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Änderungen von Dokument 4 - Datenaufbereitung

Zuletzt geändert von Gabriele Nicole Stiller am 2025/10/28 15:16
Von Version 12.2
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am 2025/03/03 10:38
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bearbeitet von Gabriele Nicole Stiller
am 2025/02/03 14:22
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Zusammenfassung

Details

Seiteneigenschaften
Inhalt
... ... @@ -1,16 +1,10 @@
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 11  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 15  Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- und Authorisierungsprozess, der nötig ist.
16 16  
... ... @@ -18,12 +18,13 @@
18 18  
19 19  Nutzen Sie etablierte Standards für die Formate Ihrer Forschungsdaten sowie für die Metadaten und Metadaten-Vokabulare.
20 20  
21 -== R - Re-useable ==
15 +== R  - Re-useable ==
22 22  
23 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 24  können.
25 25  
26 -== Weiterführende Informationen ==
20 +{{info}}
21 +Ausführliche Informationen: 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]])
22 +{{/info}}
27 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/]]
24 +