@misc{KuberekFuerste2018, author = {Kuberek, Monika and F{\"u}rste, Fabian}, title = {Datenmanagementplan FAIR und easy. Das Web-Tool TUB-DMP der Technischen Universit{\"a}t Berlin}, series = {TK 7: lehren \& unterst{\"u}tzen / Forschungsdatenmanagement - aber wie? (13.06.2018, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum IV)}, journal = {TK 7: lehren \& unterst{\"u}tzen / Forschungsdatenmanagement - aber wie? (13.06.2018, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum IV)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-165116}, year = {2018}, abstract = {FAIRes Datenmanagement sorgt daf{\"u}r, dass Forschungsdaten suchbar, verf{\"u}gbar, austauschf{\"a}hig und nachnutzbar werden (findable, accessible, interoperable, re-usable). Ein Datenmanagementplan hilft den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, ihr Forschungsdatenmanagement FAIR zu gestalten.Mit TUB-DMP ist die Erstellung eines Datenmanagementplans auch easy. Bereits vorhandene Daten aus dem Projektantrag werden automatisch {\"u}bernommen. Informationen zu DepositOnce, dem Repositorium der Technischen Universit{\"a}t Berlin, sind vorab bereits eingetragen und m{\"u}ssen nicht mehr ermittelt werden. Der Step-by-Step-Workflow leitet die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf einfache Weise durch einen Fragenkatalog. Er fragt strukturiert alle wesentlichen Bestandteile eines Datenmanagementplans ab und sorgt daf{\"u}r, dass nichts Wichtiges vergessen wird. TUB-DMP ist f{\"u}r Einzelprojekte wie auch Verbundprojekte mit vielen Teilprojekten geeignet. Verschiedene Templates, beispielsweise zur Erstellung eines Horizon2020-konformen Datenmanagementplans, sind weitere Mehrwerte zur Arbeitserleichterung f{\"u}r die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.In dem Vortrag wird das Konzept von TUB-DMP vorgestellt und die technische Umsetzung erl{\"a}utert.}, language = {de} } @misc{NeurothEngelhardt2018, author = {Neuroth, Heike and Engelhardt, Claudia}, title = {Aktives Forschungsdatenmanagement - das DFG-Projekt Research Data Management Organiser (RDMO)}, series = {TK 7: lehren \& unterst{\"u}tzen / Forschungsdatenmanagement - aber wie? (13.06.2018, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum IV)}, journal = {TK 7: lehren \& unterst{\"u}tzen / Forschungsdatenmanagement - aber wie? (13.06.2018, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum IV)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-36889}, year = {2018}, abstract = {Forschungsdatenmanagement (FDM) und damit einhergehend Forschungsdatenmanagementpl{\"a}ne (DMP) nehmen national und international an Bedeutung zu. So verlangen verschiedene F{\"o}rderorganisationen wie die National Science Foundation (USA), der Schweizerische Nationalfonds (SNF), die Deutsche Forschungsgemeinschaft sowie die Europ{\"a}ische Kommission mit Horizon 2020 (H2020) bereits bei Projektantr{\"a}gen Auskunft {\"u}ber den Umgang mit den nachgenutzten oder erstellten Forschungsdaten. Auch besch{\"a}ftigen sich zahlreiche Initiativen wie zum Beispiel international die Research Data Alliance (RDA) oder in Deutschland die DINI/nestor-Arbeitsgruppe Forschungsdaten mit dem Thema. International setzt sich dabei die Erkenntnis durch, dass es im Umgang mit Forschungsdaten nicht mit einem einmaligen Erstellen eines Forschungsdatenmanagementplans getan ist, sondern dass sich die Pl{\"a}ne