TY - GEN A1 - Peil, Vitali T1 - Machbarkeitsstudie zum Kerndatensatz Forschung N2 - Der Wissenschaftsrat hat im Januar 2013 den Kerndatensatz Forschung initiiert, mit dem eine harmonisierte Berichterstattung der Forschung in Deutschland erreicht werden soll. Der Vortrag behandelt die Frage nach der technischen Machbarkeit des Kerndatensatzes Forschung für die Berichterstattung wissenschaftlicher Veröffentlichungen an der Universität Bielefeld. Zu diesem Zweck erfolgte ein Vergleich der Beta-Spezifikation des Kerndatensatzes mit den Datenstrukturen des institutionellen Repositoriums PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld. Der Vortrag stellt die Ergebnisse zur Diskussion. So ist im Bereich Aggregatdaten, die zur Weitergabe an Datenabfrager empfohlen werden, die Zuordnung der Publikationen zu Fach, Organisationseinheit und Drittmittelprojekt problematisch. Zwar unterstützt PUB die Aggregationsniveaus, die die Spezifikation vorsieht, bereits technisch. Allerdings bedarf es einer abgestimmten Herangehensweise innerhalb der Hochschule, um den spartenübergreifenden Datenaustausch im Hause nachnutzbar zu gestalten. Besonders relevant sind hierbei die Erfassungs- und Zuordnungsregeln der Spezifikation, die ein einheitliches Vorgehen erforderlich machen. Im Bereich Publikationen ist PUB mit 82 % der Basisdaten, die den Kern umfassen, kompatibel. Für den optionalen Erweiterungsbereich Schale beträgt die momentane Abdeckung 30 %. Jedoch hat sich gezeigt, dass Erweiterungen mit einem geringen Aufwand verbunden wären. Insgesamt zeigt der Abgleich, dass Bibliotheken die Berichtsprozesse ihrer wissenschaftlichen Einrichtung über ihre Informationssysteme unterstützen können. Mit der Spezifikation des Kerndatensatzes liegt erstmalig ein diesbezüglicher Standardisierungsvorschlag in Deutschland vor. KW - Forschungdaten KW - Forschungsdatenmanagement KW - Kerndatensatz Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-24362 ER - TY - GEN A1 - Lemaire, Marina T1 - Vereinbarkeit von Forschungsprozess und Datenmanagement. Forschungsdatenmanagement nüchtern betrachtet T2 - TK 7: lehren & unterstützen / Forschungsprozess und Datenmanagement (13.06.2018, 16:30 - 18:00 Uhr, Estrel Saal) N2 - Insbesondere in den Geisteswissenschaften scheinen die Termini Forschungsdatenmanagement, Forschungsdaten und Datenmanagement auf den ersten Blick mit der alltäglichen Forschungsarbeit nicht vereinbar zu sein. Dabei hat die Digitalisierung schon längst in den Forschungsalltag Einzug gehalten. Leider ist es derzeitig noch nicht möglich die Potenziale der digital erarbeiteten Forschungsdaten und -ergebnisse auszuschöpfen, da bislang der planvolle digitale Umgang mit der Forschungsgrundlage eher ausblieb. Es liegen zwar viele Forschungsdaten und -ergebnisse schon digital vor, sie sind aber weder auffindbar, noch qualitätsgesichert oder gar zur Nachnutzung geeignet. Zunehmend fordern daher Drittmittelgeber und Wissenschaftsorganisationen zum Forschungsdatenmanagement auf und appellieren, sich um die Forschungsdaten unter den neuen digitalen Bedingungen angemessen zu kümmern und die Forschungsergebnisse auf ein an die veränderten Bedingungen angepasstes Fundament zu stellen. Hierfür muss die "klassische" wissenschaftliche Vorgehensweise mit den heutigen digitalen Arbeitsweisen in Einklang gebracht und ein digitales Forschungskonzept erstellt werden. Forschungsprozess und Datenmanagementprozess sind hierbei parallel zu denken, weil sie sich gegenseitig beeinflussen. Dies sollte bereits in der Planungsphase eines Projektes geschehen, um bspw. zusätzliche Arbeitsschritte für die Generierung nachnutzbarer Datenbestände im Arbeitsprogramm zu berücksichtigen. Gleichzeitig können so auch die notwendigen finanziellen Mittel für Software und andere IT-Dienstleistungen bei der Beantragung der Sachmittel im ausreichenden Maße eingeplant werden. Der Vortrag wird anhand ausgewählter typischer Arbeitssituationen in den Geisteswissenschaften einen praxisorientierten Einblick in die Erstellung eines digitalen Forschungskonzeptes geben. Dabei wird aufgezeigt, wie der Forschungs- und Datenmanagementprozess ineinander verschränkt sind und sich gegenseitig bedingen. KW - Forschungsdaten KW - Forschungsdatenmanagement KW - Datenmanagement KW - Research Data KW - Research Data Management KW - Data Management Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-36946 ER - TY - GEN A1 - Imeri, Sabine A1 - Sterzer, Wjatscheslaw T1 - Schwierige Daten. Forschungsdatenmanagement qualitativer Daten am Beispiel der ethnologischen Fächer T2 - TK 7: lehren & unterstützen / Forschungsdaten in den Geistes- und Kulturwissenschaften (12.06.2018, 16:00 - 18:00 Uhr, Raum III) N2 - Die qualitative (Sozial-)Forschung - und die ethnografische Forschung insbesondere - beruht auf persönlichen Begegnungen der Forschenden mit den Akteuren in ihrem Forschungsfeld, auf intensiver Teilnahme am alltäglichen Leben Einzelner oder sozialer Gruppen. Weil Forschende dabei Details z.B. über religiöse Praktiken, sexuelle Orientierungen oder politische Haltungen erfahren, können ihr Wissen und ihre Daten mitunter zu Risiken für die beforschten Akteure werden. Forderungen nach Publikation, Langzeitarchivierung und Sekundärnutzung dieser sensiblen Daten werden deshalb von Forschenden häufig kritisch gesehen. Daten aus qualitativen Forschungen sind aber - aus Sicht von Datenmanagementprozessen - auch aus einem weiteren Grund "schwierig": Weil mit wenig standardisierten Forschungsmethoden in offenen Forschungsprozessen gearbeitet wird, ist die Heterogenität der Datenformate erheblich, z.B. entstehen Beobachtungsprotokolle und Feldnotizen, Interviewtranskripte, Videoaufzeichnungen, Fotos oder Twitter-Einträge. Überdies existiert derzeit in Deutschland kein Repositorium für Daten aus ethnografischen Forschungen, fehlen Best Practices und Erfahrungswerte. Der Vortrag nimmt das Forschungsdatenmanagement qualitativer Daten aus zwei Perspektiven in den Blick: Er bietet zum einem Einblicke in die Positionen von EthnologInnen, leitet daraus fachliche Anforderungen an Datenarchive ab und verweist auf spezifische Probleme, etwa hinsichtlich datenschutzrechtlicher Regelungen. Zum anderen stellt er am Beispiel von Rechtemanagement und Workflows zur Anonymisierung vor, welche infrastrukturellen Lösungen für ähnlich gelagerte Schwierigkeiten bereits existieren. Materialgrundlage sind Erhebungen, die im Rahmen des Fachinformationsdienstes "Sozial- und Kulturanthropologie" (UB der HU Berlin) einerseits den aktuellen Stand des Umgangs mit Forschungsdaten und andererseits Bedingungen und Lösungen für die Überführung ethnografischer Materialien in digitale Langzeitarchive eruieren. KW - FID Sozial- und Kulturanthropologie KW - Universitätsbibliothek KW - HU Berlin KW - Forschungsdatenmanagement KW - Rechtemanagement KW - Ethnologie KW - qualitative Forschung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-36849 ER - TY - GEN A1 - Blumesberger, Susanne T1 - FAIRe Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften – Umfrage über Aufbereitung und Archivierung von Daten T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Forschungsdaten in den Humanities (01.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 4) N2 - Als Teil der Forschungsunterstützenden Services der Universitätsbibliothek Wien unterstützen wir Forschende aus allen Fachrichtungen beim Managen ihrer Daten, bzw. beim Ausfüllen der Datenmanagementpläne. Dabei hat sich gezeigt, dass der Umgang mit Forschungsdaten sehr unterschiedlich ist, abhängig von den Gepflogenheiten der einzelnen Fächer. Aber auch in den einzelnen Disziplinen gibt es differenziert zu betrachtende Herangehensweisen. In den Geisteswissenschaften etwa gibt es Forschende, die bereits sehr versiert sind, wie Personen, die den Digital Humanities zuzuordnen sind und andere, die sich bisher wenig mit Datenmanagement beschäftigt haben. Daraus entstehen sehr unterschiedliche Wünsche und Anforderungen an Unterstützungsangeboten. Um zu erfahren, wie Forschende derzeit mit ihren Daten umgehen, wurde im Sommer 2021 in Kooperation mit der Forschungsplattform „Mediatised Lifeworlds. Young people's narrative constructions, connections and appropriations” eine Umfrage unter Kinder- und Jugendmedienforscher*innen im deutschspracheigen Raum durchgeführt. Ziel der Umfrage war es einen Überblick zu erhalten, wo Unterstützung nötig ist, welche Angebote bereits vorhanden sind und welche Wünsche und Pläne bestehen. Der Vortrag soll anhand dieser eher klein gehaltenen Umfrage diskutieren, inwieweit wir als Bibliotheksmitarbeiter*innen auf die Bedarfe von Forschenden eingehen können, wo ein Ausbau der Angebote nötig ist und welche neuen Strukturen eventuell gebraucht werden um den Anforderungen im Bereich Datenmanagement gemäß den FAIR-Prinzipien "as open as possible, as closed as necessary" nachzukommen. Literatur: Blumesberger, Susanne: Forschungsdatenmanagement gestern, heute und morgen zwischen FAIR, CARE und EOSC. Ein Praxisbericht der Universität Wien. b.i.t. online, 23 (2020) Nr. 5. S. 500-508 KW - Fair-Prinzipien KW - Geisteswissenschaften KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-179518 ER - TY - GEN A1 - Kaluza, Harald T1 - Domain-Data-Protokolle für die empirische Bildungsforschung ("DDP-Bildung”): Unterstützung bei der Erstellung von FAIR Data T2 - Themenkreis 6: Forschungsdaten und forschungsnahe Dienstleistungen / Forschungsdaten in den Fachdisziplinen(16.06.2021, 