FAIR research data management. Joint Workshop of the GPW work group Crop Physiology and Growth Models & FAIRagro
Creators: name: Kühnel, Stefan
name: Sennhenn, Anne
name: Boße, Sophie
name: Schmidt, Marcus
name: Uhlott, Jannes
name: Feike, Til
Publisher: name: Zenodo
Year: 2023
Subjects: FAIRagro Community Workshop
FAIR
RDM
FAIRagro
M1.3
M2.2
M2.4
M2.5
M3.3

description: Funded by Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG); Project number: 501899475
description: Idee und Zielsetzung
Ziel des Workshops war es, mit der Forschungsgemeinschaft in Kontakt zu kommen und sie für die verschiedenen Aspekte des Forschungsdatenmanagements (FDM) zu sensibilisieren und zu begeistern. Dabei sollten sowohl Grundsätze des FDM vermittelt werden, wie etwa die Bedeutung von FAIRen Daten sowie der Datennutzungszyklus. Außerdem war es das Ziel, mögliche Hemmnisse und Probleme in der Erzeugung und Bereitstellung von FAIRen Daten zu identifizieren und erste Lösungsideen zu erarbeiten, wie diese beseitigt werden könnten.
Das NFDI-Projekt FAIRagro sollte als Initiative von der Community für die Community vorgestellt und beworben werden. 
Umsetzung
Der 90-minütige Workshop wurde als Interaktive Veranstaltung konzipiert. Zunächst wurde in einer 15-minüten Einführung die Grundlagen von FAIRem FDM erläutert und anhand von mehreren Praxisbeispielen illustriert, inwiefern FDM hilft, die wissenschaftliche Arbeit zu erleichtern, deren Qualität zu verbessern und zu beschleunigen. 
Im Anschluss erfolgte parallel in 4 Gruppen die Bearbeitung von Fragen entlang des Datennutzungszyklus: 
Gruppe 1:            Planung von Experimenten und der Datenerhebung
Gruppe 2:            Durchführung der Datenerhebung, -verarbeitung und -speicherung
Gruppe 3:            Teilen und Veröffentlichung von Daten
Gruppe 4:            Wiederverwendung von Daten
Dabei ging es darum, einen Erfahrungsaustausch zwischen den Teilnehmenden zu ermöglichen, um Gemeinsamkeiten zu identifizieren und Unterschiede herauszuarbeiten hinsichtlich:

Des Anwendungsfokus (Datenerzeugung vs. Datennutzung)
Des Forschungsgebietes
Des institutionellen Datenmanagements
Die Ergebnisse wurden im Anschluss in 5-minuten Pitches von Teilnehmenden vorgestellt.
Wrap-up Workshop
Im Rahmen der Gruppenarbeit wurde deutlich, dass sämtliche Schritte des Datennutzungszyklus einander bedingen. Die Planung der Datenerhebung ist somit bereits wesentlich ist für die spätere Nutzbarkeit der Daten, sowohl hinsichtlich Struktur und Qualität als auch hinsichtlich Vollständigkeit und Umfang der erhobenen Metadaten. Ebenso von grundsätzlicher Bedeutung sind 

Training und ein funktionierendes institutionelles Datenmanagement
die Klärung von Datenherkunft und Datennutzungsrechten sowie datenschutzrechtlicher Fragen
Standardisierung von Formaten, Dokumentationen und experimentellen Plänen, Verwendung offener Dateiformate, Sicherstellung der Zugänglichkeit
Vorstellung von FAIRagro und des Data Steward Service Centers
Zum Abschluss des Workshops wurde das NDFI-Projekt FAIRagro sowie zwei Use Cases daraus vorgestellt. Anhand Gegenüberstellung der Arbeitspakete der Use Cases mit den Ergebnissen des Workshops konnte gezeigt werden, dass viele Bedürfnisse der Community bereits aktiv bearbeitet werden. Zu allen Fragen bezüglich FAIRagro und fairem Datenmanagement wurde das Data Steward Service Center vorgestellt (https://fairagro.net/index.php/de/helpdesk) sowie auf Veranstaltungen und Schulungen von FAIRagro hingewiesen (https://fairagro.net/index.php/de/informieren/veranstaltungen-2).
Weitere Informationen zu FAIRagro
FAIRagro ist ein Konsortium in der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) in Deutschland für den Aufbau einer vernetzten Forschungsdateninfrastrukturin der Agrarsystemforschung (Specka et al., 2023). FAIRes Datenmanagement bezieht sich auf die Schlagwörter "auffindbar" (findable - F), zugänglich (accessible - A), interoperabel (I) und wiederverwendbar (reusable - R). Dadurch soll es anderen Forschern in anderen Bereichen ermöglicht werden, diese Daten zu nutzen. In der Agrosystemforschung werden in Deutschland sehr unterschiedliche Forschungsdaten erhoben. Eine Integration dieser Daten würde dazu beitragen den Wissensaufbau und ein Systemverständnis zu fördern und so die Herausforderungen einer nachhaltigen Pflanzenproduktion zu bewältigen. Zusammen mit Agrarsystemforschern und Datenanalyseexperten wurden aktuelle Herausforderungen im Forschungsdatenmanagement (FDM) identifiziert und in Form von sechs Anwendungsbeispielen ("Use Cases" - UC) in FAIRagro adressiert. Diese decken verschiedenste Forschungsfragen, Methoden, Disziplinen und Skalen der Agrarsystemforschung ab.
Links

