Forschungsdatenmanagement an der Hochschule Düsseldorf. Eine Reflexion der FDM-Services auf Basis der Innovationstheorie

K n o w l e d g e P E r s u a t i o n I m p l e m e n t a t i o n A w a r e n e s s - K n o w l e d g e H o w - T o - K n o w l e d g e P r i n c i p l e s - K n o w l e d g e W e i t e r f ü h r u n g o d e r A b b r u c h / V e r w e r f e n U m s e t z u n g I n s t i t u t i o n a l - i s i e r u n g o d e r A b l e h u n g Ü b e r n a h m e A b w ä g e n F ü r u n d W i d e r n e g a t i v e E i n s t e l l u n g p o s i t i v e o d e r A u s t a u s c h m i t P e e r s D e c i s i o n C o n f i r m a t i o n Diese Orientierungshilfe entstand im Verbundprojekt der Hochschule Rhein-Waal und der Hochschule Düsseldorf im Rahmen der Förderlinie FDMScouts.nrw und wurde erstellt von Eva Eilert und Martin Reiter. Mehr Informationen zur Orientierungshilfe finden Sie unter doi.org/10.5281/zenodo.13973397. Unter folgendem Link finden Sie die aktuellste Version des NFDI-N(HAW)igators auf Conceptboard. Destatis: Systematik der Fächergruppen Lebenswissenschaften Geistesund Sozialwissenschaften Naturwissenschaften Ingenieurwissenschaften Alle NFDI-Konsortien auf einen Blick https://www.nf… Fokus Biodiversität UmweltwissenschaftenÖkologie Biologie Data Management Plan (DMP) Support Das Konsortium unterstützt Forschende bei der Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP), den Fördermittelgeber zunehmend zum Pflichtbestandteil der Antragsunterlagen machen. Ein OnlineTool führt mittels Fragen durch die DMP-Erstellung, kostenlose Unterstützung durch Expert*innen kann angefordert werden. Letztere identifizieren geeignete Datenarchive, nehmen eine FDMKosteneinschätzung vor, reviewen Ihren DMP hinsichtlich spezieller Anforderungen seitens des Mittelgebers u.v.m. Dataset Search Per Suchmaschine können die Bestände assoziierter Datenzentren (z.B. PANGAEA, SNSB, European Nucleotide Archive) durchsucht werden. Datensets sind verlinkt und mit einer Kurzbeschreibung sowie Zugangsbzw. Lizenzinformationen versehen. Zahlreiche Filtermöglichkeiten (Datentyp, Taxonomie, geographische Region usw.) stehen zur Verfügung. VAT - The Visualization, Analysis and Transformation System Online-GIS-Umgebung, in der eigene Biodiversitätsdaten visualisiert und analysiert werden können. Es besteht die Möglichkeit, Datensets aus verschiedenen Repositorien hinzuzufügen. Eine Reihe von Operatoren erlaubt die Prozessierung eingespielter Daten. Data Submission Datensets können zwecks Sharing und Archivierung in assoziierten Repositorien bzw. Datenzentren online eingereicht werden. Workflows und Templates für verschiedene Datentypen stehen zur Verfügung. Ein Helpdesk beantwortet Fragen zu Metadaten, Dateiformaten, Nachnutzungsbedingungen etc. Terminologie-Service Dieser Service des Konsortiums stellt Terminologien aus dem Bereich der Biologie zusammen mit dem Ziel, gemeinsame maschinenlesbare Vokabulare im Datenmanagement zu verwenden. Teilweise noch Work in Progress. Fact Sheets Datenlebenszyklus Zum Datenlebenszyklus und allen seinen Phasen stellt das Konsortium sog. Fact Sheets bereit. Diese erläutern konzis und praxisnah, mit welchen Maßnahmen ein effizientes Datenmanagement in den einzelnen Phasen gelingt. Die entsprechenden Services des Konsortiums, die dabei unterstützen können, sind jeweils verlinkt. Das Service-Portfolio des Konsortiums wird hauptsächlich durch die Gesellschaft für biologische Daten e.V. (GFBio e.V.) bereitgestellt. Konsortium für Mikrobiota-Forschung NFDI4Microbiota 1 Fokus Mikrobiologie (inkl. Bakteriologie, Virologie, Protistologie, Mykologie, Parasitologie) Training Das Konsortium bietet mit dem Ziel des Community-Supports Trainings zu verschiedenen Themen an, z.B. Einführungen in R, Deep Learning mit R, Cloud Computing etc. Geplante Angebote (Meta-)Daten-, Prozessund Workflowstandards Zentrales Zugriffsportal für Services Analyseservices Terminologieservice Datenqualitätsservice Technische Infrastruktur (Cloud Computing, Data Storage) Fokus Agrosystemforschung (u.a. Agronomie, Pflanzenphysiologie, Bodenbiologie) Geplante Angebote Zentrales Zugriffsportal für Services Terminologieservice Datenqualitätsservice Verknüpfte Repositorien 23 Fokus Lebenswissenschaften Geplante Angebote Überblick zur Verwaltung von Bilddaten Richtlinien und Tools für die Annotation von Bilddaten Vorlagen und Handreichungen für Datenmanagementpläne und elektornische Laborbücher Richtlinien für die Ablage von Datensätzen in Repositorien Tools und Anleitungen zur Datenverwaltung 3 Datensuche Ontologie Sammlung NFDI4Cat NFDI für Wissenschaften rund um Katalyse Überblick über die wichtigsten Ontologien im Bereich der Katalyseforschung. Die Ontologien sind nach ihrer Position in der digitalen Wertschöpfungskette der Katalyse gruppiert: Geplante Angebote Fokus Chemieingenieurwesen Verfahrenstechnik katalyseverwandte Wissenschaften Katalysedaten (Synthese-, Operando, Leistungsund Charakterisierungsdaten) Bereitstellung von Software und Tools: •(Meta-)Datenstandards basierend auf Use Cases •Metaportal zur Datensuche in bestehenden Repositorien Ausbildung und Training im Bereich FDM und Datenwissenschaften: •"RDM School of Catalysis" (2023) • Videos und Selbstlernmaterialien Wärme-, Transportund kinetische Daten Prozessgestaltung Energieund Kostendaten Empfehlungen Chemistry Consortium in the NFDI Auflistung von Diamond-Open-Access Zeitschriften (keine APCs). Geplante Angebote Fokus Chemie Training und Events NFDI für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik Das Konsortium führt mit dem Ziel des Community-Supports Trainings zu verschiedenen Themen durch, z.B. Elektronische Laborbücher (ELB), Metadaten-Tools etc. Mit thematisch verwandten Konsortien werden Vorträge im Rahmen des "NFDI Physical Sciences Joint Colloquium" angeboten, Geplante Angebote Fokus Materialwissenschaft Services für Speicherung, Sharing, Suche und Analyse von (Meta-)Daten Werkstofftechnik "Digital Material Environment" (DME) zur Repräsentation von (Meta-)Daten Ontologie-Service Entwicklung eines SoftwareFrameworks Physikalische Chemie Pharmazie Biochemie ... FAIR4Chem Award Jähliche Auszeichnung eines Datensatzes aus der chemischen Forschung, der in besonderem Maße die FAIR Prinzipien erfüllt. Die Bewertung erfolgt in einem ersten Schritt anhand des FAIR Assessment Tools, im zweiten Schritt erfolgt die Prämierung durch eine Jury. Bewerbungszeitschraum für 2024 ab September 2023. Lead by Example Publikationsbegleitung für Datensätze und gleichzeitig "Datenspende" zur Erstellung eines Best-Practice-Katalogs. Die bisher unveröffentlichten Daten können per Formular eingereicht werden werden. Das Helpdesk unterstützt dann im Folgenden bei der Aufbereitung, die mit fachspezifischen Standards konform ist. Aus den gesammelten Erfahrungen werden Dokumentationsund Trainingsmaterialien