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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... ... @@ -1,29 +1,13 @@ 1 -= Einleitung =1 += Wie werden Ihre Forschungsdaten FAIR? = 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 - 9 9 == F - Findable == 10 10 11 -Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID) .5 +Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind, und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID) 12 12 13 -== A - Accessible == 7 +== A - Accessible == 14 14 15 -Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- und Authorisierungsprozess, der nötig ist. 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 16 16 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/]] 13 +R reproductive