einführung in das forschungsdatenmanagement¼hrung... · 2017-06-09 · • schutz der identität,...

Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement

Kerstin Helbig

Humboldt-Universitaumlt zu Berlin Computer- und Medienservice

httporcidorg0000-0002-2775-6751

RDA-DE-Trainings-Workshop A1 8 Juni 2017

Agenda

Teil 1 1315-1515 Uhr

Grundbegriffe des Forschungsdatenmanagements

- Kaffeepause -

Teil 2 1545-1745 Uhr

Effektive Datenmanagementplanung

Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin Helbig RDA-DE-Trainings-Workshop-2017

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Grundbegriffe des ForschungsdatenmanagementsWas sollte man kennen


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Open + X

bull Open Science Umfasst Open Access Open Data OER

bull Open Access bdquo[hellip] wissenschaftliche Literatur und wissenschaftliche Materialien fuumlr alle Nutzerinnen und Nutzer frei zugaumlnglich zu machen kostenlos und moumlglichst frei von technischen und rechtlichen Barrierenldquo

bull Open Data Zum Beispiel oumlffentliche Statistiken Geodaten Genome u a Bezieht sich primaumlr auf nicht-textuelle Daten (siehe zum Beispiel httpdatenberlinde)

bull Open Educational Resources (OER) frei zugaumlngliche und nachnutzbare Lern-Lehrmaterialien

bull Citizen Science Buumlrger unterstuumltzen Datensammlung z B Sichtbarkeit von Sternen Voumlgel zaumlhlen (siehe wwwcitizen-science-germanyde)

Simukovic et al 2014 httpnbn-resolvingdeurnnbndekobv11-100224755


4

Entwicklung des Forschungsdaten-managements in Deutschland

19982013 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis

2009 Deutsche ForschungsgemeinschaftEmpfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimaumlrdaten

2010 Allianz der deutschen WissenschaftsorganisationenGrundsaumltze zum Umgang mit Forschungsdaten

2014 Hochschulrektorenkonferenz (HRK)Management von Forschungsdaten ndash eine zentrale strategische Herausforderung fuumlr Hochschulleitungen

2015 Deutsche ForschungsgemeinschaftLeitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten


5

Was sind Forschungsdaten

Diskutieren Sie mit Ihrem Nachbarn uumlber die Arten von Forschungsdaten die Sie produzieren sowie welche Vor- und Nachteile Sie beim Forschungsdatenmanagement sehen

Notieren Sie wichtige Punkte auf einem Zettelbull Konkrete Beispiele und Arten von Forschungsdaten in Ihrem Fachihrer Einrichtung

bull (persoumlnliche) Vorteile eines effektiven Forschungsdatenmanagements

bull ProblemeVorbehalte gegenuumlber der Veroumlffentlichung von Forschungsdaten

Zeit 10 Minuten

Anschlieszligend Sammlung der Ergebnisse

Einfuumlhrung in das Forschungsdatenmanagement | Kerstin HelbigRDA-DE-Trainings-Workshop-2017

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Forschungsdatenbull Rohdaten und deren

Verarbeitungsstufen

bull Simulationsdaten

bull Beobachtungsdaten

bull Interviewdaten

bull Modelle

bull Software

bull Persoumlnliche Daten

bull Physische Objekte

bull Abgeleitete Daten

Vorteilebull Nachnutzung

bull PruumlfbarkeitNachvollziehbarkeit

bull WiederauffindbarkeitOrganisationshilfe

bull Neue Ideen Kollaborationen

bull Kosteneffizienz

bull VergleichbarkeitInteroperabilitaumlt

bull Verpflichtungen nachkommen

bull Vorteile bei Foumlrderprogramme

bull Qualitaumlt


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Nachteilebull Erhoumlhter Dokumentations- und

Bearbeitungsaufwand

bull Zu viele Daten

bull Speicherbedarf

bull Ressourcenbedarf

bull Fehlende Innovation

bull Fehlende Standards

bull bdquoIdeenklauldquo

bull Risiko der Urheberrechts-verletzung

bull Nachpruumlfbarkeit

bull Qualitaumlt


bull Keine feste Definition

bull Allgemein bdquoalle digital vorliegenden Daten die waumlhrend des Forschungsprozesses entstehen oder ihr Ergebnis sindldquo (KindlingSchirmbacher 2013)


8

Quelle Aust et al 2016

Forschungsdaten aus der Biologie


9

Quelle de Sanctis et al 2005 Drosophila Melanogaster globin Protein Data Bank in Europe httpswwwebiacukpdbeentrypdb2bk9

Forschungsdaten aus denGeowissenschaften


10

Quelle Smetacek et al 1997 Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea httpdoiorg101594PANGAEA88838

Forschungsdaten aus denAfrikawissenschaften


11

Quelle Joubert et al 2015 The Hoffmann Collection of Cultural Knowledge Medien-Repositorium der Humboldt-Universitaumlt zu Berlin httpdoiorg1017172MR22