erstellt. Disziplinspezifische Materialien zum Datenmanagementplänen Wissensbasis Überblick zu den wichtigsten Punken im Forschungsdatenmanagement in der Chemie: Domänen-spezifische Informationen Rollen-spezifische Informationen Umgang mit Daten FDM Konzepte "Lead by Example" Datensätze Terminologie Durchsuchbare Datenbank zu Ontologien, Begriffen und Eigenschaften. Zentralisierte Datensatzsuche - es werden zahlreiche Chemie oder Chemieverwandte Repositorien innderhalb der NFDI4Chem Föderation durchsucht. Helpdesk Das NFDI4Chem Helpdesk unterstützt u. a. zu folgenden Themen: Datenrepositorien Elektronische Laborbücher Auflistung der wichtigsten Repositorien, sowie assoziierten und fachverwandten Repositorien. Wissengraph NFDI for Data Science and Artificial Intelligence Mithilfe des Open Research Knowledge Graph (ORKG) werden Zeitschriftenartikel strukturiert beschrieben, sodass diese besser auffindbar und vergleichbar werden. Fokus Data Science Künstliche Intelligenz Informatik Mathematik GESIS Notebooks Einzelne Jupyter Notebooks können mithilfe des Tools Binder zu einem ausführbaren, teilbaren Format zusammengeführt werden. Dies ist z. B. direkt auf Basis eines GitHub Repositoriums oder einer DOI möglich. Datensuche dblp computer science bibliography Die Datenbank beinhaltet bibliografische Daten zahlreicher Publiaktionen im Bereich Computer Science. GESIS-Suche Die Datenbank beinhaltet bibliografische Daten zahlreicher Publiaktionen im Bereich Sozialwissenschaften. gesisDataSearch Die Datenbank zu Datenbeständen im Bereich Sozialund Wirtschaftswissenschaften ( beta Version ). 2 2 11 NFDI für die interdisziplinäre Energiesystemforschung Geplante Angebote Fokus Energietechnik Datenbank zu Projekten und Akteur:innen in der Energieforschung, basierend auf EnArgus. Übersicht zu Best Practices (z. B. Schulungsmaterialien, Leitlinien, Erfahrungsberichte) 3 Metadatenregister für Digitale Objekte (z. B: Forschungsdaten und Software) Plattform für Simulation-as-a-Service sowie verteilte (Co-)Simulationen und Hardware-in-the-Loop-Simulationen Services zur Unterstützung von Transparenz und Vergleichbarkeit Elektrotechnik Wirtschaftswissenschaften Informatik Sozialwissenschaften NFDIxCS NFDI für und mit Computer Science Fokus Informatik Künstliche Intelligenz 3 Big Data High Performance Computing Maschinelles Lernen Helpdesk Konsortium für Forschungsdaten zu materiellem und immateriellem kulturellem Erbe Der NFDI4Culture Helpdesk bietet Forschenden, Institutionen und Datenproduzierenden individuelle Unterstützung bei einer großen Bandbreite von Anliegen und Vorkenntnissen im Bereich Forschungsdaten und Forschungssoftware - auch im Hinblick auf Drittmittelanträge. Themen: Digitalisierung und Anreicherung von Daten Standards, Datenqualität und Kuratierung Forschungswerkzeuge und Datendienste Datenpublikation und Langzeitarchivierung Legal Helpdesk (Rechtsfragen und Ethik) Datenkompetenz Forschungsförderung Repositorium RADAR4Culture ist ein Service zur nachhaltigen Publikation und Sicherung von kulturwissenschaftlichen Forschungsdaten. Der Dienst basiert auf dem etablierten Forschungsdatenrepositorium RADAR von FIZ Karlsruhe - Leibnizinstitut für Informationsinfrastruktur und ermöglicht eine institutionsungebundene, kostenfreie Veröffentlichung beliebiger Datentypen und -formate gemäß den FAIR-Kriterien. Durch persistente Identifier (DOI) und eine garantierte Haltefrist bleiben die Daten langfristig verfügbar, zitierbar und auffindbar Geplante Angebote Semantic Kompakkt Annotationstool Fokus Architektur Kunstgeschichte Musikwissenschaft Darstellende Künste Medienwissenschaft FDM-Projektförderung Konsortium für die Sozial-, Bildungs-, Verhaltensund Wirtschaftswissenschaften Die FDM-Projektförderung unterstützt Forschende bei der Aufbereitung und Bereitstellung relevanter neuer Datenkorpora für eine Sekundärnutzung. Ausschreibungsrunde 2023: Bewerbungsfrist 30.September 2023. Geplante Angebote Fokus Sozialwissenschaften Verhaltenswissenschaften Bildungswissenschaften Wirtschaftswissenschaften 2022 Persistent Identifiers für Variablen Implementierung einer Sichtbarkeitsstrategie Open API Integration von Datenschnittstellen 2023 2024 RDCnet - Vernetzung von Gastwissenschaftler:innenArbeitsplätzen CODI – Automatische Kodierung offener Angaben QuestionLink Harmonisierung deutscher Messinstrumente aus verschiedenen Umfrageprogrammen. Der Fokus liegt hierbei auf latenten Konstrukten (z. B. Interesse, Einstellungen, Einschätzungen oder Werte). Bereits harmonisierte Konstrukte: Politisches Interesse Links-RechtsOrientierung Forum4MICA - Onlineforum für Forschungsdaten Onlineplattform für Lehrund Informationsmaterialien FDM-Portfolio (Tools, Templates und Handreichungen) Open Data Format Linking Textual Data Ontology, Knowledge Graph and Reconciliation Services In diesem Bereich erarbeitet das Konsortium Ontologie-, Wissensgraphund Vereinheitlichungsdienste zu Daten deutscher Unternehmen. Verschiedene Tools unterstützen Forschende dabei, ihre Datensets mit Daten über Unternehmen zu verknüpfen. Teilweise noch Work in Progress. Fokus BWL Sozialwissenschaften Wirtschaftsgeschichte Algorithmenund Datenverzeichnisse Das Konsortium betreibt zwei offene Verzeichnisse (Directories) mit Fokus auf sozialwissenschaftlicher Forschung: - Ein Directory für Suche und Sharing von Textund Bildalgorithmen. - Ein Directory für frei zugängliche Big-Data-Sets verschiedener Kategorien (z.B. Social Media and Online Reviews , E-Commerce and Consumer Behavior , Sentiment and Opinion Data , Financial and Economic Data ). Algorithms for Data Science VWL Open Big Data Directory interactive Virtual Assistant (iVA) Der interactive Virtual Assistant (iVA) ist ein Tool, das Forschende bei der Einhaltung der für ihre Projekte relevanten Datenschutzregeln unterstützen soll. Derzeit stehen drei Module zur Verfügung: • • • Anwendungsbereich der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Rechtmäßige Einwilligung in die Datenverarbeitung. Forschungsprivilegierende Rechtsgrundlagen. Alle Module führen Forschende mit gezielten Fragen und Rechtsinformationen durch einen Entscheidungsbaum. Geplante Angebote iVA: weitere Module Company Ontology Storage & Computing Resources (Besonderer Schwerpunkt: unstrukturierte Daten wie Video-, Bild-, Audio-, Textoder mobile Daten sowie Big Data) 12 1 Konsortium für textund sprachbasierte Forschungsdaten Fokus Sprachund textbasierte Sammlungen Editionen Text+ Lexikalische Ressourcen Geplante Angebote (Aufgrund der Diversität der Fachdisziplinen werden in diesem Fall die Datendomänen aufgeführt) 2 Schulungen und Summer Schools Beratung zu Lizenzierung, Data Governance und Datenverzerrung Kurationskriterien und Qualitätsstandards Föderierte Metadatenund Dateninfrastruktur Technische Infrastruktur 800 Gestaltung 730 Architektur 240 Sozialwesen 320 Erziehungswissenschaften 670 