aktiv und dynamisch dem Verlauf des Forschungsprozesses anpassen und entsprechend aktualisiert werden m{\"u}ssen. Dar{\"u}ber hinaus sollen DMP f{\"u}r verschiedene Bedarfe zur Verf{\"u}gung gestellt werden, um die spezifischen Sichtweisen unterschiedlicher Beteiligter abbilden zu k{\"o}nnen. Ein DMP-Werkzeug, das solche Pl{\"a}ne unterst{\"u}tzt, kann so etwa verschiedene Bedarfserhebungen (z.B. Speicher-Bedarf, Kosten etc.) f{\"u}r unterschiedliche Rollen (z.B. Forschungsreferat, Projektleitung, IT-Support) erm{\"o}glichen. Der Research Data Management Organiser (RDMO) ist ein solches Werkzeug, das im Rahmen eines DFG-Projektes entwickelt und mit Hilfe unterschiedlichen Zielgruppen getestet wurde. Das RDMO-Tool ist multilingual, flexibel an Community- und Organisationsanforderungen anpassbar, als eigene RDMO-Instanz nachnutzbar und unterst{\"u}tzt verschiedene Aufgaben wie zum Beispiel unterschiedliche Export-Funktionen oder die Erledigung zeitlich gebundener Task S.}, language = {de} } @misc{Helbig2018, author = {Helbig, Kerstin}, title = {FDMentor}, series = {TK 7: lehren \& unterst{\"u}tzen / Forschungsdatenmanagement - aber wie? (13.06.2018, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum IV)}, journal = {TK 7: lehren \& unterst{\"u}tzen / Forschungsdatenmanagement - aber wie? (13.06.2018, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum IV)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-36900}, year = {2018}, abstract = {Forschungsdatenmanagement ist eins der herausforderndsten Themen, mit dem sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im digitalen Zeitalter besch{\"a}ftigen m{\"u}ssen. W{\"a}hrend des Forschungsprozesses fallen große Mengen von digitalen Daten an. Ein gutes Forschungsdatenmanagement sollte ein nat{\"u}rlicher Bestandteil der Forschungsabl{\"a}ufe sein, um die eigenen Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable) zu gestalten. Hochschulen haben die Aufgabe ihre Forschenden mit den geeigneten Werkzeugen und Dienstleistungen dabei bestm{\"o}glich zu unterst{\"u}tzen - sowohl organisatorisch als auch technisch. In dem BMBF-gef{\"o}rderten Projekt "FDMentor" arbeiten f{\"u}nf Tr{\"a}ger-Hochschulen aus Berlin und Brandenburg gemeinsam daran Strategien, Handlungsempfehlungen, Roadmaps, Leitf{\"a}den und Open-Access-Materialien f{\"u}r eine gelungene Forschungsdatenmanagement-Infrastruktur zu erstellen. Die Humboldt-Universit{\"a}t zu Berlin, die Freie Universit{\"a}t Berlin, die Technische Universit{\"a}t Berlin, die Universit{\"a}t Potsdam und die Europa-Universit{\"a}t Viadrina b{\"u}ndeln ihre Expertise um zusammen folgende vier Schwerpunkte zu erarbeiten: Strategieentwicklung, Policy-Entwicklung, Kompetenzausbau und Vernetzung. In dem Projekt unterst{\"u}tzen wir andere Universit{\"a}ten darin ein professionelles Forschungsdatenmanagement zu schaffen. Wir erstellen daf{\"u}r nachnutzbare Modelle und Handreichungen f{\"u}r die Strategieentwicklung auf Basis der Erfahrung der Verbundpartner. Ein baustein- und stufenorientiertes Policy-Kit hilft dabei, eine eigene Forschungsdaten-Policy zu erstellen und Leitf{\"a}den begleiten die Universit{\"a}ten bei der strategischen Umsetzung. Dar{\"u}ber hinaus werden Beratungs- und Schulungskonzepte einschließlich Open-Access-Materialien vorbereitet, die wir gerne auch im Rahmen des Bilbiothekartags vorstellen m{\"o}chten.}, language = {de} }