Forschungssoftware


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Quelle Brad N Buran 2015 NeuroBehavior v10 Zenodo httpdoiorg105281zenodo32530

Forschungsdaten als bdquoPaketldquo

bull Bereitstellung von Zusatzmaterial wie zum Beispiel

bull Codebuumlchern

bull zugehoumlrigen Frageboumlgen

bull Software (inkl Syntax)

bull anderem Begleitmaterial

bull Dokumentation der Forschungsdaten in einer separatenTextdatei (zum Beispiel Readme)


13

Foto Creative Commons CC0

Was ist Forschungsdatenmanagement

bull bdquoalle Aktivitaumlten die mit der Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten verbunden sindldquo (SimukovicKindlingSchirmbacher 2013)

bull Gruumlnde

bull Transparenz

bull Reproduzierbarkeit

bull Validierung

bull Wissenschaftliche Anerkennung und Reputation

bull Rechtliche und ethische Anforderungen

Der Zugang zu Forschungsdaten und die Erstellung eines Datenmanagementplans werden zunehmend von Forschungsfoumlrderern und Verlagen verlangt


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Was ist eine Forschungsdaten-Policy

bull Liefert grundlegenden Handlungsrahmen fuumlr den Umgang mit Forschungsdaten

bull Zentrale Elemente einer Policy

bull Zielgruppe

bull Definition von Forschungsdaten

bull Verpflichtungen

bull Aufforderungen

bull Empfehlungen

bull Beteiligte Infrastruktur der Einrichtung

bull Verbindlichkeiten

bull Verweis auf Open Access


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Fachspezifische Policies

Fachspezifische Entwicklungen u a

bull Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitaumltsforschung

bull Empfehlungen zu datentechnischen Standards und Tools bei der Erhebung von Sprachkorpora (Handreichung der Linguistik)

bull Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie Konkretisierung der DFG-Leitlinien (Deutsche Gesellschaft fuumlr Psychologie)


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Forschungsdaten-Lebenszyklus

Forschungsdesign

Datensammlung und

-verarbeitung

Datenanalyse

Sicherung der Daten

Teilen der Daten

Daten (nach)nutzen


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Quelle UK Data Archive Research Data Lifecycle httpwwwdata-archiveacukcreate-managelife-cycle

Datensammlung und -verarbeitung

bull Klare Ordnerstruktur Bedeutung sollte klar ersichtlich sein auch fuumlr andere Forschende

bull Hierarchische Strukturen erleichtern das Auffinden


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Projekt

Daten

Output

Code

Poster

Paper

Rohdaten

Aggregierte Daten

Dateibenennung

bull Konventionen zur Dateibenennungbull Dokumentieren Sie alle Namenskonventionen oder genutzten Abkuumlrzungen

bull z B [Projekt]_[Interview]_[Ort]_[Personen-ID]_[YYYYMMDD]mp4bull Nutzen Sie Datums-Zeitstempel oder eine separate ID (v100) fuumlr

jede Versionbull Das Datum sollte zu Beginn oder am Ende des Dateinamens stehen

um die Sortierung zu erleichternbull Vermeiden Sie Sonderzeichen [ ] lt gt ( ) lsquo ldquo amp $ ~bull Nutzen Sie den Unterstrich (_) oder Groszligschreibung des ersten

Buchstabens um Namen zu separieren

bull Kontrolle der Dateiversionbull Legen Sie obsolete Dateiversionen nach einem Backup separat abbull Hilfreich ist auch Versionskontroll-Software (zB Git Subversion)


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Sicherung der Daten

bull Einrichtung von Backupsbull Mindestens 3 Kopien einer Dateibull Auf mindestens 2 unterschiedlichen Medienbull Wovon mindestens eins dezentral ist

bull Testen Sie die Datenwiederherstellung zu Beginn sowie in regelmaumlszligigen Abstaumlnden

bull Schuumltzen Sie Ihre (sensiblen) Datenbull Hardware (bspw separater abschlieszligbarer Raum)bull Dateiverschluumlsselungbull Sicherheit der Passwoumlrterbull Mindestens zwei Personen sollten Zugang zu Ihren Daten haben


20

Uumlbung Welche Dateiformate nutzen Sie

Bitte notieren Sie alle Dateiformate die Sie im Laufe eines Forschungsprojekts oder in Ihrer taumlglichen Arbeit nutzen(1 Post-it pro Dateiformat)

Zeit 5 Minuten



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Dateiformate

Fuumlr die Langzeitarchivierung sollten die Dateienbull Unverschluumlsselt nicht komprimiert nicht firmeneigenpatentiert sein und einen offenen

dokumentierten Standard nutzen

Dateien zusaumltzlich zum Originalsoftwareformat auch in einem empfohlenen Format ablegen


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Dateityp Empfehlung Zu vermeiden

