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Management von Forschungsdaten (Research Data Management - RDM)
Warum brauchen wir Research Data Management?
- Zur Dokumentation von Daten - Ihre Forschungsdaten müssen gespeichert und archiviert werden.
- Für eine verbesserte Organisation der Forschungsdaten zum Zwecke der Analyse, Berichterstattung, Veröffentlichung und Wiederverwendung.
- Um den Überblick über verschiedene Versionen zu behalten - Kenntnis der Herkunft und Geschichte Ihrer Daten.
- Um Datensicherheit und Integrität zu berücksichtigen.
- Weil es in den Reglementen des Schweizerischen Nationalfonds und der Europäischen Kommission vorgeschrieben ist!
Forschungsdatenmanagement: Good Practice
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Entwicklung einer Strategie zur Datenerfassung und –speicherung
- Wie werden Daten erfasst? In einem Notizbuch, Excel-Tabellen, einer Word-Datei, einer Sammlung von Spektren aus Instrumenten, mikroskopischen Bildern usw.?
- Wie sind die Daten gespeichert und organisiert? Analog in Papierform, elektronisch auf einem Computer und in welchem Format oder anders?
- Wie sind die Daten mit einem Projekt verbunden? Wie werden Datensätze verschiedenen Projekten zugeordnet?
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Infrastruktur für eine sichere und zuverlässige Datenspeicherung
- Wo sind Ihre Daten gespeichert? Auf einem lokalen Computer, auf Servern, in einer Cloud oder in Laborbüchern. Wie wird die Sicherheit dieser Ressourcen verwaltet?
- Sind die Daten sensibel und wie werden Datensicherheit und Datenzugriffsrechte verwaltet?
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Management von Backups und Versionen
- Gibt es eine Backup-Lösung?
- Haben Sie Off-Site-Backups?
- Bewahren Sie verschiedene Versionen von Dateien auf?
- Wie werden wichtige Daten archiviert?
- Es wird empfohlen, Ihre Daten auf den Unifr-Servern zu speichern. Die Server-Backups erlauben eine Wiederherstellung von versehentlich gelöschten Daten innerhalb von 30 Tagen. Weitere Informationen
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Strategien zur Freigabe und Veröffentlichung Ihrer Daten
- Es gibt einen Unterschied zwischen der Speicherung von Daten für eigene Belange und dem Zugänglichmachen der Daten für andere.
- "Open Data" erfordert, dass mindestens die Daten veröffentlicht werden, die einer Publikation zugrunde liegen.
- Gibt es eine Strategie, um zu entscheiden, welche Daten geteilt werden und wie?
- Welches Dateiformat verwenden Sie, um Ihre Daten zu veröffentlichen?
- Welche Metadaten werden benötigt, damit andere Ihre Daten verstehen und wie werden Sie diese bereitstellen? Wenn möglich und vorhanden, verwenden Sie den in Ihrer Forschungsdisziplin üblichen Metadatenstandard.
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Berücksichtigung des geistigen Eigentums (Intellectual Property - IP): Wem gehören die Daten?
- Wem gehören die Daten, die veröffentlicht werden? Wurden sie selbst erfasst oder werden existierende Daten wiederverwendet? Wenn Sie Daten wiederverwenden, stellen Sie bitte sicher, dass Sie die Lizenzbestimmungen der Daten verstehen.
- Gibt es IP-Vereinbarungen, die beachtet werden müssen?
- Unter welcher Lizenz werden die Daten veröffentlicht? Welche Rechte sollen andere haben, die Ihre Daten nutzen wollen? Z.B. diverse Creative Commons (CC) Lizenzen. (Webseite zur Lizenzauswahl)
- Bitte beachten Sie, dass einige Daten, die Sie erstellen, einen "kommerziellen Wert“ haben könnten, was sich vielleicht erst während des Projekts herausstellt. Es wäre daher ratsam, sich zu Beginn eines Projekts nicht zu streng auf einen bestimmten Lizenztyp festzulegen.
- Im Falle von Fragen bezüglich den Themen Lizenzen oder geistiges Eigentum wenden Sie sich bitte an den Service für Wissens- und Technologietransfer / Industrial Relations der Universität Freiburg.
Data Management Plan (DMP)
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Was ist ein DMP?
DMP – die Dokumentation der Strategien Ihres Datenmanagements.
Eine wachsende Zahl von Forschungsförderern möchte sicherstellen, dass die Ergebnisse der öffentlich finanzierten Forschung auch für die Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. Seit dem 1. September 2017 verlangt der SNF die Einreichung eines DMP für alle Projekte. Für Horizon 2020-Projekte wird dieser schon seit einiger Zeit verlangt.
Wenn Sie sich mit Ihren Daten auseinandergesetzt haben und Ihr Datenmanagement kennen, sollte das Schreiben des DMPs unkompliziert sein.
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Erstellen eines DMP
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DMP Regeln des SNF
Der SNF DMP wird als Teil des Gesuchs über das Portal mySNF eingereicht. Der DMP ist ein "lebendiges" Dokument, das sich während der Projektlaufzeit entwickelt und regelmässig aktualisiert werden muss. Der DMP ist für alle Disziplinen obligatorisch, ausser wenn keine Daten gesammelt, studiert, generiert oder wiederverwendet werden.