Ingenieurwissenschaften allgemein 6780 Medientechnik 710 Elektrotechnik und Informationstechnik 8075 Edelsteinund Schmuckdesign 8030 Visuelle Kommunikation 8076 Grafikdesign/ Kommunikationsgestaltung 2410 Soziale Arbeit 2420 Sozialpädagogik 6985 Umwelttechnik 6995 Thermische Verfahrenstechnik 6790 Regenerative Energien 690 Maschinenbau/ Verfahrenstechnik 7170 Sensorik und Messtechnik 3740 Technische Chemie 370 Chemie 6760 Automatisierungstechnik 765 Informatik 3560 Künstliche Intelligenz 3570 Softwaretechnologie NFDI-N(HAW)igator Eine Orientierungshilfe zu den Services der NFDI-Konsortien in Bezug auf die Forschungsfelder an Hochschulen für angewandte Wissenschaften 675 Wirtschaftsingenieurwesen mit ingenieurwissenschaftlichem Schwerpunkt 770 Materialwissenschaft und Verfahrenstechnik 4020 Mikrobiologie 4065 Biochemie (f. Biologen) 4000 Biologie allgemein 290 Wirtschaftswissenschaften 2960 Betriebswirtschaftslehre 2930 Volkswirtschaftslehre Vorgängerprojekt BonaRes: Standards In einem früheren Projekt am Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF), BonaRes, wurden Datenund FDM-Standards mit Relevanz für die Agrarwissenschaften zusammengestellt. Die Sammlung ist untergliedert in 1. Data acquisition, 2. Data management und 3. Data provision. 400 Biologie 610 Agrar-, Forstund Ernährungswissenschaften allgemein 235 Sozialwissenschaften/ Soziologie 620 Agrarwissenschaften, Lebensmittelund Getränketechnologie 4000 Biologie allgemein 4020 Mikrobiologie Legende Konsortien der Runde 1 Konsortien der Runde 2 Konsortien der Runde 3 1 2 3 Base4NFDI Basisdienste für die gesamte deutsche Wissenschaftscommunity 4035 Biotechnologie (f. Biologen) Helpdesk/Data Steward Service Center Helpdesk mit sechs Data Stewards bietet der gesamten Agrarforschungscommunity Unterstützung bei allen Fragen rund ums Forschungsdatenmanagement (von Projektvorbereitung (Datensuche und DMP) bis hin zum Projektabschluss (Datenpublikation)). Spezialgebiete der Data Stewards sind: • • • • • • Plant Phenotyping und Datenkuration, Feldrobotik und zugehörige Sensordaten, genetische Daten („omics“ data) und allgemeine Felddaten, multitemporale Vegetationsanalyse von multisensoralen Erdbeobachtungsdaten in der Landwirtschaft, Bodendaten, Datenanalyse und digitale Tools, Bodenspektroskopie, digitale Bodenkartierung sowie Überwachung von Landnutzungsund Landschaftsmusteränderungen, rechtliche Fragestellungen. Fact Sheets Datentypen Prägnante Fact Sheets (en./dt.) zu typischen Datentypen in der Agrosystemforschung inkl. jeweiliger Spezifika im FDM und geeigneter Repositorien. Ebenfalls enthalten ist eine Übersicht zu rechtlichen Rahmenbedingungen im Umgang mit (agrarwissenschaftlichen) Forschungsdaten. RDM Compas RDM Compas ( Research Data Management Competence Base ) ist die Informationsund Trainingsplattform des Konsortiums. Für die Zielgruppe der Datenkuratierenden in Forschungsdatenzentren werden Informationen zum generischen FDM sowie disziplinspezifische Angebote für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungsund Wirtschaftwissenschaften zusammengestellt. Orientiert am Forschungsdatenlebenszyklus, stehen Informationsmaterialien zu den einzelnen Prozessschritten zur Verfügung: • • • • • • • Erstellung und Empfang, Auswahl und Bewertung, Datenübernahme, Erhaltungsmaßnahmen, Speicherung und Sicherung, Zugang und Nachnutzung, Transformation. RDM Compas, v.a. die generischen Informationen sowie Checklisten, Links und Quellen, eignet sich auch für die allgemeine FDM-Beratung. Open Science Best Practices Für Nachwuchswissenschaftler*innen in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz stellt das Konsortium Empfehlungen und praktische Tipps zur offenen Gestaltung ihrer Arbeitsschritte bereit. Diese orientieren sich chronologisch an den Phasen des Forschungszyklus: • • • • Before starting your research, During your research, Submitting your research, Publishing your research. Teaching Die "Teaching Area" des Konsortiums umfasst Schulungen (Youtube, The Carpentries) zu einzelnen Themen: • • Knowledge Graphs, Fundamentals of Scientific Metadata. Voc4Cat Beginnend mit der Photokatalyse wird sukzessive ein kontrolliertes Vokabular (gemäß Simple Knowledge Organization System (SKOS)) für alle Bereiche der Katalyse aufgebaut. Begriffe aus benachbarten Disziplinen wie Chemieingenieurwesen oder Materialwissenschaft sollen ebenfalls Berücksichtigung finden. OCR Services Zum Thema Optical Character Recognition (OCR) bietet das Konsortium mehrere Services an: • • • Der OCR Recommender fragt gezielt konkrete Bedarfe im Hinblick auf Texterkennung ab und liefert Vorschläge für passende (kostenpflichtige oder kostenfreie) Tools. Den Vorschlägen ist ein Glossar vorangestellt, das neben nützlichen Informationen Links zu weiteren Tools enthält. OCR on Demand & Viewer ist eine Plattform, in die bereits online publizierte Dokumente via METS-Datei eingelesen und als Version mit erkanntem Text angezeigt werden. OCR-Sprechstunde und -Helpdesk bieten die Möglichkeit zur Klärung individueller Fragen. Die Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) haben die Bereitstellung von Services und Infrastrukturen, die einem wissenschaftsgeleiteten und fachspezifisch ausgerichteten Umgang mit Forschungsdaten den Weg bereiten, zum Ziel. Um diese Angebote passgenau vermitteln zu können, ist für die individuelle Beratung zum Forschungsdatenmanagement (FDM) eine Kursbestimmung zwischen den angebotenen Leistungen der NFDI-Konsortien und den spezifischen Bedarfen der Forschenden erforderlich: Welches Konsortium bietet welche Leistungen für welchen Fachbereich und welche Datentypen? Stand: 08/2024 GND-Agentur Text+ Unterstützung beim Einbringen von Daten in die Gemeinsame Normdatei (GND). Bisher ist der Service limitiert auf Projekte, die im Rahmen von Text+ gefördert werden. Der Service soll zukünftig ausgebaut werden. Helpdesk Individuelle Unterstützung und Beratung zu den Services von Text+. Die Anfrage erfolgt über ein Webformular. Es sind verschiedene Themenschwerpunkte auswählbar (Allgemeines, Datendomäne Collections, Datendomäne Lexikalische Ressourcen, Datendomäne Editionen, Infrastruktur/Betrieb, Technischer Support, Rechtliches und Ethisches). FAIR-Check Formularbasierter Selbstcheck zur Überprüfung der FAIRness der eigenen Daten. Im Anschluss können die Angaben als PDF exportiert werden. Registry für Forschungswerkzeuge und Datendienste In der Registry werden Metadaten von Forschungswerkzeugen und Datendiensten mit Fokus auf Kulturwissenschaften erfasst. Die Metadaten enthalten neben einer kurzen Beschreinung bspw. Angaben zu Herausgeber:innen oder Lizenzierung. Culture Knowledge Base Sammlung von Handreichungen, Berichten und Spezifikationen sowie kuratierte Links zu offenen Bildungsressourcen. Kuratierte Repositorienliste Diese Auswahl bietet einen Überblick über fachspezifische und generische