Specka 2023: DOI 10.1007/s00287-022-01520-w
Presentation UC3: DOI 10.5281/zenodo.10012978
FAIRagro in a nutshell: DOI 10.5281/zenodo.7505370
description: Idea and Objective 
The aim of the workshop was to get in touch with the research community and to sensitize and inspire them for the various aspects of research data management (RDM). In doing so, both principles of RDM should be taught, such as the importance of FAIR data and the data life cycle. In addition, the aim was to identify possible obstacles and problems in the generation and provision of FAIR data and to develop initial ideas for solutions on how these could be eliminated. The NFDI project FAIRagro was to be presented and promoted as an initiative by the community for the community.
Implementation 
The 90-minute workshop was designed as an interactive event. First, the basics of FAIR RDM were explained in a 15-minute introduction and several practical examples were used to illustrate the extent to which FDM helps to facilitate scientific work to improve and accelerate its quality. Subsequently, questions along the data life cycle were discussed in parallel in 4 groups: 

Planning of experiments and data collection
Carrying out data collection, processing and storage
Sharing and publishing data
Data Reuse
The aim was to facilitate an exchange of experiences between the participants in order to identify similarities and work out differences with regard to:

Application focus (data generation vs. data usage)
The research area
Institutional Data Management
The results were then presented in 5-minute pitches by participants. 
Wrap-up Workshop 
During the group work, it became clear to the participants that all steps of the data usage cycle are interdependent. The planning of the data collection is therefore already essential for the later usability of the data, both in terms of structure and quality as well as in terms of completeness and scope of the collected metadata. Equally of fundamental importance are: 

Training of personnell
A functioning institutional data management system
Clarification of data origin and data usage rights as well as data protection issues
Standardization of formats, documentation and experimental plans
Use of open file formats,
To ensure accessibility
Presentation of FAIRagro and the Data Steward Service Center 
At the end of the workshop, the NDFI project FAIRagro and two use cases from it were presented. By comparing the work packages of the use cases with the results of the workshop, it could be shown that many of the needs of the community are already being actively addressed. For all questions regarding FAIRagro and fair data management, the Data Steward Service Center was presented (https://fairagro.net/index.php/de/helpdesk) and reference was made to events and training courses of FAIRagro (https://fairagro.net/index.php/de/informieren/veranstaltungen-2).
Further information about FAIRagro 
FAIRagro is a consortium in the National Research Data Infrastructure (NFDI) in Germany for the establishment of a networked research data infrastructure in agricultural systems research (Specka et al., 2023). FAIR data management refers to the keywords "findable" (F), accessible (A), interoperable (I) and reusable (R). The aim is to enable other researchers in other fields to use this data. In agrosystems research, very different research data are collected in Germany. Integrating this data would help to promote knowledge building and systems understanding, thus addressing the challenges of sustainable crop production. Together with agricultural systems researchers and data analysis experts, current challenges in research data management (RDM) were identified and addressed in the form of six use cases (UC) in FAIRagro. These cover a wide range of research questions, methods, disciplines and scales of agricultural systems research.
Links

Specka 2023: DOI 10.1007/s00287-022-01520-w
Presentation UC3: DOI 10.5281/zenodo.10012978
FAIRagro in a nutshell: DOI 10.5281/zenodo.7505370