Wiki-Quellcode von FAIR-Prinzipien
Version 13.3 von Gabriele Nicole Stiller am 2025/03/03 10:48
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| author | version | line-number | content |
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| 1 | = Einleitung = | ||
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| 3 | Forschungsdaten sollen laut der [[GO FAIR-Initiative>>url:https://www.go-fair.org/]] FAIR sein. Ziel ist es, Forschungsdaten für Mensch und Maschine optimal aufzubereiten und zugänglich zu machen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass jeder Datensatz uneingeschränkt nachnutzbar ist. Vielmehr zielen die FAIR-Prinzipien darauf ab, Datenbestände im Rahmen des rechtlich und technisch Möglichen für neue Nutzungsszenarien zu öffnen. Durch die Anwendung der FAIR-Prinzipien soll die Nachnutzbarkeit von Datenbeständen verbessert werden. Das Motto lautet dabei: „As open as possible, as closed as necessary.“ | ||
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| 5 | Ein Bestandteil der guten wissenschaftliche Praxis. Bezug auf Wissenschaftsrat und RiLi | ||
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| 7 | == FAIR == | ||
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| 9 | = [[image:FAIR.PNG]] = | ||
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| 11 | = F - Findable = | ||
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| 13 | Beschreiben Sie Ihre Forschungsdaten mit aussagekräftigen Metadaten, die in einer durchsuchbaren Datenbank verfügbar sind und referenzieren Sie sie mittels eines Persistent Identifier (PID). | ||
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| 15 | == A - Accessible == | ||
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| 17 | Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Daten und Metadaten technisch möglich ist, und definieren Sie den Authentifizierungs- und Authorisierungsprozess, der nötig ist. | ||
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| 19 | == I - Interoperable == | ||
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| 21 | Nutzen Sie etablierte Standards für die Formate Ihrer Forschungsdaten sowie für die Metadaten und Metadaten-Vokabulare. | ||
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| 23 | == R - Re-useable == | ||
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| 25 | 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 | ||
| 26 | können. | ||
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| 28 | == Weiterführende Informationen == | ||
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| 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/]] |