Repositorien, in denen Daten in verschiedenen Medienformaten veröffentlicht und dauerhaft archiviert werden können. Die Liste enthält hauptsächlich Angebote der antragstellenden Institutionen von NFDI4Culture. Die Einträge enthalten eine Kurzbeschreibung, Informationen zum Medientyp und Ansprechpartner. Culture Knowledge Graph Verlinkung und Sichtbarmachung von Forschungsdaten aus der 4Culture-Community mit Wikibase4Research Freie und quelloffenes Softwarepaket für die Speicherung und Verwaltung von Linked Open Data, das über Docker betrieben werden kann. Antelope Antelope ist ein kostenloser Open-Source-Dienst für die einfache Annotation von Daten. Die Funktionalitäten umfassen Terminologiesuche, Verknüpfung von Entitäten und Integration in Forschungsdatenmanagementsysteme. Educational Resource Finder Durchsuchbare Datenbank zu Weiterbildungsangeboten in den Themen, FDM, Data Literacy und Code. Es werden sowohl fachspezifische als auch generische Angebote aufgeführt. QualidataNet QualidataNet ist ein Netzwerk für die Archivierung und Bereitstellung qualitativer Forschungsdaten. Dazu bündelt es als "single point of entry" Informationen über Forschungsdaten und Angebote unterschiedlicher Archivierungsinfrastrukturen mit dem Ziel, Archivierungspartner*innen auffindbar zu machen und über Themen des Managements, des Zugangs und der Nachnutzung qualitativer Forschungsdaten zu informieren. Es bietet • • • • einen kostenfreien Helpdesk, Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu den Themen "Daten teilen", "Daten finden" und "Daten nutzen", ein Portal zur übergreifenden Suche in den Datenbeständen der Netzwerkpartner*innen (Bestand und Funktionen werden sukzessive erweitert), "Guidelines", "Tools & Training" und eine "Infothek" zum FDM qualitativer Forschungsdaten. Die Servicebeschreibungen wurden aus Sicht einer generischen FDM-Servicestelle erstellt und nicht mit den NFDI-Konsortien abgestimmt. Diese Übersicht erhebt daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und Genauigkeit. Bei Ergänzungen und Änderungen bitte die Autor*innen kontaktieren. Lehrund Schulungsmaterialien NFDI für die Ingenieurwissenschaften Trainingsmaterialien zum Selbststudium zu den Themen: Geplante Angebote Fokus Ingenieurwissenschaften JupyterHub (in Testphase) Ausbildung und Training im Bereich FDM und Datenwissenschaften Datenmanagementplan (DMP) GitLab Workshop Datenlebenszyklus Übersicht weiterer öffentlicher Materialien Ontologiesammlung Der NFDI4Ing Terminology Service bietet einen durchsuchbaren Überblick über fachspezifische Ontologien. Repositoriumsübersicht NFDI4Ing Data Collections Explorer: Eine Übersicht über ingenieursspezifische Repositorien. Wissensbasis How-Tos und Anleitungen, u. a. zu den Themen: Versionskontrolle Software und Datensätze Kontinuierliche Integration Containerisierung 1 Open-Access-Journal ing.grid In der Open-Access-Zeitschrift ing.grid kann zu folgenden Themen publiziert werden: Datenkompetenz, Dateninfrastruktur, Data Governance, Datenökonomie, Datenethik, Datensätze und Datenverwaltungssoftware. Es wird zwischen drei Einreichungsarten unterschieden: • • • Manuskript-Einreichung Software-Einreichung Einreichung von Datensätzen Knowledge Base Die englischsprachige Knowledge Base des Konsortiums stellt Informationen und Links rund um das Management mikrobiologischer Forschungsdaten zusammen. Sie ist in vier Hauptbereiche unterteilt: • • • • Research Data Management bietet einen breiten Überblick über Good Practices verschiedener Aspekte der Datenhandhabung (Metadatenstandards, FAIR-Prinzipien, DMPs, Datenorganisation, Repositorien uvm.); Reproducible Data Analysis präsentiert Standards für Datenanalyse-Workflows, die u.a. die FAIR-Prinzipien und die Workflow-Dokumentation berücksichtigen und auf die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen zielen; Software Development widmet sich dem Thema Software Management Plans (work in progress) und stellt verfügbare Tools zusammen; Experimental Procedure Standards beleuchtet Standard Operating Procedures und ihre Rolle in der Sicherstellung von Konsistenz, Reliabilität und Effizienz von Forschungsprozessen. Ergänzt wird die Knowledge Base von einem FDM-Glossar und einer Sammlung externer Schulungsmaterialien. Versionshinweise Stand 04/2024: 1. 2. 3. NFDI4Ing: ing.grid hinzugefügt. NFDI4Culture: Helpdesk-Link aktualisiert. NFDI4Microbiota: Knowledge Base hinzugefügt. Stand 05/2024: 1. 2. Diverse: Ebenenkorrektur, um Links zu den Konsortienhomepages anklickbar zu machen. NFDI4Microbiota: StrainInfo hinzugefügt. Stand 06/2024: 1. 2. 3. BERD@NFDI: BERD Platform, BERD Data Portal und BERD Data Marketplace hinzugefügt; Link und Beschreibung Open Big Data Directory aktualisiert. FAIRagro: Repositorienempfehlungen und Lernund Lehrmaterialien zum FDM hinzugefügt. Ergänzung im Abstract. Stand 07/2024: 1. 2. 3. NFDI4BIOIMAGE: Help Desk hinzugefügt. NFDI4Microbiota: Helpdesk und VirJenDB hinzugefügt. KonsortSWD: Übersicht Datenzentren und Datensuche hinzugefügt. Stand 08/2024: 1. 2. 3. NFDI4BIOIMAGE: Training Materials hinzugefügt. NFDI4Chem: Lead by Example-Link aktualisiert. Diverse: Textkorrekturen. NFDI4IngNFDI-MatWerkNFDI4DataScience NFDI4Energy Konsortium für Biodiversitätsund Umweltdaten NFDI4Biodiversity NFDI4Chem FAIRe Dateninfrastruktur für die Agrosystemforschung FAIRagro NFDI für Mikroskopie und Bildanalyse in den Lebenswissenschaften NFDI4BIOIMAGE NFDI4Culture KonsortSWD NFDI für Betriebswirtschaftslehre, Volkswirtschaftlehre und verwandte Daten BERD@NFDI StrainInfo StrainInfo ist eine Datenbank, die umfassende Informationen zur Identität mikrobieller Stämme bereitstellt. Die Einträge bilden die Beziehungen zwischen mikrobiellen Kulturen und ihren diversen Identifikatoren in verschiedenen Ressourcen ab und bündeln sie auf Stammebene unter einer einzigen StrainInfo ID (SI-ID) und DOI. Zudem verlinken die Einträge auf zugehörige Datenressourcen, Sequenzdaten und Publikationen. Per Suche z.B. nach SI-ID, Stammbezeichnungen oder Taxonnamen kann auf die Einträge zugegriffen werden. Darüber hinaus können Wissenschaftler*innen über den "Strain Registration Service" eigene Stämme aufnehmen lassen. Repositorienempfehlungen Excel-Tabelle mit vom Data Steward Service Center empfohlenen Repositorien. Die Liste richtet sich an Wissenschaftler*innen in der Agrosystemforschung, die fachspezifische Möglichkeiten zur Datenpublikation und/oder geeignete Quellen nachnutzbarer Forschungsdaten suchen. Zum jedem Repositorium sind neben einer Kurzbeschreibung Angaben zur Domäne, zur Art der Ressourcen, zu Besonderheiten bei Datensuche/-publikation, Lizenzen und zum Zugriff enthalten. Lernund Lehrmaterialien zum FDM Excel-Tabelle mit Lernund Lehrmaterialien zum Umgang mit Forschungsdaten für die wissenschaftliche Community in der Agrosystemforschung. Alle gelisteten Ressourcen sind u.a. mit