16:30 - 18:00 Uhr, Raum 2 (virtuell)) N2 - Forschende sind gefordert, Prozesse so transparent wie möglich zu gestalten, reproduzierbare Forschungsergebnisse zu ermöglichen und ihre (Forschungs-)Daten FAIR und offen zu teilen. Gleichzeitig variieren die konkreten Anforderungen in hohem Maße zwischen den verschiedenen Fördereinrichtungen, Zeitschriften und Forschungsorganisationen. Ebenso gibt es oft wenig konkrete Hinweise zur Umsetzung dieser Anforderungen oder best practice-Richtlinien. Das BMBF-Projekt „DDP-Bildung" zielt darauf ab, diese Herausforderung durch die Entwicklung eines standardisierten Werkzeugs zur Erstellung von Datenmanagementplänen (DMP) zu meistern. Ein Verbund 12 deutscher Forschungseinrichtungen entwickelt seit 2019 sog. Domain-Data-Protokolle (DDP). Diese orientieren sich an der Idee der Science Europe (2018), öffentliche und referenzierbare Muster-Standardprotokolle für das disziplinspezifische Forschungsdatenmanagement zu gestalten. Ziel der DDP ist, Forschungsdaten der empirischen Bildungsforschung nach den FAIR-Prinzipien zu generieren, die Dritten so offen wie möglich im Sinne von Open Science zur Verfügung stehen. DDP erweitern einen typischen DMP um standardisierte, disziplinspezifische Fragen und Antwortmöglichkeiten. DDP sollen einerseits zur Reflexion Forschender über die methodischen, ethischen und rechtlichen Anforderungen der Erhebung, Aufbereitung, Archivierung und Bereitstellung über ein zertifiziertes Datenrepositorium oder -archiv zur Nachnutzung ihrer Daten beitragen. Andererseits sollen DDP helfen, Vorgaben von Forschungsförderern zu erfüllen. DDP erleichtern das Datenmanagement der Forschenden und ermöglichen die Replizierbarkeit von Ergebnissen. Die dadurch generierten standardisierten Informationen erleichtern sowohl Forschungsförderern als auch Datenarchiven und -repositorien die Vergleichbarkeit von Anträgen und Bewertung der Daten. Die technische Umsetzung der DDP soll mithilfe des RDMO erfolgen. Für andere Forschungsdisziplinen können DDP als Prototyp dienen. KW - Forschungsdaten KW - Forschungsdatenmanagement KW - Datenmanagementplan KW - Research Data KW - Research Data Management KW - Data Management Plan Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-176127 ER - TY - GEN A1 - Walk, Martin T1 - aviDa, Entwicklung einer Forschungsdateninfrastruktur für audio-visuelle Daten der Qualitativen Sozialforschung T2 - Themenkreis 6: Forschungsdaten und forschungsnahe Dienstleistungen / Forschungsdaten in den Fachdisziplinen(16.06.2021, 16:30 - 18:00 Uhr, Raum 2 (virtuell)) N2 - Das DFG-Projekt aviDa ist eine Zusammenarbeit des Fachgebiets Allgemeine Soziologie der TU Berlin, des Lehrstuhls für Kultur- und Religionssoziologie der Universität Bayreuth und des Rechenzentrums und der Universitätsbibliothek der TU Berlin. Gegenstand des Projekts ist die Entwicklung einer Forschungsdateninfrastruktur für die digitale Sicherung und Nachnutzung audio-visueller Forschungsdaten der Qualitativen Sozialforschung. Diese Forschungsdaten sollen in das bestehende institutionelle Repositorium DepositOnce der TU Berlin, ein DSpace-Repositorium, eingespielt werden. Dazu wurden die Metadatenschemata und das Rechtemanagement erweitert und Abläufe speziell zum Umgang mit audio-visuellen Daten erarbeitet. Technische, konzeptuelle und organisatorische Erkenntnisse und Desiderate aus der ersten Projektlaufzeit fließen in einen Folgeantrag für eine zweite Projektlaufzeit. Aufschlussreich war das sukzessive Zutagetreten der unterschiedlichen Vorstellungen der Projektpartner*innen aus Soziologie und Bibliothek, was Open Access eigentlich für diese Daten bedeutet. Während in der Bibliothek die vollständige Zugänglichkeit der Forschungsdaten als der Normalfall angesehen wird und Zugriffsbeschränkungen im Repositorium (abgesehen von einem Embargo) nicht vorgesehen waren, wurden von den Wissenschaftler*innen immer weitere Einschränkungen, insbesondere auf verschiedenste Nutzergruppen, gefordert. Die anfängliche Begeisterung der Wissenschaftler*innen für das freie Veröffentlichen hat an vielen Stellen Bedenken bezüglich Datenschutz, Urheberrechten, Persönlichkeitsrechten und dem Wunsch nach einer Beschränkung auf eine ausgesuchte Fachöffentlichkeit Platz gemacht. Dieser Vortrag stellt die Projektergebnisse vor, erörtert technische und konzeptionelle Herausforderungen und Lösungen und benennt grundlegende Fragestellungen im Umgang mit unterschiedlichen Publikationskulturen. T2 - aviDa, Development of a research data infrastructure for audio-visual data of qualitative social research KW - Forschungsdateninfrastruktur KW - Forschungsdatenmanagement KW - audiovisuelle Daten KW - Videographie KW - Qualitative Sozialforschung KW - research data