Tabellendaten CSV TSV SPSS portable Excel

Text TXT ODT HTML RTF PDFA nur wenn Layout wichtig ist

Word PowerPoint

Multimedia Container MP4 OggCodec Theora Dirac FLAC

QuickTime H264

Bild TIFF JPEG2000 PNG GIF JPG

Strukturierte Daten XML RDF JSON RDBMS

Langzeitarchivierung

bull Langzeitarchivierung bedeutet fuumlr die Ewigkeit (gt 10 Jahre)

bull Speichern Sie Ihre Dateien spaumltestens zum Ende des Projekts auch in einem archivierbaren Dateiformat ab

bull Langzeitarchivierung kostet in der Regel Ressourcen (Geld Personal) und ist mit zusaumltzlichem Aufwand verbunden (Dokumentation Metadaten)

bull Nicht alle Dateien muumlssen langzeitarchiviert werden Waumlhlen Sie Meilenstein-Dateien oder Dateien die einer Publikation zugrunde liegen


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Exkurs Personenbezogene DatenWas ist hier zusaumltzlich zu beachten


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Datenschutzpersonenbezogene Daten

bull Erfuumlllung von rechtlichen Datenschutzvorgaben

bull Schutz der Identitaumlt vor allem bei sensiblenvertraulichen Themen

bull Schutz der Teilnehmer vor kommerziellerNutzung der Angaben

bull Ethisch-moralische Verpflichtung

bull Eine Archivierung personenbezogener Daten ist nurmit Einwilligung der Teilnehmer und Teilnehmerinnenmoumlglich


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Informierte Einwilligung

bull Teilnehmer und Teilnehmerinnen muumlssen daruumlber informiert werden was mit ihren Daten passiert

bull Sie muumlssen einer Teilnahme auf Basis dieser Informationen zustimmen

bull Datenanalyse und -archivierung benoumltigen separate Einwilligungen

bull Vorlagen und Checklisten bietet unter anderemhttpswwwforschungsdaten-bildungdeeinwilligung

bull Haumlufiges Problem bei der Archivierung

bull Keine Einwilligung vorhanden

bull strikte Formulierungen in Einwilligungserklaumlrungen


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(Uumlber-)Anonymisierung

bull Entfernen aller identifizierenden InformationenDetails

bull Ersetzen sensibler Informationen mit einer Beschreibungdie Bezug zu originaumlrem Kontext hat

bull Anonymitaumlt vor VollstaumlndigkeitInformation

bull Alternativ Zugriffskontrolle So offen wie moumlglich und so geschlossen wie noumltig


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Wege des Datenzugangs

bull Offen frei zugaumlnglich fuumlr alle (Public Use File)

bull Eingeschraumlnkt

bull Nur fuumlr angemeldete Nutzer (auch mittels Ferndatenzugriff)

bull Nur fuumlr die Wissenschaft (Campus Files oder Scientific Use File) oder auf Anfrage (Pruumlfung erfolgt durch WissenschaftlerIn)

bull Geschlossen Zugriff nur vor Ort an sicherem Rechner (On-Site Use bzw Gastwissenschaftlerplaumltze)

Falls eine Uumlberanonymisierung droht sollte man eine Einschraumlnkung des Zugriffs in Erwaumlgung ziehen


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Eingeschraumlnkter Zugriff


29

httpdoiorg103886ICPSR13608v1

Zugang zu personenbezogenen Daten nur mit separatem Vertrag und Begruumlndung

Fragen


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Was sind Repositorien

bull Datenbanken in denen Objekte archiviert dokumentiert und publiziert werden koumlnnen

bull Spezialisierte Repositorien fuumlr Texte Forschungsdaten oder Filme

bull Disziplinspezifische vs generische vs institutionelle Repositorien

bull Bekannte Datenrepositorien im deutschsprachigen Raum

bull Pangaea (Geowissenschaften)

bull GESIS (Sozialwissenschaften)

bull PsychData (Psychologie)

bull Zenodo (fachuumlbergreifend)


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Registry of Research Data Repositories


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httpwwwre3dataorg

Stand 020620171864 verzeichnete Forschungsdaten-repositorien

Wie waumlhlt man ein Repositorium aus

Hat das Repositorium ein Zertifikat (z B Data Seal of Approval)

Werden persistente Identifikatoren vergeben (z B DOI handle URN)

Wie ist der Zugang zu den Daten (offen eingeschraumlnkt unzugaumlnglich)

Werden Nutzungs- und Lizenzbedingungen der Daten durch das Repositorium genannt


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Institutionelles Repositorium


34

httpsdepositoncetu-berlinde

Fachspezifisches Repositorium


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httpnomad-repositoryeu

Metadaten fuumlr Forschungsdaten

Eine Uumlbersicht zu (disziplinspezifischen) Metadatenstandards finden Sie unter httpwwwdccacukresourcesmetadata-standards

oder httprd-alliancegithubiometadata-directorysubjects

bull Beispiele

bull Dublin Core

bull ISO 19115 (Geowissenschaften)

bull Darwin Core (Biodiversitaumlt)

bull Data Documentation Initiative (Sozialwissenschaften)


