Ontologie

Eine Ontologie ist eine Begriffssystematik, die versucht, möglichst alle Begriffe eines Fachgebiets miteinander in Beziehung zu setzen und damit auch zu definieren. Beziehungen sind dabei: „Oberbegriff – Unterbegriff“, „Ganzes – Bestandteil“ oder auch „meint das gleiche wie“ (Synonym). Die Begriffe werden dabei nicht einfach nur durch Worte benannt, sondern genauer und eindeutiger durch URIs.

Forschungsdaten

Gemäß Definition von Forschungsdaten.info sind Forschungsdaten Daten, die während wissenschaftlicher Tätigkeit (z. B. durch Messungen, Befragungen, Quellenarbeit) entstehen.

Diese Definition gilt sowohl für neu erzeugte als auch für aufbereitete Daten unabhängig davon, ob diese Daten in eine Publikation einfließen oder nicht und ob sie in analoger oder digitaler Form vorliegen. Forschungsdaten bilden die Grundlage wissenschaftlicher Arbeit.

Daraus ergibt sich die Notwendigkeit eines disziplin- und projektspezifischen Verständnisses von Forschungsdaten mit unterschiedlichen Anforderungen an die Aufbereitung, Verarbeitung und Verwaltung der Daten: dem sogenannten Forschungsdatenmanagement.

Forschungsdaten und ihre Metadaten am Beispiel der Eichhörnchenforschung gut und einfach erklärt in diesem Video.

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Forschungsdatenmanagement

Gemäß Definition von Forschungsdaten.info versteht man unter Forschungsdatenmanagement den Prozess der Transformation, Selektion und Speicherung von Forschungsdaten mit dem Ziel, diese langfristig und unabhängig vom Datenerzeuger zugänglich, nachnutzbar und nachprüfbar zu halten. Es können dazu an allen Punkten des Datenlebenszyklus strukturierte Maßnahmen ergriffen werden, um die wissenschaftliche Aussagekraft von Forschungsdaten zu erhalten, deren Zugänglichkeit durch Dritte für Auswertung und Analyse zu bewahren und die Nachweiskette zu sichern.

Die praktische Anwendung und den Nutzen für die Forschenden veranschaulicht das folgende Video

„Forschungsdaten leben länger“

Die FAU betrachtet die Sicherung und das Management von Forschungsdaten (FD) als essentiell für erfolgreiche und nachhaltige Forschung und wissenschaftliche Integrität. Der geplante und verantwortungsvolle Umgang mit Forschungsdaten ist unerlässlich und muss deshalb gefördert und gefordert werden, damit die Universität, ihre Angehörigen und die Öffentlichkeit davon profitieren können. Hierfür ist es entscheidend, das Bewusstsein für Forschungsdaten und für die FAIR-Prinzipien langfristig zu stärken. Siehe FAU Forschungsdaten Policy.

eLabFTW

eLabFTW ist eine Open Source Software für den Gebrauch als elektronisches Laborbuch (ELN), Datenmanagementplattform und Labor-Bestandsmanagementsystem.

Die Daten können in verschiedene Formate exportiert werden, die mit JSON und CSV Dateien einen Import in ein anderes System erleichtern.

Open Source

„Open Source“ bedeutet dass der Quellcode öffentlich zugänglich ist und unter einer Lizenz steht, die Veränderung und Vervielfältigung erlaubt.
Zudem gibt es keine Limitationen was die Nutzung des Quellcodes als Teil eigener Produkte/Dienstleistungen angeht.

Mehr Details sind bei der Open Source Initiative verfügbar.

FAIR Prinzipien

Die FAIR‐Prinzipien sind Anforderungen, die nachhaltige und wiederverwendbare Forschungsdaten erfüllen sollten. Das Akronym FAIR steht für Findable, Accessable, Interoperabel und Re‐Usable. Die FAIR‐Prinzipien werden von vielen Forschungsförderern (etwa EU, DFG oder SNF) als wichtige Voraussetzung für nachhaltige Forschung gesehen und auch entsprechend eingefordert. Als besonders wichtig für die Auffindbarkeit von Daten wird die Verwendung von persistenten Identifikatoren und detailreichen Metadaten gesehen. Der Einsatz von Standards – sowohl bei Schnittstellen als auch für Metadaten und Daten selbst – unterstützt neben der Zugänglichkeit auch die Interoperabilität der Daten. Die Wiederverwendbarkeit wird durch umfangreiche inhaltliche Metadaten und Dokumentationen sowie klare Nachnutzungsrechte erleichtert. FAIRe Daten müssen nicht notwendigerweise offen („open data“) sein. Lediglich die zugehörigen Metadaten sollten frei zugänglich sein. Durch die Einhaltung dieser Richtlinien soll die „machine-actionability“ gewährleistet / sichergestellt werden. „machine-actionabilty“ bedeutet, dass ein computergestütztes System mit minimalem menschlichen Input die digitalen Objekte auffinden, darauf zugreifen und diese wiederverwenden kann.

Mehr Details hier

Archivierung

Unter einem Archiv versteht man allgemein eine Sammlung an Dokumenten. Diese sollen im Archiv zeitlich unbegrenzt aufbewahrt werden. Bezogen auf den Forschungsdatenmanagementkontext ist ein Archiv eine Sammlung von Daten.

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