infrastructure KW - research data management KW - audiovisual data KW - videography KW - qualitative social research Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-176132 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian A1 - Köppen, Veit T1 - Ein Forschungsdatenrepositorium für den Austausch von Learning Analytics Daten T2 - Themenkreis 6: Forschungsdaten und forschungsnahe Dienstleistungen / OER-Strategien und Datenkompetenz(16.06.2021, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum 2 (virtuell)) N2 - Vielen wissenschaftlichen Untersuchungen dienen Forschungsdaten als Grundlage neuer Erkenntnisse. Um diese Grundlage nicht zu verlieren, sollten die Daten sicher gespeichert, nachhaltige archiviert und langfristig bereitgestellt werden. Der breite Zugang zu Forschungsdaten erlaubt neue Perspektiven für wissenschaftliches Arbeiten, indem bereits bestehende Ergebnisse reproduziert werden und einfacher zu neuen Erkenntnis gelangt wird. Learning Analytics (LA) nutzen Daten, die von Lernenden und Lehrenden produziert werden. Dabei verfolgen LA das Ziel, mit Analysemodellen, Informationen und soziale Verbindungen innerhalb des Lernprozesses sichtbar zu machen, um Lernverhalten zu unterstützen. Die statistischen Analysemethoden der LA benötigen eine große Anzahl an Datensätzen, um valide Aussagen treffen zu können. Oft ist die Anzahl der untersuchten Lernfälle jedoch gering, weshalb sich eine Zusammenlegung unterschiedlicher Forschungsdatensätze anbietet. Wir untersuchen das kollaborative Erlernen von Programmiersprachen an drei Standorten, um mehrere ähnliche Lernbereiche zusammenzubringen und zugleich eine hinreichend große Datenbasis für eine Analyse zu schaffen. Dabei soll eine einfache Transferierbarkeit der erhobenen Lernendendaten auf unterschiedliche Programmiersprachen, Übungskonzepte und Hochschulkontexte ermöglicht werden, mit dem Anspruch die heterogenen Daten untereinander nutzbar zu machen. Auf informationstechnischer Ebene erfolgte eine Bedarfsanalyse der LA, aus der heraus ein Objektmodell abgeleitet wurde. Dieses bildet relevante Charakteristika und Objekte des LA Forschungsprozesses ab und führt zu einem Metadatenmodell. Dieses wird in einem Forschungsdatenrepositorium genutzt, um eine Nachnutzbarkeit der Daten zu erzielen. Somit wird eine Grundlage für die nachhaltige Nutzung von Learning Analytics-Daten und -Ansätzen in Forschung und Lehre an deutschen Hochschulen gebildet. T2 - A Research Data Respository for Learning Analytics Data Sharing KW - Forschungsdatenmanagement KW - Metadaten KW - Learning Analytics KW - research data management KW - metadata KW - learning analytics Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-175780 ER - TY - GEN A1 - Asef, Esther A1 - Söring, Sibylle T1 - Forschungsdatenmanagement als Service an wissenschaftlichen Bibliotheken: Die Forschungsdaten-Policy der Freien Universität Berlin in der Umsetzung T2 - TK 2: Die Bibliothek als Dienstleisterin: Handlungsspielräume strategisch nutzen / Die Bibliothek als Partnerin der Wissenschaft (31.05.2022, 9:00 - 11:30, Saal 4) N2 - In den vergangenen Jahren haben zahlreiche Hochschulen Policies für das Forschungsdatenmanagement (FDM) entwickelt. Über 60 deutschsprachige Vorbilder, Mustervorlagen, ein Toolkit sowie Veröffentlichungen zu den - häufig durch die Bibliotheken koordinierten - Entstehungsprozessen liefern Hilfestellung für das Erstellen einer Policy an der eigenen Institution. Best-Practice-Modelle und Praxisberichte zur Umsetzung und Verbreitung fehlen bislang jedoch weitgehend. Um Forschende bestmöglich in ihrer Forschungsdatenpraxis zu unterstützen, sollen Policies über die institutionsspezifischen Services und Verantwortlichkeiten informieren und Grundsätze zur Sicherungs-, Archivierungs- und Publikationsstrategie formulieren. Darüber hinaus sollen sie für einen verantwortungsvollen Umgang mit den in Vorhaben generierten oder beforschten Daten sensibilisieren und damit das FDM verbessern. Eine solche Wirkung kann nur entfaltet werden, wenn die Policy in Fachbereichen und Zentraleinrichtungen ausreichend bekannt ist. Bisherige Erfahrungsberichte beschreiben jedoch, dass Policies meist auch Jahre nach Verabschiedung weitgehend unbekannt bleiben. Hier können Universitätsbibliotheken als „dritter Ort“ entscheidende Beiträge leisten. Beim 2020 an der Freien Universität Berlin gestarteten, vom Team FDM der Universitätsbibliotheken koordinierten Policy-Prozess standen seit Beginn Dissemination und Umsetzung im Fokus. Um die Policy eng an Anforderungen der Forschenden auszugestalten, wurden die Entwürfe in einem partizipativen Prozess in verschiedenen Formaten gemeinsam mit Stakeholdern diskutiert und die Disseminationsstrategie im Verbund entwickelt. Der Vortrag stellt den Prozess und die Disseminationsstrategie für die Forschungsdaten-Policy vor. Dabei werden Einflussfaktoren und Erkenntnisse aus dem Prozess adressiert, die auch für Outreach-Projekte in anderen Kontexten gelten können. Ein besonderer Fokus wird auf der Zusammenarbeit mit den Fachbibliotheken und -referaten liegen. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Öffentlichkeitsarbeit KW - Forschungsdaten-Policy KW - Research data management KW - Research data policy Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-179251 ER - TY - GEN A1 - Cyra, Magdalene A1 - Fingerhuth, Matthias A1 - Schreyer, Lioba T1 - Landesinitiative fdm.nrw – verstetigte Landesgeschäftsstelle für Forschungsdatenmanagement T2 - TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsdaten + Communities II (07.06.2024, 09:00 - 11:30, Saal 9 / 1. OG) N2 - Die Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement - fdm.nrw geht 2024 als bundesweit erste Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement (FDM) aus einer Projektförderung in den Betrieb einer dauerhaften Geschäftsstelle über. Als Geschäftsstelle führt sie zahlreiche Aufgaben aus der Zeit ihrer Projektförderung fort und übernimmt zudem eine zentrale Rolle in der Umsetzung eines landesweiten Strategieprozesses. In diesem Beitrag stellt sich die Landesinitiative fdm.nrw, die an der Universitätsbibliothek der Universität Duisburg-Essen angesiedelt ist, vor. Der Verstetigung der Landesinitiative fdm.nrw geht eine mehrjährige Projektarbeit seit 2017 voraus. Von Beginn an war sie in die Digitale Hochschule NRW (DH.NRW), einem Zusammenschluss von 42 Hochschulen und dem Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein Westfalen, eingebettet. Ein in diesem Rahmen durchgeführter übergreifender Strategieprozess mündete in der Formulierung eines FDM-Landeskonzepts, das eine hochschulübergreifende Roadmap für das FDM in der DH.NRW entwirft. Es formuliert als Ziele die strategische Positionierung der Standorte, den Aufbau und Betrieb von einrichtungsübergreifenden Diensten, die Verbindung mit der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) sowie die Entwicklung von Kompetenzen im Bereich FDM. Die Landesinitiative fdm.nrw begleitet als Landesgeschäftsstelle in zentraler Position die Umsetzung dieses FDM-Landeskonzepts und agiert als Koordinations- und Informationsinstanz für dieses Handlungsfeld. Viele Aktivitäten aus der Projektphase werden im Rahmen der Geschäftsstelle fortgeführt oder gehen in dieser neuen Rolle auf. Dies beinhaltet die Unterstützung der einrichtungsübergreifenden Zusammenarbeit, die Begleitung von thematischen Arbeitsgruppen und die Information zu Entwicklungen im Handlungsfeld FDM. KW - Landesinitiative KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-190554 ER - TY - GEN A1 - Thielen, Sonja T1 - TUM Research Data Hub: Eine neue, innovative Servicestruktur für generisches und projektspezifisches FDM mit Data Stewards T2 - Poster/ Posterpräsentationen in der Firmenausstellung / Halle H N2 - Das Poster zeigt den Aufbau des TUM Research Data Hubs und seine strukturelle Verankerung an der Technischen Universität München (TUM). Es beschreibt das Personalkonzept der im Hub verorteten Data Stewards, das Serviceportfolio und erste Erfahrungen mit dieser neuen Servicestruktur. Die TUM hat 2023 mit dem TUM Research Data Hub eine zentrale Stelle für alle institutionellen Forschungsdatenmanagement (FDM)-Services gegründet. Die Universitätsbibliothek (UB) betreibt den Hub in Kooperation mit dem fakultätsübergreifenden Munich Data Science Institute (MDSI), um praxisorientierte, passgenaue FDM-Lösungen anzubieten. Dazu zählen nicht nur institutionelle FDM-Services, sondern auch ein Personalpool von Data Stewards, die in Großprojekten für das FDM zuständig sind. Das innovative Personalkonzept ist unseres Wissens nach neu und einzigartig in der deutschen Universitätslandschaft. Es schafft in der UB neue personelle Ressourcen: Im Rahmen von drittmittelfinanzierten Großprojekten bewilligte Data Steward-Stellen werden von der TUM mit zentralen Mitteln aufgestockt. Data Stewards, die auf diesen Positionen eingestellt werden, werden organisatorisch der UB oder dem MDSI zugeordnet und nach der Einarbeitung in Forschungsprojekte vermittelt. Dort setzen die Data Stewards FDM für und mit Projektmitgliedern um, wobei sie sich anteilig auch mit den allgemeinen FDM-Bedarfen der TUM befassen. Die organisatorische Zugehörigkeit zum Hub fördert den Austausch von Erfahrungen und Ergebnissen aus den Projekten sowie kollegiale Unterstützung bei der Entwicklung projektbezogener oder generischer FDM-Lösungen. So werden Synergieeffekte erzielt, Erkenntnisse zentral für alle verfügbar