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Beispiel fuumlr Metadaten

Quelle Bradaric Lejla (2014) Der Einfluss der Religion auf die Integration von Fluumlchtlingen aus Ex-Jugoslawien Version 1 GESIS Datenarchiv Datensatz httpdoiorg10780272


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Schlagwoumlrter vergeben

bull Thesauri und Klassifikationen sind Dokumentationssprachen die zur inhaltlichen Beschreibung von Objekten (z B Forschungsdaten) verwendet werden

bull Die Auffindbarkeit der Daten wird dadurch erleichtert

bull Fuumlr sehr viele Fachbereiche gibt es bereits eigene spezialisierte Klassifikationen und Thesauri

bull Uumlbersicht Basel Register of Thesauri Ontologies amp Classificationshttpwwwbartocorg


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Creative Commons (CC) Lizenzen

CC0 (GemeinfreiheitPublic Domain)

CC BY (Namensnennung)

CC BY-ND (Namensnennung - Keine Bearbeitung)

CC BY-NC (Namensnennung - Nicht kommerziell)

CC BY-SA (Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen)

CC BY-NC-SA (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe untergleichen Bedingungen)

CC BY-NC-ND (Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung)

Quelle httpscreativecommonsorglicenses


39

Weitere Informationen httpforschungslizenzende

Uumlbung Lizenzen

Welche Lizenz laumlsst sich kombinieren

+ =

+ =

+ =

Zeit 5 Minuten


40


Uumlbung Lizenzen


+ =

+ =

+ =

Zeit 5 Minuten


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10 Dinge die man uumlber ORCID wissen sollte

1 Steht fuumlr Open Researcher and Contributor ID

2 (alpha-)numerischer 16-stelliger Code

3 Eindeutige wissenschaftliche Identitaumlt (auch uumlber Namenswechsel oder Tippfehler hinweg)

4 Wird von Zeitschriften Forschungsfoumlrderern und Institutionen als Normdatei genutzt

5 Wird von WissenschaftlerIn gepflegt

6 Haumllt laumlnger als eine E-Mail-Adresse

7 ORCID-Erstellung dauert ca 30 Sekunden

8 Wird von gemeinnuumltziger Initiative betrieben

9 Waumlchst kontinuierlich (020617 3448951 ORCIDs)

10Verbindung zu Web of Science zenodo DataCite ua


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Verlage und Forschungsdaten

bull Science

bull Springer Nature

bull Elsevier

bull Public Library of Science (PLOS)

bull hellip


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Datenpublikation im Rahmen eines Zeitschriftenartikels

bull Pilotprojekt von Zeitschrift fuumlr Soziologiesowie Soziale Welt

bull Autorinnen und Autoren verpflichten sich zuroumlffentlichen Zugaumlnglichmachung ihrer fuumlr denArtikel genutzten Daten und Analyseskripte

bull Ziel Moumlglichkeit der Replikation

bull Verfuumlgbarmachung uumlber Datenrepositoriumdatorium


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Artikel httpsdoiorg101515zfsoz-2015-1025 und zugehoumlrigeDatenpublikation (rechts) httpdoiorg1078021350

Data Journals

Ein Data Paper dokumentiert und beschreibt Forschungsdaten um die Verbreitung und Nachnutzung zu erleichtern Es informiert uumlber die Datenerhebung Charakteristiken und Funktionen sowie potenzielle Nachnutzungsmoumlglichkeiten

bull Beispielebull Scientific Data httpwwwnaturecomsdata

bull Data in Brief httpwwwjournalselseviercomdata-in-brief

bull Data httpwwwmdpicomjournaldata

bull Data Science Journal httpdatasciencecodataorg

bull hellip

Uumlbersicht httpswwwcmshu-berlindededldatamanteilendokumentationdatajournal


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Forschungsdaten finden

bull B2FIND Datensuche httpb2findeudateu

bull Creative Commons CC Search httpssearchcreativecommonsorg

bull DataCite Metadata Search httpssearchdataciteorg

bull DataONE Datenkatalog httpssearchdataoneorgdata

bull DataSearch von Elsevier httpsdatasearchelseviercom

bull DataSearch von GESIS httpdatasearchgesisorg

bull Research Data Discovery Service von JISC httpckandataalphajiscacukdataset


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DataSearch von Elsevier


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httpsdatasearchelseviercom

Stand 21042017 uumlber 5 Millionen Eintraumlge

Zusammenfassung Forschungsdaten managen

Lebenszyklus umschreibt den Prozess von der Datenentstehung bis hin zur Veroumlffentlichung

Finden Sie die Balance zwischen Perfektion und Realisierbarkeit

Nutzen Sie die verschiedene Beratungsmoumlglichkeiten Ihrer Einrichtung

Datemanagement bietet

Vertrauenswuumlrdige Daten

Reproduzierbare Daten

Umgang mit groszligen Datenmengen

Erzeugung von langlebigen Daten


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Hilfreiche Links

Wiki Forschungsdaten httpwwwforschungsdatenorg

Informationswebseite Forschungsdaten aus Baden-Wuumlrttemberg httpswwwforschungsdateninfo

