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Details

Seiteneigenschaften

Inhalt

...	...	@@ -13,25 +13,10 @@
13	13
14	14	Aber auch Meta-Analysen sind ein wichtiger Grund für mehr Datenoffenheit. In einigen Disziplinen, in denen sich eine offene Datenkultur etabliert hat, wurden signifikante Analysefehler langjährig etablierter Verfahren oder Werkzeuge erst erkannt, als Meta-Analysen über viele Studiendaten hinweg Inkonsistenzen aufdeckten. Diese Analysefehler (z.B. Softwarefehler, falsche Standardannahmen) fallen in einer einzelnen Studie nicht immer auf, können aber zu Verzerrungen und damit zu falschen Ergebnissen führen. Dies kann durch Meta-Analysen vermieden werden.
15	15
16		-|Vorteile für Forschende|Was spricht gegen eine Veröffentlichung?
17		-|(((
18		-* erweitere Publikationsliste
19		-* höherer Citation Impact
20		-* höhere Sichtbarkeit
21		-* allg. wissenschaftlicher Fortschritt durch vereinfachtes Auffinden der Daten
22		-* neue Forschungsfragen
23		-* neue Kooperationsmöglichkeiten
24		-* Nachnutzbarkeit für die Lehre
25		-)))|(((
26		-* erweitere Publikationsliste
27		-* höherer Citation Impact
28		-* höhere Sichtbarkeit
29		-* allg. wissenschaftlicher Fortschritt durch vereinfachtes Auffinden der Daten
30		-* neue Forschungsfragen
31		-* neue Kooperationsmöglichkeiten
32		-* Nachnutzbarkeit für die Lehre
33		-)))
34		-|(((
	16	+
	17	+(% style="width:1108px" %)
	18	+|(% style="width:617px" %)**Vorteile für Forschende**|(% style="width:488px" %)**Was spricht gegen eine Veröffentlichung?**
	19	+|(% style="width:617px" %)(((
35	35	{{success}}
36	36	erweitere Publikationsliste
37	37	{{/success}}
...	...	@@ -42,6 +42,10 @@
42	42	{{/success}}
43	43
44	44	{{success}}
	30	+höhere Sichtbarkeit
	31	+{{/success}}
	32	+
	33	+{{success}}
45	45	allg. wissenschaftlicher Fortschritt durch vereinfachtes Auffinden der Daten
46	46
47	47	{{/success}}
...	...	@@ -48,45 +48,42 @@
48	48
49	49	(((
50	50	{{success}}
51		-höhere Sichtbarkeit
52		-{{/success}}
53		-
54		-{{success}}
55	55	neue Kooperationsmöglichkeiten
56	56	{{/success}}
57	57
58	58	{{success}}
59		-Type your success message here.
	44	+Nachnutzbarkeit für die Lehre
60	60	{{/success}}
61		-
62		-
63	63	)))
	47	+)))|(% style="width:488px" %)(((
	48	+{{warning}}
	49	+Fehlende Erlaubnis in Einverständniserklärung
	50	+{{/warning}}
64	64
65		-(((
66		-
67		-)))
68		-)))|
	52	+{{warning}}
	53	+Urheberrechtsverletzung
	54	+{{/warning}}
69	69
70		-== Vorteile für Forschende ==
	56	+{{warning}}
	57	+Datenschutz
	58	+{{/warning}}
71	71
72		-* erweitere Publikationsliste
73		-* höherer Citation Impact
74		-* höhere Sichtbarkeit
75		-* allg. wissenschaftlicher Fortschritt durch vereinfachtes Auffinden der Daten
76		-* neue Forschungsfragen
77		-* neue Kooperationsmöglichkeiten
78		-* Nachnutzbarkeit für die Lehre
	60	+{{warning}}
	61	+Fehlende Verwertungsrechte
	62	+{{/warning}}
79	79
80		-== Was spricht gegen eine Veröffentlichung? ==
	64	+{{warning}}
	65	+Patententwicklung
	66	+{{/warning}}
81	81
82		-* erweitere Publikationsliste
83		-* höherer Citation Impact
84		-* höhere Sichtbarkeit
85		-* allg. wissenschaftlicher Fortschritt durch vereinfachtes Auffinden der Daten
86		-* neue Forschungsfragen
87		-* neue Kooperationsmöglichkeiten
88		-* Nachnutzbarkeit für die Lehre
	68	+{{warning}}
	69	+Ausgründungspläne
	70	+{{/warning}}
89	89
	72	+
	73	+)))
	74	+
	75	+
90	90	= Leitfragen für die Veröffentlichung =
91	91
92	92	* Zu welchem Zeitpunkt im Forschungsprozess sollen die Daten veröffentlicht werden?
...	...	@@ -109,6 +109,7 @@
109	109
110	110	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	+
112	112	== Datenjournal ==
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114	114	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.
...	...	@@ -118,9 +118,9 @@
118	118	Auf diese Weise kann eine Datenpublikation in einem Datenrepositorium verschiedene Artikel umfassen: einen Artikel in einem Datenjournal (detaillierte Beschreibung, ohne Interpretation) und einen Forschungsartikel in einem klassischen Fachjournal (mit Schwerpunkt auf der Interpretation der Daten). Eine Data Journal Übersicht gibt es unter: [[https:~~/~~/www.forschungsdaten.org/index.php/Data_Journals>>https://www.forschungsdaten.org/index.php/Data_Journals]]
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121		-= Forschungsdatenrepositorien =
	108	+== Forschungsdatenrepositorien ==
122	122
123		-== Definition ==
	110	+=== Definition ===
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125	125	Repositorien sind Speicherorte für digitale Objekte, die diese einem öffentlichen oder eingeschränkten Nutzerkreis zur Verfügung stellen. Repositorien können unterschieden werden
126	126
...	...	@@ -133,7 +133,7 @@
133	133
134	134	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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136		-== Funktionsweise ==
	123	+=== Funktionsweise ===
137	137
138	138	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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...	...	@@ -141,7 +141,7 @@
141	141
142	142	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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144		-== Auswahl ==
	131	+=== Auswahl ===
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146	146	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.
147	147
...	...	@@ -149,7 +149,7 @@
149	149
150	150	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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152		-== GRO.data Ostfalia ==
	139	+=== GRO.data Ostfalia ===
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154	154	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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