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8	8	= 1. Warum sollte man überhaupt Forschungsdaten publizieren? =
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10		- Forschungsdaten sind längst nicht mehr nur für die eigene Tätigkeit eines Forschenden oder einer Arbeitsgruppe relevant. Viele Förderer verlangen deren Publikation in ihren Bedingungen, auch die Richtlinien z.B. von Institutionen sehen zunehmend die Veröffentlichung von Daten vor - sofern keine berechtigten Gründe dagegen sprechen. Die Daten sollten also keinesfalls auf dem USB-Stick gespeichert werden und in der Schublade verschwinden.
	10	+ Forschungsdaten sind längst nicht mehr nur für die eigene Tätigkeit eines Forschenden oder einer Arbeitsgruppe relevant. Viele Förderer verlangen deren Publikation in ihren Bedingungen, auch die Richtlinien z.B. von Institutionen sehen zunehmend die Veröffentlichung von Daten vor - sofern keine triftigen Gründe dagegen sprechen. Die Daten sollten also keinesfalls auf dem USB-Stick gespeichert werden und in der Schublade verschwinden.
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12		-Die offene Bereitstellung von Daten ermöglicht eine weltweite Arbeitsteilung. Forschende können einen Blick auf relevante Daten werfen und prüfen, ob diese einen Mehrwert für die eigene Studie bieten. Durch Integration und Re-Analyse können Forschungsergebnisse gewinnbringender genutzt werden. Der Rohstoff Forschungsdaten wird durch das Teilen also effizienter genutzt.
	12	+Denn die offene Bereitstellung von Daten ermöglicht eine weltweite Arbeitsteilung. Forschende können einen Blick auf relevante Daten werfen und prüfen, ob diese einen Mehrwert für die eigene Studie bieten. Durch Integration und Re-Analyse können Forschungsergebnisse gewinnbringender genutzt werden. Der Rohstoff Forschungsdaten wird durch das Teilen also effizienter genutzt.
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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.
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