gemacht und über projektbezogene Anforderungen hinaus Ressourcen für den hochschulweiten, vom Hub koordinierten FDM-Support gewonnen. Das Poster stellt eine Ergänzung zum Vortrag „TUM Research Data Hub: Forschungsdaten-Support und Data Stewards aus einer Hand“ von Caroline Leiß und Christine Wolter dar. KW - Data Steward KW - Forschungsdatenmanagement KW - Personalplanung KW - Strategieentwicklung Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-189161 ER - TY - GEN A1 - Hermann, Sibylle T1 - Blickwechsel: Erfahrungen bibliotheksferner Wissenschaften bei der Nutzung forschungsnaher Dienste T2 - TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsnahe Dienste im Blick-Wechsel (07.06.2024, 09:00 - 12:00, Saal G.2 / 2. OG (Streaming)) N2 - In diesem Vortrag teile ich meine Erfahrungen als Wissenschaftlerin im Exzellenzcluster SimTech und während meiner Promotion am Institut für Technische und Numerische Mechanik, und wie ich die Universitätsbibliothek aus wissenschaftlicher Sicht schätzen gelernt habe. Diese Erfahrungen lassen sich aus meiner Sicht zum größten Teil verallgemeinern. Deshalb bringe ich einen Diskussionsvorschlag zur besseren Positionierung von Bibliotheken ein, um spezifische Mehrwerte erfolgreich in die Wissenschaft zu integrieren: Eine grundlegende Voraussetzung ist der Aufbau von Kommunikationsstrukturen auf Institutsebene sowie eine zeitliche und räumliche Präsenz, die auf Augenhöhe wahrgenommen wird. Die Anbindung an eine zentrale Infrastruktur hat uns im Cluster ermöglicht, auf den Aufbau einer eigenen Infrastruktur für unser geplantes Forschungsdatenrepositorium zu verzichten. Wir profitieren zudem von der Expertise der Bibliotheksdienste in den Bereichen Wissens- und Publikationsmanagement. Darüber hinaus haben wir am Institut einen Workflow etabliert, um Proceedings auf dem institutionellen Repositorium OPUS zu veröffentlichen, Forschungsdaten auf dem institutionellen Forschungsdatenrepositorium DaRUS bereitzustellen und Zweitveröffentlichungen unserer Verlagsdissertationen zu organisieren. Als Wissenschaftlerin habe ich erfahren, wie herausfordernd und zeitaufwendig es sein kann, Publikationen einzureichen. Ich musste sogar meine Kolleg*innen um Hilfe bitten, da ich den Open-Access-Vertrag nicht verstanden habe. Dieser Blickwechsel auf die Bibliothek aus Sicht bibliotheksferner Wissenschaften zeigt die wertvollen Möglichkeiten und den Mehrwert auf, den die Bibliothek als zentrale Infrastruktur bieten kann, wenn die Kommunikation gelingt. Er soll dazu ermutigen, die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Bibliothek zu stärken und die Bedeutung der Bibliothek für eine arbeitsteilige Forschung zu betonen. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Open Science KW - Forschung KW - research data management KW - open science KW - reusability KW - research Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-191189 ER - TY - GEN A1 - Leiß, Caroline A1 - Wolter, Christine T1 - TUM Research Data Hub: Forschungsdaten-Support und Data Stewards aus einer Hand T2 - TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsdaten + Communities II (07.06.2024, 09:00 - 11:30, Saal 9 / 1. OG) N2 - Die Technische Universität München (TUM) hat 2023 mit der Gründung des TUM Research Data Hubs einen zentralen Knotenpunkt für das Forschungsdatenmanagement (FDM) geschaffen. Der Hub vereint nicht nur alle institutionellen FDM-Services unter einem Dach, sondern auch die Data Stewards, die in Großprojekten das Datenmanagement verantworten. Der TUM Research Data Hub ist eine Kooperation zwischen der Universitätsbibliothek (UB) und dem fakultätsübergreifenden Munich Data Science Institute (MDSI). Der Hub bündelt die Daten-Expertise und das mit Datenmanagement befasste Personal der beiden Einrichtungen. Ein innovatives Personalkonzept soll zusätzliche Ressourcen für die FDM-Unterstützung schaffen: Die TUM stockt mit zentralen Mitteln Data Steward-Stellen auf, die im Rahmen von drittmittelfinanzierten Großprojekten bewilligt wurden. Auf diesen Positionen eingestellte Data Stewards werden organisatorisch der UB oder dem MDSI zugeordnet und nach der Einarbeitung an das Forschungsprojekt vermittelt. Im Rahmen der Projektarbeit setzen die Data Stewards FDM für und mit Projektmitgliedern um, beschäftigen sich aber anteilig auch mit den generischen FDM-Bedarfen der TUM. Die organisatorische Zugehörigkeit der Data Stewards zum Hub sorgt für den Austausch von Erfahrungen und Ergebnissen aus den Projekten sowie die kollegiale Unterstützung bei der Entwicklung projektbezogener bzw. generischer FDM-Lösungen. Ziel des Konzeptes ist es, Synergieeffekte zu schaffen, Erkenntnisse zentral für alle verfügbar zu machen und über projektbezogene Bedarfe hinaus Ressourcen für den hochschulweiten, vom Hub koordinierten FDM-Support zu gewinnen. Der Vortrag schildert die Gründung und den Aufbau des TUM Research Data Hubs, die strategischen Rahmenbedingungen sowie die ersten Erfahrungen mit diesem neuen, personell stark wachsenden Servicebereich. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Data Stewards KW - Personalplanung KW - Strategieentwicklung KW - research data management KW - data stewards KW - personnel development Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-191126 ER - TY - GEN A1 - Strauch-Davey, Annette T1 - “offen.lokal.global”. Communities im Forschungsdatenmanagement. Die TA3 im Verbund Base4NFDI T2 - TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsdaten und Services (06.06.2024, 11:00 - 12:30, Saal C.1 / 1. OG) N2 - Wir benötigen in der Forschung, und für ein qualitätsgerechtes Forschungsdatenmanagement, neue infrastrukturellen Dienste, die langfristig im Sinne von FAIR, sehr wichtig sind und die sich zum Teil erst weiter mit den wissenschaftlichen Bibliotheken zusammen, etablieren. Universitätsbibliotheken sind oft PartnerInnen der forschungsnahen Dienste, sowohl lokal als auch global, wenn sie sich den neuen Themen öffnen. In einer CoRDI 2023 Keynote in Karlsruhe im vergangenen September präsentierte Christine Borgman von der University of California, Los Angeles es so: “Knowledge Infrastructures: The Invisible Foundation of Research Data Or, How Infrastructure Connects and Disconnects Research Communities”. In diesem Einzelvortrag soll der Verbund Base4NFDI, insbesondere die Task Area 3, näher vorgestellt werden. Der Verbund der Basisdienste hatte im März 2023 seine Arbeit aufgenommen. Bei Base4NFDI geht es um NFDI-weite Basisdienste, die Effizienz sowie Nutzung der Services zum Forschungsdatenmanagement verbessern. Die Initiative ist eine gemeinsame aller NFDI-Konsortien. Institutionen aus der wissenschaftlichen Infrastrukturversorgung sowie aus allen großen Forschungsorganisationen in Deutschland sind aktiv bei Base4NFDI beteiligt. Die gesamte NFDI-Gemeinschaft ist Zielgruppe und arbeitet vernetzt zusammen: “Base4NFDI is a joint initiative of all consortia within the National Research Data Infrastructure (NFDI) to foster and establish reliable NFDI-wide basic services. Therefore, various groups and individuals within the initiative are working together to build a network for the ongoing identification, support, development, operation and evaluation of NFDI-wide basic services.” Task Area 3 etabliert den Prozessrahmen für die Auswahl und Entwicklung von Basisdiensten (transparente und nachvollziehbare Entscheidungsfindung zur Fortführung oder Einstellung von Dienstentwicklungen). Die Rolle der Bibliotheken bei Base4NFDI wird auch erörtert und abschließend diskutiert. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Open Science KW - NFDI Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-190504 ER - TY - GEN A1 - Axtmann, Alexandra A1 - Kramer, Claudia T1 - Personalentwicklung im Team und Teamentwicklung für das Forschungsdatenuniversum T2 - TK 3: Berufsfeld Bibliothek/ Kompetenzen und/in Netzwerken (06.06.2024, 16:30 - 18:30, Saal B.2 / 1. OG (Streaming)) N2 - Die Abteilung Forschungsdienste der KIT-Bibliothek ist durch ihren Aufgabenbereich – der Beratung und Schulung sowie den Aufbau und Betrieb von Services für das Forschungsdatenmanagement (FDM) – nicht nur mit den vielfältigen Herausforderungen bezüglich Personalgewinnung und regelmäßigen Teambildungsprozessen konfrontiert, sondern auch aufgrund der rasanten Entwicklungen in ihrem Bereich mit der Anpassung von Tätigkeitsprofilen, agiler Personalentwicklung und Weiterbildung. FDM entwickelt sich in unzähligen regionalen, nationalen und internationalen Projekten, Initiativen und Netzwerken an unterschiedlichen Standorten, aber auch an den Hochschulen vor Ort. Neue befristete Projektmitarbeitende müssen sich daher in diese Strukturen einfinden und gleichzeitig bedarf es der Einbindung deren Kompetenzen und des Wissenstransfers an die langjährigen unbefristeten Kolleginnen. Um die Heterogenität und Diversität des Abteilungsteams als Chance zu nutzen, wurden in der Abteilung Forschungsdienste Anfang 2023 relevante Querschnittsthemen identifiziert und dazu mehrere Arbeitsgruppen gebildet. In selbstorganisiertem Turnus werden die Themen Schulungen, Personalakquise, Außendarstellung, Antragstellung und strategische Weiterentwicklung vorangebracht und in regelmäßigen Abständen dem gesamten Abteilungsteam präsentiert und gemeinsam diskutiert. Wie nun konkret die Zusammenarbeit aussieht und welche Vorteile dies für die Personalentwicklung, Teamentwicklung und Teamidentität hat, stellen wir anhand einiger konkreter Themen