einer Kurzbeschreibung sowie Angaben zur Zielgruppe (Nutzende, Lernende, Kompetenzlevel, Domäne), zu Lernzielen und Zugangskosten versehen. BERD Platform Die BERD Platform ist die Einstiegsseite in die Angebote des Konsortiums (06/2024: Beta-Version). Auf eine kurze Einführung in die Zielsetzung von BERD@NFDI folgen Links zu vier Bereichen: • • • • Data ("Access high-quality datasets from researchers and companies, and contribute yours.") führt zum BERD Data Portal. Analytics ("Access pre-processing and machine-learning methods as well as concrete tasks for your unstructured data.") ist aktuell (06/2024) noch im Aufbau. Training & Education ("Access courses and workshops on data science and data management.") führt zum Schulungsangebot der BERD Academy. More Services ("Access additional research-related services like the digitization of datasets, legal guides when working with data, and knowledge graphs combining various sorts of information.") ermöglicht Zugriff auf interactive Virtual Assistant , OCR Services etc. BERD Data Portal Das BERD Data Portal (06/2024: Beta-Version) ist ein Repositorium, das Wissenschaftler*innen den Zugriff auf verschiedene Typen von Forschungsdaten ermöglicht. Das Portal untergliedert sich in Open "big" data , Exclusive corporate datasets und Data from research projects . Das Auffinden der Einträge erfolgt mittels direkter Suche oder über verschiedene Filtermöglichkeiten. Jedes eingestellte Datenset ist mit dokumentierenden Metadaten versehen, die Kontextverständnis und Nachnutzung erleichtern sollen. Upload und Teilen eigener Daten ist nach Registrierung ebenfalls möglich. BERD Data Marketplace Ziel des Services ist es, Interaktionen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft durch Zusammenarbeit bei datenbasierten Fragen zu ermöglichen und zu befördern. Dazu können Unternehmen Informationen über ihre Datensätze in den Marketplace einstellen ("data offer"), deren Nutzung Wissenschaftler*innen unter Angabe ihres spezifischen Forschungsvorhabens dann beantragen können ("application"). Die Entscheidung, ob und unter welchen Bedingungen Zugriff gewährt wird, verbleibt bei den Unternehmen, Datensätze werden nie direkt in den Marketplace hochgeladen. Durch den Service sollen Unternehmen von Forschungsideen und Analysekompetenzen/-kapazitäten in der Wissenschaft, Wissenschaftler*innen vom Zugang zu relevanten Datensätzen profitieren. Help Desk Mit seinem Helpdesk unterstützt das Konsortium Wissenschaftler*innen bei allen Themen mit Bezug zum Management und der Analyse biologischer Bilddaten. Ziel laut Helpdesk-Konzept ist "capacitating the community" statt "taking over for the community". Die Supportmaßnahmen sind in diesem Sinn auf Befähigung (Wissen vermitteln, Tools vorschlagen, Diskussionen moderieren) der Anfragenden ausgerichtet. Die sieben Data Stewards verfügen über einen wissenschaftlichen Hintergrund in: • • • • • • Biochemistry and Microscopy, Ecotoxicology, Electrical Engineering/Information Technology and Biomedical Engineering, Environmental Sciences and Toxicology, Molecular Biology, Immunology, Zoology, Plant Sciences. Helpdesk Das Konsortium verfügt über einen Helpdesk, an den sich Forschende mit allen Fragen rund um das Forschungsdatenmanagement und die Datenanalyse, aber auch zum Konsortium und seinen Aktivitäten wenden können. VirJenDB VirJenDB ist eine an der Friedrich-Schiller-Universität Jena entwickelte Virendatenbank. Über das Webportal kann auf öffentlich verfügbare Virussequenzen und -metadaten zugegriffen werden. VirJenDB hält selbst keine Daten vor, sondern greift für die Einträge auf externe Datenquellen zurück. Dazu zählen NCBI Virus , das Bacterial and Viral Bioinformatics Resource Center (BV-BRC) und das International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV). Forschende können durch den Upload von Sequenzdaten in eines der Repositorien der International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC) ( NCBI Virus , European Nucleotide Archive (ENA), DNA Data Bank of Japan (DDBJ)) indirekt zu VirJenDB beitragen. Aktuell (Stand: 07/2024) befindet sich das Projekt in der Betaphase. Zukünftig sind Services zur Datenvisualisierung und - analyse vorgesehen. Übersicht Datenzentren Laut KonsortSWD nehmen die bislang gegründeten Forschungsdatenzentren (FDZ) "eine zentrale Funktion in der Sozial-, Verhaltensund Wirtschaftsforschung ein und fördern die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Forschungslandschaft." Das Konsortium listet die 41 (Stand: 07/2024) vom RatSWD akkreditierten FDZ auf und bietet mehrere Filteroptionen: • • • • • • Thematischer Schwerpunkt, Schwerpunkt Datentyp, Status, externe Datenaufnahme, Verbundzugehörigkeit, FDM-Beratungsservice. Datensuche Da eine Vielzahl von Akteuren Daten für die SozialVerhaltensBildungsund Wirtschaftswissenschaften anbietet, stellt das Konsortium eine Übersicht dieser Akteure inkl. Kurzbeschreibung und Link zur jeweiligen Suchmaske bereit. Dabei wird eine Einteilung in "Datensuche in Forschungsdatenzentren" (da|ra, QualidataNet, Verbund Forschungsdaten Bildung etc.) einerseits und "Datensuche in fachdisziplinären Repositorien" (GESIS, Harvard Dataverse etc.) andererseits vorgenommen. Training Materials Suchindex für Trainingsmaterialien in Form eines Jupyter Book. Materialien zu Themen wie Bildanalyse, FAIR-Prinzipien, FDM, Metadaten oder Omero unterschiedlicher Inhaltstypen wie Dokumentationen, Präsentationsfolien oder Publikationen sind zusammengestellt und verlinkt. Über das zugrundeliegende GitHubRepository kann die Community weitere Materialien ergänzen. Aktuell (Stand: 08/2024) sind 302 Ressources verlinkt. Das Angebot dient explizit Erprobungszwecken ("preliminary / experimental search index"). Diese Logos sind von der Lizenz ausgenommen - es gilt das deutsche Urheberrechtsgesetz. Dieses Werk ist lizenziert unter Creative Commons Namensnennung - Keine Bearbeitungen 4.0 International (CC BY ND 4.0) S. 7 / 19 HSD (8) Die Betreuung von Promovierenden umfasst Maßnahmen zum Aufbau eines akademischen Netzwerkes und zur Fortentwicklung der weiteren wissenschaftlichen Karriere, z. B. indem Möglichkeiten eröffnet werden, eigenständige Beiträge zu wissenschaftliche Publikationen oder eigenständige wissenschaftliche Publikationen zu veröffentlichen, sowie diese einem erweitertem Publikum vorzustellen. § 5 – Umgang mit Forschungsdaten und Wissen: Zugang, Sicherung und Aufbewahrung (1) Forschungsdaten sind Daten, die bei der Planung, Durchführung und Dokumentation wissenschaftlicher Vorhaben entstehen oder bei einem solchen Vorhaben Verwendung finden. Die Forschungsdaten können sowohl als Rohdaten sowie als bereits weiter strukturierte Daten vorliegen. Dazu zählen z. B. Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Proben, Texte, Korrespondenzen, Fragebögen, Software und Simulationen. (2) Forschende beachten die rechtlichen Rahmenbedingungen betreffend der Forschungsdaten sowie deren Nutzungsrechte, die sich aus gesetzlichen Vorschriften oder Verträgen ergeben (siehe auch § 10). Sie treffen zu einem frühestmöglichen Zeitpunkt im Forschungsvorhaben dokumentierte Vereinbarungen über die Zugangskontrolle, Aufbewahrung und Nutzungsrechte der Forschungsdaten und Forschungsergebnisse. Dokumentierte Vereinbarungen sollen insbesondere dann getroffen werden, wenn an einem Forschungsvorhaben mehrere Einrichtungen beteiligt sind, oder wenn absehbar ist, dass ein*e Wissenschaftler*in die Einrichtung wechseln wird. (3) Die Nutzung steht insbesondere der*dem Forschenden zu, der*die die Daten erhebt. Im Rahmen eines laufenden Forschungsprojektes entscheiden die Nutzungsberechtigten frühzeitig und gemeinsam unter Beachtung insbesondere gesetzlicher und vertraglicher Vorgaben, ob und wie Dritte Zugang zu den Daten erhalten sollen. (4) Falls der*diejenige für einen Satz an Forschungsdaten verantwortliche Wissenschaftler*in die HSD verlässt, muss die Verantwortung stabil und klar auf eine andere Person übergehen. Der Vorgang ist schriftlich in einem Datentransferprotokoll festzuhalten. Der*die ausscheidende Wissenschaftler*in hat die Pflicht, dies rechtzeitig vor Weggang sicherzustellen. Grundsätzlich geht die Verantwortung auf den*die leitende*n Wissenschaftler*in über. Diese Aufgabe kann auf eine andere Person delegiert werden. Diese muss entsprechend sorgfältig ausgesucht, angeleitet, unterstützt und kontrolliert werden. (5) Studierenden wird der Umgang mit Forschungsdaten im Laufe ihres Studiums vermittelt. (6) In Forschungsvorhaben erhobene Daten und generiertes Wissen sind grundsätzlich nach dem FAIR-Prinzip („FAIR Data Principles“), also auffindbar (findable), (für Berechtigte) zugänglich (accessible), interoperabel (interoperable) und wiederverwendbar (reusable) zu sichern. Sollte es im Einzelfall aus objektiven, nicht verschuldeten Gründen unvermeidbar gewesen sein, von diesen Grundsätzen abzuweichen, sind die Einschränkungen und Gründe vollständig und nachvollziehbar zu dokumentieren. (7) Grundsätzlich werden auch solche Einzelergebnisse dokumentiert, die die Forschungshypothese nicht stützen. Eine Selektion von Ergebnissen hat in diesem Zusammenhang zu unterbleiben. (8) Der Zugang zu allen Forschungsdaten wird grundsätzlich beschränkt und kontrolliert. Für den berechtigten Zugang zu Forschungsdaten ist der*die Leiter*in einer wissenschaftlichen Arbeitseinheit verantwortlich. Die Regeln für den Zugang sind transparent und nachvollziehbar zu beschreiben. Das Abhandenkommen von Originaldaten aus einem Arbeitsbereich verstößt gegen die Grundregeln wissenschaftlicher Sorgfalt und rechtfertigt prima facie einen Verdacht unredlichen oder grob fahrlässigen amtliche Mitteilungen Hochschule Düsseldorf University of Applied Sciences HSD Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf Nr. 956 S. 1 / 19 HSD Das Verkündungsblatt der Hochschule 06.06.2024 Herausgeberin: Die Präsidentin Nummer 956 Ordnung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens an der Hochschule Düsseldorf Vom 06.06.2024 Aufgrund der §§ 2 Abs. 4 S. 2, 4 Abs. 4 S. 3 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (HG NRW) vom 16.09.2014 (GV. NRW S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen. Inhaltsverzeichnis Erster Abschnitt: Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis § 1 Geltungsbereich § 2 Grundprinzipien wissenschaftlichen Arbeitens, Berufsethos § 3 Verantwortung des Präsidiums und der Arbeitseinheiten § 4 Betreuung des wissenschaftlichen Nachwuchses § 5 Umgang mit Forschungsdaten und Wissen: Zugang, Sicherung und Aufbewahrung § 6 Vertraulichkeit und Neutralität im Begutachtungsund Beratungsprozess § 7 Leistungsund Bewertungskriterien § 8 Qualitätssicherung im Forschungsprozess § 9 Wissenschaftliche Veröffentlichungen und Autor*innenschaft § 10 Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen sowie Nutzungsrechte Zweiter Abschnitt: Verfahren bei Verdacht auf wissenschaftliches Fehlverhalten § 11 Wissenschaftliches Fehlverhalten § 12 Bestellung und Aufgaben der Ombudspersonen § 13 Verfahren bei Verdacht auf Fehlverhalten § 14 Untersuchungskommission § 15 Untersuchungsverfahren in der Kommission § 16 Verfahren im Präsidium § 17 Schutz der Hinweisgebenden und Beschuldigten § 18 Sanktionen Dritter Abschnitt: In-Kraft-Treten § 19 In-Kraft-Treten, Außer-Kraft-Treten Förderkriterien für Open-Access-Publikationen | 2 Hochschule Düsseldorf Hochschulbibliothek Abteilung Informationswissenschaftlicher Service publikationsservice.bibliothek@ hs-duesseldorf.de Juli 2024 Version 3.0 FÖRDERKRITERIEN Publikationen sind dann förderfähig, wenn die folgenden 5 Kriterien erfüllt sind: Der Artikel erscheint in einer Zeitschrift, deren Beiträge vollständig im Open Access zugänglich sind (= Open Access Gold). Diese Zeitschriften sind im Directory of Open Access Journals verzeichnet. Artikel in nicht gelisteten Open-Access-Zeitschriften können förderfähig sein. Dies ist bspw. gegeben, wenn die Verlage und Zeitschriften im jeweiligen Fach anerkannte, strenge Qualitätssicherungsverfahren („Peer-Review-Verfahren“) anwenden. Eine Prüfung der Förderung muss vor Antragsstellung erfolgen. Die Hochschule Düsseldorf unterstützt das Open-AccessPublizieren in „hybriden“ Zeitschriften, sofern diese von sogenannten Transformationsverträgen umfasst werden. Diese haben das Ziel, abonnementbasierte Zeitschriften in goldene Open-Access-Zeitschriften umzuwandeln. Entsprechende Verträge hat die HSD mit folgenden Verlagen: −Springer Nature (DEAL) −Wiley (DEAL) −Elsevier (DEAL) −Hogrefe (PsyJOURNALS) −ACM OPEN Geförderte Artikel müssen unter der Creative-Commons-Lizenz „Namensnennung“ (CC BY) oder einer vergleichbaren offenen Lizenz erscheinen. Die*der Antragsstellende teilt der HSD BIB in Form einer formlosen Datenverfügbarkeitserklärung mit, wo und wie die zur Veröffenlichung gehörenden Forschungsdaten (wenn vorhanden) verfügbar sind und unter welchen Bedingungen ein Zugriff möglich ist. Bei veröffentlichten Datensätzen werden entsprechende Links bzw. persistente Identifikatoren mitgeteilt. Die*der Antragsstellende stellt sicher, dass alle Publikationen aus den letzten drei Jahren auf dem institutionellen Repositorium der HSD (HSDopus) und im Forschungsinformationssystem (FIS) erfasst werden/ wurden. 