E-Learning Module httpwwwresearchdatamanagementch

MANTRA Online Course httpdatalibedinaacukmantra

Digital Curation Centre httpwwwdccacuk

Helmholtz Open Science Webinare httposhelmholtzdebewusstsein-schaerfenworkshopswebinare-zu-forschungsdaten


49

Kaffeepause bis 1545


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Effektive DatenmanagementplanungWas gibt es zu beachten


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Was ist ein Datenmanagementplan

bull Alle Informationen die die Sammlung Aufbereitung Speicherung Archivierung und Veroumlffentlichung von Forschungsdaten im Rahmen eines Forschungsprojekts hinreichend beschreiben und dokumentieren

bull bdquo[hellip] Analyse des Workflows von der Erzeugung der Daten bis zu deren Nutzungldquo

bull Umfang kann zwischen wenigen Absaumltzen und mehrerenSeiten variieren

J Ludwig H Enke (Hrsg) Leitfaden zum Forschungsdaten-Management Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt Verlag Werner Huumllsbusch Gluumlckstadt 2013


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Wer verlangt einen Datenmanagementplan


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Foumlrderanforderungen


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Foumlrderer Plan gefordert Abgabe bei Antrag

Inhalt Updates

Horizon 2020(ab 2017)

Datenmanagement-plan

Nein erster Plan innerhalb der ersten

6 Projektmonate

Inhalte des Horizon 2020 Template

Update falls signifikante Aumlnderungen

auftreten sowie zum Projektende

Deutsche Forschungs-gemeinschaft

Angaben zum Umgangmit Forschungsdaten

JaInhalte der Leitlinie zum

Umgang mit Forschungsdaten

Nein

Bundes-ministerium fuumlr Bildung- und Forschung (BMBF)

Plan manchmal erforderlich abhaumlngig

vom ProgrammFalls notwendig ja

Inhalt haumlngt vom jeweiligen Programm ab

Nein

BMBF Bildungs-forschung


Ja Inhalte der Checkliste Ja

Horizon 2020

bull Ab 2017 alle Programme (zuvor 7 Pilot-Programme)

bull Jeder Zeit Moumlglichkeit des ldquoOpt-Outrdquo jedoch sollten auch diese Projekte einen DMP auf freiwilliger Basis abgeben

bull Moumlgliche Gruumlnde fuumlr Opt-Out geistige Eigentumsrechte Datenschutz Gefaumlhrdung des Projektziels

bull Data Pilot bezieht sich primaumlr auf Forschungsdaten die Grundlage einer Publikation sind

bull Andere Daten koumlnnen auf freiwilliger Basis ebenfalls geteilt werden

bull Anfallende Kosten fuumlr die Zugaumlnglichmachung der Daten koumlnnen mit beantragt werden


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Foumlrderanforderung Europaumlische Kommission (Horizon 2020)

bull Einen Datenmanagementplan gemaumlszlig der bereitgestellten Vorlage einzureichen 1 Version innerhalb der ersten 6 Projektmonate eine aktualisierte Version in der Mitte der Projektlaufzeit und eine letzte Version in der Abschlussphase des Projekts

bull Die entstehenden Forschungsdaten in geeigneten institutionellen projekt-oder fachspezifischen Repositorien oumlffentlich zugaumlnglich zu machen

bull Die breite moumlglichst uneingeschraumlnkte Nachnutzung der Forschungsdaten zu unterstuumltzen indem offene Lizenzen (z B CC BY CC0) angewendet werden

bull Zusaumltzliche Kontextinformationen zu verwendeten Werkzeugen und Instrumenten wie Software-Code Algorithmen oder Analyseprotokolle zur Verfuumlgung zu stellen


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Quelle European Commission H2020 Programme Guidelines to the Rules on Open Access to Scientific Publications and Open Access to Research Data in Horizon 2020 Version 32 21 March 2017 Online verfuumlgbar httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-pilot-guide_enpdf

FAIR Guiding Principles

bull FindableForschungsdaten sollten auffindbar sein

bull AccessibleForschungsdaten sollten zugaumlnglich sein

bull InteroperableForschungsdaten sollten interoperabel sein

bull Re-usableForschungsdaten sollten nachnutzbar sein


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FAIR Guiding Principleshttpswwwforce11orggroupfairgroupfairprinciples

Foumlrderanforderung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Die DFG erwartet die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und

Werden in dem geplanten Projekt systematisch Forschungsdaten erhoben die fuumlr eine Nachnutzung geeignet sind sollte der Antrag ein entsprechendes Konzept fuumlr die Uumlberfuumlhrung der Forschungsdaten in vorhandene Datenbanken oder Repositorien enthalten Haumlufig ist es in diesem Fall sinnvoll bereits in der Planungsphase Kontakt zu den Ansprechpersonen der entsprechenden Infrastrukturen aufzunehmen um existierende Standards nutzen zu koumlnnen oder um gegebenenfalls anfallende Kosten fuumlr diese Schritte in den Antrag integrieren zu koumlnnenldquo

