ihrer Forschungsdaten sowie für die Metadaten und Metadaten-Vokabulare. 20 + 21 +== R - Re-useable == 22 + 23 +Die Metadaten zu Ihren Forschungsdaten sind ausführlich, relevant, domänenspezifisch und maschinenlesbar. Machen Sie deutlich, wie Ihre Daten entstanden sind und unter welchen Bedingungen / unter welcher Lizenz sie nachgenutzt werden 24 +können. 25 + 26 +== Weiterführende Informationen == 27 + 28 +* Die FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten (TIB-Blog-Artikel: [[https:~~/~~/blog.tib.eu/2017/09/12/die-fair-data-prinzipien-fuer-forschungsdaten/#a>>https://blog.tib.eu/2017/09/12/die-fair-data-prinzipien-fuer-forschungsdaten/#a]]) 29 +* FAIR Aware Test: [[https:~~/~~/fairaware.dans.knaw.nl/>>https://fairaware.dans.knaw.nl/]]