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Details

Seiteneigenschaften

Inhalt

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95	95
96	96	Manche Verlage bieten Supplemente zu Veröffentlichungen an. Dies ist besonders dann sinnvoll, wenn die Forschungsdaten zentral für das Verständnis der Publikation ist. Die Anforderungen variieren je nach Journal. Einige Journals haben eigene Research Data, Data Sharing bzw. Data Availability Policies.
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	98	+
98	98	== Datenjournal ==
99	99
100	100	Neben den klassischen wissenschaftlichen Zeitschriften für Artikel, in denen Forschungsergebnisse beschrieben und interpretiert werden, gibt es Datenjournale (data journals), in denen Artikel veröffentlicht werden, die Daten nur beschreiben, aber nicht interpretieren. Solche Artikel beschreiben z.B. Datensätze, die besonders aussagekräftig, umfangreich oder komplex sind. Der besondere Vorteil dieser Datenbeschreibungen ist, dass sie wie Forschungsartikel in klassischen Fachzeitschriften einem Peer-Review-Verfahren unterliegen und damit einem hohen Qualitätsstandard entsprechen.
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106	106
107	107	== Forschungsdatenrepositorien ==
108	108
109		-== Definition ==
	110	+=== Definition ===
110	110
111	111	Repositorien sind Speicherorte für digitale Objekte, die diese einem öffentlichen oder eingeschränkten Nutzerkreis zur Verfügung stellen. Repositorien können unterschieden werden
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119	119
120	120	Häufig prüfen Kuratorinnen und Kuratoren die Daten vor der Aufnahme in das Repositorium (Ingest) hinsichtlich ihrer inhaltlichen oder technischen Qualität, teilweise auch hinsichtlich rechtlicher Aspekte (Urheberrecht, Datenschutz). Damit stellen sie sicher, dass die Daten in der vorliegenden Form für Dritte nutzbar sind.
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122		-== Funktionsweise ==
	123	+=== Funktionsweise ===
123	123
124	124	Ein Repositorium besteht im Wesentlichen aus einer Repositoriumssoftware und einer Datenbank. Datengeber können ihre Daten über eine webbasierte Benutzeroberfläche in das Repositorium übertragen oder der Repositorienbetreiber sammelt die Daten automatisiert über entsprechende Protokolle und Schnittstellen von anderen Plattformen ein (//Harvesting//).
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127	127
128	128	Um die Daten dauerhaft referenzierbar und zitierfähig zu machen, vergeben die meisten Repositorien eindeutige persistente Identifikatoren. Sowohl über die persistenten Identifikatoren (häufig DOIs oder URNs) als auch über entsprechende Schnittstellen sind die Inhalte vieler Repositorien in Suchmaschinen und Fachdatenbanken (z.B. Google Scholar) indexiert. Darüber hinaus verfügen die Repositorien über eine Suchfunktion, mit der die Nutzerinnen und Nutzer die enthaltenen Daten finden, betrachten und herunterladen können.
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130		-== Auswahl ==
	131	+=== Auswahl ===
131	131
132	132	Die Auswahl eines geeigneten Repositoriums sollte sich nach den Gepflogenheiten der jeweiligen Fachdisziplin bzw. den Vorgaben von Förderinstitutionen oder Verlagen richten. Sie hängt auch davon ab, ob die Daten für einen bestimmten Zeitraum (z.B. 10 Jahre) aufbewahrt oder langzeitarchiviert werden sollen.
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135	135
136	136	Für die Speicherung und Veröffentlichung von Forschungsdaten, für die kein geeignetes fachliches Repositorium existiert, bieten sich institutionelle Repositorien an, die von einer wachsenden Zahl von Hochschulen und Forschungseinrichtungen angeboten werden, oder [[generische Repositorien>>attach:Generalist Repository Comparison Chart.pdf]] (z.B. Zenodo oder figshare) die häufig von zentralen Einrichtungen oder Non-Profit-Organisationen bereitgestellt werden.
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138		-== GRO.data Ostfalia ==
	139	+=== GRO.data Ostfalia ===
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140	140	GRO.data bietet sich als neu eingerichtetes institutionelles Datenrepositorium als Fallback-Lösung an – falls den Forschenden kein anerkanntes fachspezifisches Repositorium bekannt ist. Das Datenrepositorium GRO.data wird erst relevant, wenn Daten zur Nachnutzung/ Weiterverwendung freigegeben werden sollen. Dieses Werkzeug wurde erst kürzlich über die [[Academic Cloud Services>>https://academiccloud.de/services/grodata/]] eingerichtet und sollte erst nach Rücksprache mit [[Herrn Norman Peitz>>mailto:mailto:n.peitz@ostfalia.de]] genutzt werden.
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