Der SNF erwartet, dass die von ihm geförderten Forschenden mindestens alle die Daten teilen, die einer Publikation zugrunde liegen. Diese Daten müssen auf einem Datenrepositorium hinterlegt werden, sobald die Veröffentlichung verfügbar ist. Einige Daten können gesetzlichen, ethischen, urheberrechtlichen, vertraulichen oder sonstigen Einschränkungen unterliegen. Diese Beschränkungen müssen im DMP klar beschrieben und gerechtfertigt sein. Sie werden vom SNF überprüft. Embargoperioden sind möglich.
Weitere Informationen finden Sie:
Für weitere Informationen zu Unifr-spezifischen Vorlagen wenden Sie sich bitte direkt an die Dienststelle Forschungsförderung (<email-pii>).
- DMP Regeln der Europäischen Kommission
- DMP Regeln des SNF
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Online-Ressourcen und Beispiele
- DMP-Richtlinien des SNF
- DMP-Checkliste des Digital Curation Center (DCC)
- Konkrete Beispiele für verschiedene Disziplinen des DCC
- Weitere Beispiele sind auf folgenden Webseiten verfügbar:
- DCC-Hilfe zu Lizenzfragen
- EUDAT-Lizenz-Tool
- Online-Tools für die Erstellung von DMPs: DMPonline and DMPTool
- Hilfe bei der Auswahl eines Repositoriums: re3data.org
- Webinar zur Erstellung eines DMP
- Empfohlene Informationen anderer Schweizer Hochschulen:
RDM-Terminologie
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Copyright
Eine Reihe von Rechtsansprüchen von Urheberrechtsinhabern (Autor oder Schöpfer oder eine andere Partei, denen die Rechte übertragen wurden), die die Vervielfältigung, Verbreitung, Anpassung oder Ausstellung von Originalarbeiten festlegen.
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Daten
Das aufgezeichnete Material, das in der wissenschaftlichen Gemeinschaft allgemein akzeptiert wird, um Forschungsergebnisse zu validieren. Daten können z.B. eine Sequenz von Bits, eine Tabelle mit Zahlen, die Schriftzeichen auf einer Seite, die Aufzeichnung von Klängen, die von einer Person gesprochen werden oder ein Exemplar von Mondgestein umfassen (Quelle: Reference Model for an Open Archival Information System, 2002)
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Datenrepositorium
Ein System, das Onlinezugang zu Forschungsdaten bietet; Die Unifr bietet bisher kein eigenes institutionelles Datenrepositorium an. Forschende, die einen dauerhaften Zugang zu ihren Daten gewährleisten möchten, werden gebeten, entweder ein disziplinspezifisches Repositorium zu verwenden (siehe globale Übersicht über Forschungsdatenbanken www.re3data.org ) oder ein allgemeines Repositorium wie figshare oder ZENODO. Der SNF gibt Beispiele für allgemeine Datenrepositorien, die seine Anforderungen erfüllen.
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FAIR Data Principles
Die FAIR Data Principles für das wissenschaftliche Datenmanagement bieten einen Leitfaden zur Verbesserung der Wiederverwendbarkeit wissenschaftlicher Daten. Die Grundsätze verlangen, dass Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sind.
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Institutionelles Repositorium
Ein Service, der digitale Inhalte speichert und den Online-Zugriff auf diese bereitstellt. Der Inhalt wird typischerweise von der Institution produziert, die den Dienst beherbergt. Das pan-institutionelle Publikations-Repositorium der Unifr ist ReroDoc.
- Lizenz
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Metadaten
Dokumentation oder Informationen zu einem Datensatz. Metadaten können in die Daten selbst eingebettet oder getrennt von den Daten vorhanden sein. Metadaten können Eigentum, Zweck, Methoden, Organisation und Bedingungen für die Nutzung von Daten, technische Informationen über die Daten und andere Informationen beschreiben. Zahlreiche Disziplinen haben jeweils eigene Metadatenstandards.
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Open Access
Typischerweise verwendet, um Publikationen zu beschreiben, bezieht sich „Open Access“ auf online frei verfügbares Material, das nur wenige oder keine Urheberrechts- oder Lizenzbeschränkungen hat.
- Open Data
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Bewahrung von Daten
Gewährleisten, dass die Daten intakt, zugänglich und verständlich bleiben. Dies erfordert die Bewahrung der Integrität der digitalen Dateien selbst und kann sehr kompliziert sein. Datenpflege und -bewahrung kann die Erhaltung der Software beinhalten, die erforderlich ist, um mit den Daten zu interagieren oder ältere Systeme zu emulieren, Daten in neue Formate und neue Medien zu migrieren und sicherzustellen, dass genügend Metadaten vorhanden sind, um die Daten zu verstehen, zu interpretieren, zu verwalten und zu bewahren.
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Datenschutz
Der Schutz personenbezogener Daten vor dem unbefugten Zugriff durch andere.
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RDM
Forschungsdatenmanagement (Research Data Management) bedeutet die Organisation von Daten, von deren Erzeugung bis hin zur Verbreitung und Archivierung.
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Datensicherheit
Methoden zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Veränderung oder Zerstörung.
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