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Änderungen von Dokument 4 - Datenaufbereitung

Zuletzt geändert von Gabriele Nicole Stiller am 2025/10/28 15:16
Von Version 12.3
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am 2025/03/03 10:41
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bearbeitet von Gabriele Nicole Stiller
am 2025/02/03 14:38
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Zusammenfassung

Details

Seiteneigenschaften
Inhalt
... ... @@ -1,13 +1,5 @@
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 -= =
8 -
9 -= FAIR =
10 -
11 11  == F - Findable ==
12 12  
13 13  Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID).
... ... @@ -27,5 +27,5 @@
27 27  
28 28  == Weiterführende Informationen ==
29 29  
30 -* 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]])
31 -* FAIR Aware Test: [[https:~~/~~/fairaware.dans.knaw.nl/>>https://fairaware.dans.knaw.nl/]]
22 +* 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]])
23 +* Bereit für einen Self-Check? Hier geht's zum FAIR Aware Test: [[https:~~/~~/fairaware.dans.knaw.nl/>>https://fairaware.dans.knaw.nl/]]