Die gegebenenfalls zusaumltzlich anfallenden Kosten sollten folglich im Antrag benannt werden


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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Foumlrderbedingungen der DFG Einen Antrag stellen Online verfuumlgbar httpwwwdfgdefoerderungantragstellung_begutachtung_entscheidungantragstellendeantragstellungindexhtml

DFG Leitlinien zum Umgang mitForschungsdaten

Antrag sollte enthalten

bull welche Forschungsdaten im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsvorhabens entstehen erzeugt oder ausgewertet werden

bull fachspezifisch angemessene Konzepte und Uumlberlegungen fuumlr die Qualitaumltssicherung fuumlr den Umgang mit und die langfristige Sicherung der Forschungsdaten

bull Informationen zu Datentypen falls vorhanden zu disziplinspezifischen Standards und zur Wahl geeigneter Repositorien sofern diese vorhanden sind

bull Angaben zu ggf betroffenen Rechten Dritter sowie erste Planungen zum zeitlichen Rahmen der Datenveroumlffentlichung


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Quelle Deutsche Forschungsgemeinschaft Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdf

Anforderungen des Bundesministeriums fuumlrBildung und Forschung (BMBF)

Aktuelle Bekanntmachungen beinhalten

bdquoDer Zugang zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen und Daten ist eine wesentliche Grundlage fuumlr Forschung Entwicklung und Innovation Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualitaumlt wissenschaftlicher Arbeiten Deshalb sollen Forschungsergebnisse die im Rahmen dieser Foumlrderrichtlinie entstehen als Open-Access-Veroumlffentlichung publiziert (siehe auch Nummer 6) und Forschungsdaten (digital unter Wahrung der Rechte Dritter insbesondere Datenschutz Urheberrecht) zur Nachnutzung bereitgestellt werdenldquo


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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung Richtlinie zur Foumlrderung transnationaler Forschungsprojekte zur Entwicklung von innovativen Therapieverfahren fuumlr seltene Erkrankungen innerhalb des ERA-NET E-Rare Bundesanzeiger vom 17012017 Online verfuumlgbar httpswwwbmbfdefoerderungenbekanntmachung-1299html

BMBF Konzept zur Qualitaumltssicherungzum Umgang und zur langfristigen Sicherungvon Forschungsdaten

Konzept sollte enthalten

bull Datentypen

bull Standards

bull gewaumlhltes Repositorium oder sonstige Form der langfristigen Sicherung (Wie Zugang Wann Welche Verarbeitungsstufe)

bull Archivierung der Forschungsdaten fuumlr mindestens 10 Jahre in der eigenen Einrichtung oder einer fachlich einschlaumlgigen uumlberregionalen Infrastruktur

Kosten der Datenaufbereitung sollten ebenfalls genannt werden


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Quelle Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Leitfaden fuumlr die Erstellung von Projektskizzen zur bdquoRichtlinie zur Foumlrderung von Forschungsverbuumlnden zur Kinder- und Jugendgesundheitldquo Im Rahmen der bdquoFoumlrderinitiative Gesund ndash ein Leben langldquo des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung 2015 Online verfuumlgbar httpwwwdlrdeptPortaldata45ResourcesDokumenteLeitfadenLeitfaden_KiJu_Skizze_finalpdf

Foumlrderanforderung des BMBF im Bereich Bildungsforschung

bdquoDie Antragsteller-innen verpflichten sich die im Rahmen des Projektes gewonnenen Daten nach Abschluss des Projekts in weitergabefaumlhiger Form einer geeigneten Einrichtung (z B GESIS - Leibniz-Institut fuumlr Sozialwissenschaften oder einem Forschungsdatenzentrum) zur Verfuumlgung zu stellen mit dem Ziel langfristige Datensicherung Sekundaumlrauswertungen oder eine Nachnutzung zu ermoumlglichen Dort werden die Daten archiviert dokumentiert und auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfuumlgung gestelltldquo

bdquoBeantragt werden koumlnnen Mittel fuumlr [hellip] das Management der selbst generierten Daten fuumlr ggf anfallende Gebuumlhren zur Nutzung von Sekundaumlrdaten fuumlr Investitionen und weitere Positionenldquo


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Quelle Bundesministerium fuumlr Bildung und Forschung Bekanntmachung des Bundesministeriums fuumlr Bildung und Forschung von Richtlinien zur Foumlrderung von Forschung im Bereich bdquoSprachliche Bildung und Mehrsprachigkeitldquo 2012 Online verfuumlgbar httpwwwbmbfdefoerderungen20319php

Weitere Informationen und Templates

Horizon 2020European Commission (2016) Horizon 2020 Programme Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 Version 30 26 July 2016httpeceuropaeuresearchparticipantsdatarefh2020grants_manualhioa_piloth2020-hi-oa-data-mgt_enpdfAktualisierungsdatum 25102016