1 2 3 4 Infoblatt Datenverfügbarkeitserklärung | 1 Hochschule Düsseldorf Hochschulbibliothek Abteilung Informationswissenschaftlicher Service [email protected] Januar 2024 Version 2.0 INFOBLATT DATENVERFÜGBARKEITSERKLÄRUNG In einer Datenverfügbarkeitserklärung (Data Availability Statement) geben Autor*innen Auskunft darüber, wo und unter welchen Bedingungen Forschungsdaten, auf denen publizierte Ergebnisse beruhen, zugänglich sind. Ziel ist es die Sichtbarkeit der Forschungsleistung zu erhöhen sowie die Nachvollziehbarkeit und die Reproduzierbarkeit zu erreichen. Datenverfügbarkeitserklärungen sind wirksame Instrumente, um Forschungsdaten auffindbar zu machen. Dadurch wird anderen Wissenschaftler*innen der Zugang zu umfangreichen wissenschaftlichen Materialien für ihre eigenen Arbeiten erleichtert. Sie tragen außerdem dazu bei, dass Autor*innen häufiger zitiert werden. Für die Beurteilung von Forschungsergebnissen ist zudem die Validierung der Daten von Bedeutung. Durch den Zugang zu den Daten erhalten die Leser*innen die Möglichkeit, die Qualität der Forschung auf verschiedenen Ebenen nachzuvollziehen. MÖGLICHE INHALTE UND FORMULIERUNGEN Datenverfügbarkeitserklärungen können bspw. direkt der Veröffentlichung hinzugefügt oder ergänzend zum Publikationsnachweis auf dem Publikationsserver der HSD (HSDopus) ergänzend hinterlegt werden. Im Folgenden sind beispielhaft Szenarien für die offene bzw. eingeschränkte Verfügbarkeit von Forschungsdaten betrachtet und entsprechende Formulierungsvorschläge (deutsch und englisch) beigefügt. Eine Kombination verschiedener Szenarien ist möglich. Verbindliche Vorgaben des Förderers und/oder des gewählten Verlages sind in jedem Fall zu beachten. Szenario Formulierungsvorschlag Daten offen verfügbar in einem (Fach-)Repositorium. Alle Daten, die die Ergebnisse dieser wissenschaftlichen Publikation stützen, sind in [Name des Repositoriums] unter [PID/URL] offen verfügbar. Daten verfügbar im Artikel und/oder in beigefügtem Material. Alle Daten, die die Ergebnisse dieser wissenschaftlichen Publikation stützen, sind innerhalb des vorliegenden Artikels und/oder in den ergänzenden Dateien/Materialien verfügbar. Daten aus rechtlichen, ethischen, kommerziellen o. ä. Gründen nicht offen verfügbar. Daten, die die Ergebnisse dieser wissenschaftlichen Publikation stützen, können aufgrund [Einschränkungen] nicht offen verfügbar gemacht werden. Daten werden nach Ablauf einer Embargofrist offen verfügbar gemacht. Die Daten, die die Ergebnisse dieser wissenschaftlichen Publikation stützen, werden in [Name des Repositoriums] unter [PID/URL] nach einer Sperrfrist von [x Monaten] ab dem Datum der Veröffentlichung zur Verfügung gestellt, um die wirtschaftliche Verwertung der Forschungsergebnisse zu ermöglichen. 2 / 2 Infoblatt — Bibliotheksservices für Open Access & Datenmanagement Juni 2025 Version 1.0 Hochschule Düsseldorf Hochschulbibliothek Informationswissenschaftlicher Service HSD Hochschule Düsseldorf University of Applied Sciences BIB Hochschulbibliothek University Library −Welche Publikationsorte gibt es für mein Publikationsvorhaben? Wo kann ich danach suchen? −Wie kann ich meine Veröffentlichung finanzieren? −Was sind Autor*innenrabatte wie DEAL? −Wie bekomme ich einen DOI für meine Publikation? −Welche Lizenz sollte ich für meine Publikation wählen? −Kann ich Forschungsdaten (mit-)publizieren, auch wenn ich mit sensiblen Daten arbeite? −Welche Daten sind in meiner Publikation datenschutzrelevant und wie muss ich sie schützen? −Welche urheberrechtlichen Bestimmungen muss ich bei einer Publikation beachten? −Wie kann mein Forschungsoutput sichtbarer werden? −Dient es meiner Forschung, wenn ich meine Forschungsdaten (mit-)publiziere? −Werden meine Publikationen irgendwo an der HSD verzeichnet? Oder kann ich sie irgendwo melden? −Wozu brauche ich eine ORCID und wie erhalte ich diese? −Wie lange muss ich meine Forschungsdaten aufbewahren? Gibt es dazu Vorgaben? −Wie und wo kann ich meine Forschungsdaten aufbewahren? Bietet die HSD Infrastruktur dazu an? SPRECHEN SIE UNS GERNE AN: Dr. Mareen Kahlisch 0009-0004-1175-0576 Ansprechperson Forschungsdatenmanagement [email protected] Stefanie Söhnitz 0000-0003-3988-1768 Ansprechperson Open Access & Publikationsservice [email protected] bib.hs-duesseldorf.de > Forschung Schulungen −Bietet die Bibliothek auch Schulungen für Forschende an? −Gibt es die Möglichkeit, Schulungen zu bestimmten Themen anzufragen? −Gibt es E-Learning-Angebote zu den Themen Open Access und Forschungsdatenmanagement? Sichtbarkeit der eigenen Forschung erhöhen › Forschungsdaten aufbewahren › Forschungsergebnisse und -daten publizieren › P l a n u n g u n d N a c h n u t z u n g E r z e u g u n g u n d B E a r b e i t u n g A u f b e w a h r u n g u n d B e r e i t s t e l l u n g P l a n u n g u n d N a c h n u t z u n g E r z e u g u n g u n d B E a r b e i t u n g A u f b e w a h r u n g u n d B e r e i t s t e l l u n g P l a n u n g u n d N a c h n u t z u n g E r z e u g u n g u n d B E a r b e i t u n g A u f b e w a h r u n g u n d B e r e i t s t e l l u n g 1 / 2 Infoblatt — Bibliotheksservices für Open Access & Datenmanagement Juni 2025 Version 1.0 Hochschule Düsseldorf Hochschulbibliothek Informationswissenschaftlicher Service HSD Hochschule Düsseldorf University of Applied Sciences BIB Hochschulbibliothek University Library −Was kann ich bei der Speicherung von Forschungsdaten beachten, damit die Daten (von mir und vom Team) langfristig verstanden werden? −Welche Speicherinfrastruktur steht uns an der HSD zur Verfügung? Kann ich dort auch Forschungsdaten ablegen? Speicherung, Dokumentation und Datenqualität › −Welche Datenbanken stehen für mein Forschungsfeld zur Verfügung? −Wo kann ich nach nachnutzbaren Daten recherchieren? Datenbanken und Repositorien › −Was heißt es, wenn ich “Open Access” publizieren soll? −Wie hoch muss ich die Mittel für Publikationskosten kalkulieren? −Was muss ich hinsichtlich Forschungsdaten im Förderantrag beachten? −Welche Angaben erwarten Förderer zum Umgang mit Forschungsdaten? −Kann ich für das Forschungsdatenmanagement in meinem Projekt auch Gelder beantragen? −Muss ich meine Forschungsdaten frei zur Verfügung stellen oder gibt es andere Optionen? −Gibt es auch fachspezifische Services, die mein Forschungsvorhaben unterstützen können? IHRE FORSCHUNG, UNSERE UNTERSTÜTZUNG! Bibliotheksservices für wissenschaftliches Publizieren, Open Access & Datenmanagement Förderanträge stellen › Wir untersützen Sie bei Fragen rund um folgende Themen: P l a n u n g u n d N a c h n u t z u n g E r z e u g u n g u n d B E a r b e i t u n g A u f b e w a h r u n g u n d B e r e i t s t e l l u n g P l a n u n g u n d N a c h n u t z u n g E r z e u g u n g u n d B E a r b e i t u n g A u f b e w a h r u n g u n d B e r e i t s t e l l u n g P l a n u n g u n d N a c h n u t z u n g E r z e u g u n g u n d B E a r b e i t u n g A u f b e w a h r u n g u n d B e r e i t s t e l l u n g Die Inhalte dieser Publikation sind lizensiert unter der Creative Commons Lizenz: CC BY 4.0 – Attribution 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Logos und Grafiken sind von der Lizenz ausgenommen. Es gilt das deutsche Urheberrecht. DOI 10.5281/zenodo.17473366 Forschungsdatenmanagement an der Hochschule Düsseldorf Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf Dr. Mareen Kahlisch ORCID: 