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Änderungen von Dokument 4 - Datenaufbereitung

Zuletzt geändert von Gabriele Nicole Stiller am 2025/10/28 15:16
Von Version 9.1
bearbeitet von Gabriele Nicole Stiller
am 2025/02/03 14:38
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bearbeitet von Gabriele Nicole Stiller
am 2025/03/03 10:38
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Zusammenfassung

Details

Seiteneigenschaften
Inhalt
... ... @@ -1,5 +1,11 @@
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 += FAIR =
8 +
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).
... ... @@ -19,5 +19,5 @@
19 19  
20 20  == Weiterführende Informationen ==
21 21  
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/]]
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/]]