DFGDeutsche Forschungsgemeinschaft (2015) Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten Online verfuumlgbar httpwwwdfgdedownloadpdffoerderungantragstellungforschungsdatenrichtlinien_forschungsdatenpdfAktualisierungsdatum 25102016

BMBFVerbund Forschungsdaten Bildung (2015) Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans fuumlr die Bildungsforschung 10 Verfuumlgbar unter httpwwwforschungsdaten-bildungdedmpAktualisierungsdatum 25102016


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Datenmanagementplan (DMP)

Ein DMP besteht unter anderem aus

bull Administrativen Informationen (Projektname Datenurheber weitere Mitwirkende Kontakt Foumlrderprogramm usw)

bull Projekt- und Datensatzbeschreibung

bull Angaben zu Metadaten und Standards

bull Daten teilen

bull Archivierung und Sicherung der Daten

bull Verantwortlichkeiten

bull Kosten

Wichtig DMPs sollten kurz und knapp gehalten werden So informativ wie moumlglich so detailliert wie noumltig


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Spezifika der Forschungsfoumlrderer


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Anforderung Foumlrderer

Horizon 2020 Data Pilot DFG BMBF

AdministrativeInformationen

Data(satz)beschreibung

MetadatenStandards

Daten teilen CC-BYCC0 falls rechtlich moumlglich

SpeicherungBackup Archivierung

Verantwortlichkeiten -

Kosten

Sonstiges Datensicherheit ethische Aspekte relevante Policies

Arbeitsablaumlufe Aktualisierung

Informationen zur Qualitaumltssicherung

Zeitplan

Betrifft nur bestimmte Programme

Administrative Informationen

bull Projektname

bull Datenurheber

bull weitere Mitwirkende

bull Kontaktinformationen

bull Foumlrderprogramm

bull Evtl Foumlrdernummer-id

bull Abstract zum Forschungsvorhaben und dem Grund der Datensammlung (Projektbeschreibung)

bull Angaben zu zugehoumlrigen institutionellen oder fachspezifischen Policies


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Datensatzbeschreibung

Angaben zu Forschungsdaten Erhebung und Nachnutzung

bull Welche Art von Daten werden erhoben Wie ist die voraussichtliche Gesamtgroumlszlige

bull Gibt es bereits Daten die nachgenutzt werden koumlnnen

bull Was spricht gegen eine Nachnutzung vorhandener Daten

bull Welche Methoden Geraumlte Standards zur Datenerhebung werden eingesetzt

bull Ermoumlglichen die gewaumlhlten Dateiformate sowie die Software eine Langzeitverfuumlgbarkeit und Nachnutzung durch andere

bull Wie ist die Verzeichnisstruktur und Bezeichnung der Ordner und Dateien geplant Wie wird die Versionierung gehandhabt

bull Welche Maszlignahmen zur Qualitaumltssicherung sind vorgesehen (bspw Versuchswiederholung Peer Review der Daten)


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Angaben zu Metadaten und Standards

Was wird in Zukunft benoumltigt um die Daten erneut zu analysieren und zu interpretieren

bull Metadaten

bull Kontrollierte Vokabulare (speziell Schlagwortvergabe)

bull Normdaten

Wichtig Datenbeschreibung und -dokumentation benoumltigen Zeit ndash diese sollte eingeplant und durch personelle Ressourcen abgesichert sein(siehe Verantwortlichkeiten)


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Verantwortlichkeiten


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ProjektleitungErstellungUpdate Datenmanagementplan

Backup

MetadatenDokumentation

Koordination mit ProjektpartnernExternen

Kosten

bull Einige Repositorien erwarten eine finanzielle Aufwandsentschaumldigung bei groszligen Datensaumltzen

bull Manche Datenzentren verlangen Geld fuumlr die Bereitstellung von Daten wenn man diese Nachnutzen moumlchte (bspw fuumlr Zusendung einer DVD mit den Daten)

bull Ebenso koumlnnen Kosten bei der Langzeitarchivierung entstehen

bull Diese Kosten koumlnnen und sollten bei den Forschungsfoumlrderern mit beantragt werden


70

Fragen


71

Praktische Hilfe

Tools zur Erstellung eines Datenmanagementplans

bull DMPonlinehttpsdmponlinedccacuk

bull DMPToolhttpsdmptoolorg

bull RDMO (Research Data Management Organiser)httprdmorganisergithubio

Anleitung und Musterplaumlnehttpscmshu-berlindedeueberblickprojektedatamanarbeitendmp_erstellen


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DMP Roadmap

DMP-Beispiele

Es gibt vermehrt oumlffentlich zugaumlngliche Datenmanagementplaumlne

bull DMPs im RIOjournal

bull DMPs auf Zenodo

bull Beispiel-DMPs auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC)

bull Oumlffentliche DMPs des DMPTool


73

Blick in DMPonline


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httpsdmponlinedccacuk

Praktische Umsetzung

Bitte versuchen Sie nun fuumlr ein fiktives oder reales Projekt einen Datenmanagementplan zu erstellen