0009-0004-1175-0576 Dr. Eva Eilert ORCID: 0000-0002-1512-0393 Eine Reflexion der FDM-Services auf Basis der Innovationstheorie. Im Folgenden werden die FDM-Services der HSD vorgestellt – und dies in Anlehnung an die Theorie, die der Reflexion der Services zugrunde lag. In seiner Diffusionstheorie geht E. M. Rogers davon aus, dass die Entscheidung, eine Innovation zu übernehmen oder zu verwerfen, jeweils in fünf Schritten erfolgt. Dieser Innovation-Decision-Process wird hier als strukturierendes Element verwendet. Jedem der fünf Schritte werden bestehende und geplante FDM-Services der HSD zugeordnet, die dabei unterstützen, dass der jeweilige Prozessschritt erfolgreich durchlaufen werden kann. So wird insgesamt reflektiert, welche Services auf welche Weise auf eine nachhaltige Etablierung von FDM einzahlen. Die Methoden und Maßnahmen im Umgang mit Forschungsdaten sind ebenso divers wie die Hochschultypen, Fachdisziplinen und Forschungsgruppen, in denen sie Anwendung finden sollen. Während einzelne Aspekte längst zur wissenschaftlichen (oder fachlichen) Norm gehören, sind andere noch in der Etablierung oder reines Zukunftsideal. Je nach Perspektive und Kontext ist Forschungsdatenmanagement (FDM) noch immer eine Innovation. Entsprechend divers ist auch das Serviceportfolio im Bereich FDM und bedarf einer regelmäßigen Reflexion und Anpassung. Die FDM-Services der Hochschule Düsseldorf (HSD) wurden im Rahmen des Projektes FDMScouts. nrw initial aufgebaut und seitdem sukzessive erweitert und angepasst. Für die Reflexion und Weiterentwicklung der Services wurde die Innovationstheorie hinzugezogen, mithilfe derer die Wirkkraft bestehender FDM-Services reflektiert und neue Ideen für (kooperative) Serviceangebote entwickelt wurden. Persuation & Decision Die Frage danach, ob eine Innovation überzeugt („Persuation“; affektive Phase), ist stark von interpersoneller Kommunikation beeinflusst. Im Austausch mit Peers werden das Für und Wider der Innovation abgewogen und eine positive oder negative Einstellung entwickelt. Daraus geht dann die Entscheidung („Decision“) hervor, ob die Innovation übernommen (adoption) oder abgelehnt (rejection) wird. Wichtig ist hier, dass die Innovation ausprobiert und dadurch für nützlich befunden werden kann. Knowledge Um einen Entscheidungsprozess anzustoßen, bedarf es zunächst des Wissens um und über eine Innovation („Knowledge“; kognitive Phase). Es gilt Bewusstsein zu schaffen (awareness-knowledge), Wissen um die korrekte Anwendung der Innovation (how-toknowledge) zu vermitteln und dieses durch Hintergrundwissen (principles-knowledge) zu vertiefen. Implementation & Confirmation Mit der Implementierung geht der Prozess in eine aktive Umsetzung der Innovation – hier der jeweiligen FDM-Maßnahme(n) – und schließlich in eine Institutionalisierung über. Nach der Übernahme und Institutionalisierung einer Innovation wird deren Nutzen nochmals evaluiert. Überwiegen hier nicht die Vorteile oder treten zu starke Dissonanzen auf, kommt es zu einem Abbruch der Innovationsadoption (discontinuance). „Confirmation“ ist also für die nachhaltige Etablierung einer Innovation entscheidend - nicht zuletzt auch, damit ihre Anwender*innen zu Multiplikator*innen werden. Multiplikation › Literatur Eva Eilert & Martin Reiter (2024): NFDI-N(HAW)igator. DOI: 10.5281/ zenodo.13973397 Veronika Karnowski (2023): Diffusionstheorie. Baden-Baden: Nomos. Jana Mersmann et al. (2023): FDM-Sprint: Enlightening Research Dara Management. Modularisierung zum Kompetenzerwerb im Umgang mit Forschungsdaten. In: Bibliothek – Forschung und Praxis 47/1, 119-133. Everett M. Rogers (2003): Diffusion of Innovations. New York et al.: Free Press. Um Bewusstsein für FDM zu schaffen, werden an der HSD regelmäßige Events wie der Tag der Forschung, der Tag der Forschungsdaten in NRW und die Love Data Week genutzt. Es gab bereits einen thematischen Bücherturm und gemeinsam mit anderen HAW verschiedene Infoveranstaltungen zum FDM. Der enge interpersonelle Austausch mit den Forschenden entsteht an der HSD durch die Verknüpfung von Publikationsund FDMService im Informationswissenschaftlichen Service der Hochschulbibliothek. Forschende, die im Kontakt zur HSD BIB stehen und die Publikationsberatung nutzen können so für FDM-Themen gewonnen werden (und umgekehrt). In individuellen Beratungen werden gemeinsam Lösungen entwickelt und in Infoveranstaltungen und interaktiven Workshops erprobt und angewendet. Ab dem Wintersemester 2025/26 werden Angebote zum (F)DM für Studierende geschaffen und Aspekte des Datenmanagements in das bestehende Schulungsportfolio der Hochschulbibliothek integriert, , z. B. in Kombination mit dem Thema Wissensverwaltung, und so in die Hochschullehre getragen. Vertiefendes Wissen (how-to-knowledge; principles-knowledge) erhalten die Forschenden in themenspezifischen Veranstaltungen und über eine InfoGraphik auf Moodle zum „Umgang mit Forschungsdaten im Sinne der guten wissenschaftlichen Praxis an der HSD“. Zur Institutionalisierung wurden Aspekte des FDM in die „Ordnung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens an der Hochschule Düsseldorf“ aufgenommen und erhalten so eine höhere Verbindlichkeit. In einer daran angelehnten Info-Graphik (siehe „Knowledge“) erhalten die Forschenden weiterführende Informationen und Umsetzungsideen. Darüber hinaus ist die HSD Mitglied im NFDI-Verein, was zu einer weiteren Institutionalisierung von FDM und Open Science beiträgt. Künftig wird das Serviceportfolio um einen mehrtägigen FDM-Workshop (Abschlussprojekt Zertifikatskurs FDM) erweitert, der sich einerseits am Modell des FDM-Sprints der TU Braunschweig orientiert und andererseits auf Rogers Prozessmodell basiert. Zu jedem der fünf Prozessschritte wurden passende Inhalte und didaktische Konzepte entwickelt, um möglichst eine 'Confirmation' zu erreichen und so eine nachhaltige Etablierung von FDM zu befördern. Die Umsetzung wird begleitet durch eine generische FDM-Beratung und die Vermittlung fachspezifischer Services der NFDI (siehe hierzu Eilert & Reiter: NFDIN(HAW)igator). Hier übernimmt das FDMPersonal in Absprache mit den Forschenden auch eine Art Lotsenfunktion und begleitet sie zu gemeinsamen Meetings mit NFDIAnsprechpersonen. Geplant sind zudem Workshops, bei denen aktiv an und mit den eigenen Forschungsdaten gearbeitet wird. In dieser Phase gewinnt die FDMBeratung die Forschenden, indem sie eine grundlegende Orientierung bietet und den Mehrwert des FDM aufzeigt. Die Akzeptanz wird dadurch gefördert, dass das FDMPersonal als Peer auf Augenhöhe agiert. FDM ist eine zentrale Anforderung in Drittmittelanträgen und somit in der zugehörigen Beratung. Diese umfasst u.a. Unterstützung bei der Erstellung von Datenmanagementplänen. Da Fördermittelgeber einen strukturierten, FAIRen Umgang mit Forschungsdaten oft vorgeben, starten Forschenden ggf. direkt in dieser Phase.