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Änderungen von Dokument 4 - Datenaufbereitung

Zuletzt geändert von Gabriele Nicole Stiller am 2025/10/28 15:16
Von Version 7.1
bearbeitet von Gabriele Nicole Stiller
am 2025/02/03 14:34
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bearbeitet von Gabriele Nicole Stiller
am 2025/03/03 10:41
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Zusammenfassung

Details

Seiteneigenschaften
Inhalt
... ... @@ -1,10 +1,18 @@
1 -= Wie werden Ihre Forschungsdaten FAIR? =
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 += =
8 +
9 += FAIR =
10 +
3 3  == F - Findable ==
4 4  
5 5  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 ==
15 +== A - Accessible ==
8 8  
9 9  Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- und Authorisierungsprozess, der nötig ist.
10 10  
... ... @@ -12,16 +12,12 @@
12 12  
13 13  Nutzen Sie etablierte Standards für die Formate Ihrer Forschungsdaten sowie für die Metadaten und Metadaten-Vokabulare.
14 14  
15 -== R  - Re-useable ==
23 +== R - Re-useable ==
16 16  
17 17  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
18 18  können.
19 19  
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]])
28 +== Weiterführende Informationen ==
22 22  
23 -
24 -Bereit für einen Self-Check? Hier geht's zum FAIR Aware Test: [[https:~~/~~/fairaware.dans.knaw.nl/>>https://fairaware.dans.knaw.nl/]]
25 -{{/info}}
26 -
27 -
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/]]