Waumlhlen Sie bspw fuumlr den Fachbereich Ozeanographie Meeresbiologie mit einer Datenmenge von insgesamt 5 TB

bull ein geeignetes Repositorium

bull welche Lizenz vergeben werden soll

bull passende Standards

bull informieren Sie sich uumlber moumlgliche Kosten

Versuchen Sie so viele Informationen wie moumlglich anzugeben


75

Ihre Daten Tierbeobachtungen in der Antarktis (Excel-Tabellen)


76

Foto bdquoAntarcticaldquo von Andreas Kambanishttpswwwflickrcomphotosandikam12437173814inalbum-72157640778048215 lizensiert unter Creative Commons CC BY 20 httpscreativecommonsorglicensesby20

Foto Buckelwal CC0

Foto Koumlnigspinguine CC0

Beispieldaten


77

Quelle V Smetacek HJ de Baar U Bathmann K Lochte R van der Loeff M Michiel Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 Pangaea 1997 httpdoiorg101594PANGAEA88838

ZusammentragenAufloumlsung

Tabelle mit CC-BY-Lizenz

Smetacek V et al (1997) Ice and animal observations during POLARSTERN cruise ANT-X6 httpdoiorg101594PANGAEA88838

Metadatenstandard Entsprechend den Vorgaben von Pangaea Alternativ bspw Darwin Core oder ISO 19115

Formatierung TAB-delimited TEXT-Dateien (ASCII) als ZIP-Archive oder Excel-Format (Pangaea-Vorgabe)

Kosten 300 euro je Datenupload zu einer Publikation

Klassifikation Aquatic Sciences and Fisheries and Oceanic Abstracts Classification Codesbull 1362 Ornithology ndash Geographical distributionbull 1372 Mammalogy ndash Geographical distributionbull 2144 Regional studies expeditions and data reportsbull 2150 Ice


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Herzlichen Dank fuumlr Ihr Interesse

Kerstin Helbig Koordinatorin Forschungsdatenmanagement

kerstinhelbigcmshu-berlinde

Weitere Informationen zum ThemaForschungsdatenmanagement

httpshuberlindataman

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Agenda

Teil 1 1315-1515 Uhr

Grundbegriffe des Forschungsdatenmanagements

- Kaffeepause -

Teil 2 1545-1745 Uhr

Effektive Datenmanagementplanung


2



3

Open + X








4








5






Zeit 10 Minuten



6



Verarbeitungsstufen



bull Interviewdaten

bull Modelle

bull Software












bull Qualitaumlt


7


Bearbeitungsaufwand

bull Zu viele Daten

bull Speicherbedarf







bull Qualitaumlt





8




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Forschungssoftware


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bull Codebuumlchern






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bull Gruumlnde

bull Transparenz


bull Validierung





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bull Zielgruppe



bull Aufforderungen

bull Empfehlungen





15







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Forschungsdesign

Datensammlung und

-verarbeitung

Datenanalyse

Sicherung der Daten

Teilen der Daten

Daten (nach)nutzen


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Projekt

Daten

Output

Code

Poster

Paper

Rohdaten

Aggregierte Daten

Dateibenennung








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Sicherung der Daten





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Zeit 5 Minuten



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Dateiformate





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Word PowerPoint


QuickTime H264









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Fragen


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httpwwwre3dataorg








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bull Beispiele

bull Dublin Core





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Uumlbung Lizenzen


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Zeit 5 Minuten


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Uumlbung Lizenzen


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bull Science


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Data Journals






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Hilfreiche Links








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Inhalt Updates




6 Projektmonate








Nein





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Horizon 2020








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bull Datentypen

bull Standards





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bull Daten teilen



bull Kosten



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MetadatenStandards




Kosten




Zeitplan



bull Projektname

bull Datenurheber








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bull Metadaten


bull Normdaten



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Backup



Kosten






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Fragen


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Praktische Hilfe







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DMP Roadmap

DMP-Beispiele







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Blick in DMPonline


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Foto Buckelwal CC0


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Open + X








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Zeit 10 Minuten



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Bearbeitungsaufwand

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bull Codebuumlchern






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bull Gruumlnde

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bull Zielgruppe



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Datensammlung und

-verarbeitung

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Praktische Hilfe







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Datensammlung und

-verarbeitung

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-verarbeitung

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Datensammlung und

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Forschungssoftware


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bull Zielgruppe



bull Aufforderungen

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Datensammlung und

-verarbeitung

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Praktische Hilfe







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DMP Roadmap

DMP-Beispiele







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Blick in DMPonline


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Foto Buckelwal CC0


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bull Gruumlnde

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bull Zielgruppe



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Forschungsdesign

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-verarbeitung

Datenanalyse

Sicherung der Daten

Teilen der Daten

Daten (nach)nutzen


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Projekt

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