vor. KW - Personalentwicklung KW - Fortbildung KW - Weiterbildung KW - Teamentwicklung KW - Teambuilding KW - Forschungsdatenmanagement KW - Wissenstransfer Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-190417 ER - TY - GEN A1 - Krieger, Ulrich A1 - Shigapov, Renat T1 - Die BERD@NFDI Plattform: Eine Forschungsinfrastruktur für unstrukturierte Daten in den Sozialwissenschaften T2 - TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Forschungsdaten + Communities II (07.06.2024, 09:00 - 11:30, Saal 9 / 1. OG) N2 - Forschungsbibliotheken und Wissenschaft arbeiten im NFDI-Konsortium BERD@NFDI zusammen an der Verbesserung der Infrastruktur zur Dokumentation, Auffindbarkeit und Zugang zu unstrukturieren Foschungsdaten (z.B.. Text, Bilder, Audiodateien) in den Wirtschaftswissenschaften und verwandten Disziplinen. Im Frühjahr 2023 startet mit der BERND-Plattform ein zentraler Dienst des Konsortiums. Die Plattform bietet die Möglichkeit der Speicherung und Suche von forschungsrelevanten Datensätzen. Diese Datensätze werden verknüpft mit relevanten Publikationen, Analyseverfahren und Schulungsinhalten des Konsortiums. Ein Schwerpunkt wird auf die Dokumentation von relevanten Machine Learning Methoden zur Verarbeitung von unstrukturierten Daten gelegt. Zusätzlich wird mit dem Data Marketplace Unternehmen die Möglichkeit eingeräumt, ihre Daten sicher für Kooperationen mit Wissenschaftlern zur Verfügung zu stellen. Es entsteht so eine umfassende Infrastruktur zur Unterstützung von Forschenden. In diesem Vortrag werden die Funktionalitäten der BERD-Plattform präsentiert. Darüber hinaus blicken wir auf die Rolle der Bibliotheken in BERD@NFDI, die Möglichkeiten für den Austausch mit den Fachgemeinschaften und blicken voraus auf die zukünftigen Entwicklungsperspektiven der BERD@NFDI Infrastruktur. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Forschungsdaten KW - Open Science KW - FDM KW - research data management KW - NFDI KW - OCR KW - RDM KW - Research Data KW - Research KW - Data Management KW - Repositorien KW - Repositorium Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-191214 ER - TY - GEN A1 - Soltau, Kerstin A1 - Bach, Felix A1 - Göller, Sandra A1 - Hofmann, Stefan T1 - Auf gutem Weg: Bedarfsorientierte Entwicklung des Forschungsdaten-Repositorys RADAR T2 - Poster/ Posterpräsentationen in der Firmenausstellung / Halle H N2 - Digitale Forschungsdaten sicher archivieren und publizieren, sie auffindbar, zugänglich, nachnutzbar und zitierfähig zu machen, war und ist das Ziel des 2017 als Cloud-Dienst gestarteten Datenrepositorys RADAR. Das im Rahmen eines DFG-Projekts entwickelte generische System wird von FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur betrieben und derzeit bereits von mehr als 20 Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen genutzt. Seit Inbetriebnahme von RADAR haben sich sowohl das Umfeld für Forschungsdatenrepositorien als auch die Anforderungen von Forschenden und nutzenden Einrichtungen dynamisch entwickelt. Anhand einer Zeitleiste veranschaulicht das Poster den Funktionsumfang von RADAR und wie das System auf diese dynamischen Veränderungen bis heute reagiert hat und in naher Zukunft reagieren wird. Es zeigt unter anderem folgende bisher erreichte Meilensteine: - Einführung alternativer Betriebsvarianten, bei denen Institutionen eigene IT-Ressourcen in RADAR einbinden können (RADAR Local und Hybrid) - Ansprache neuer Zielgruppen mit community-spezifischen Serviceangeboten, insbesondere im Rahmen der NFDI (RADAR4Culture und RADAR4Chem), - Aktualisierung des disziplinunabhängigen RADAR-Metadatenschemas mit dem Fokus, die Umsetzung der FAIR-Prinzipien durch Implementierung weiterer Standarddaten (ROR und GND) und kontrollierter Vokabulare zu stärken, - Unterstützung flexibler, selbst konfigurierter, disziplinspezifischer Metadatenschemata, - Metadaten-Harvesting-Angebot über den von FIZ Karlsruhe selbst entwickelten OAI-Provider, - Optimierung von Landing-Pages nach Schema.org, auch unter Berücksichtigung von LOD-Ansätzen, - Anreicherung des Quellcodes von Landing-Pages mit Typed-Links gemäß FAIR Signposting, - Steigerung des F-UJI Scores als Indikator für die FAIRness eines Datensatzes durch Teilnahme an der „FAIRness assessment challenge“ des EU-Projekts FAIR-IMPACT, - Einführung der Option, Datenpakete auch WebDAV-unterstützt zu erstellen. T2 - On the right track: Demand-oriented development of the research data repository RADAR KW - Forschungsdaten KW - Forschungsdatenmanagement KW - Repositorium KW - Repository KW - FAIR KW - research data KW - research data management KW - repository KW - FAIR Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-189343 ER - TY - GEN A1 - Parmaksiz, Uta A1 - Markus, Katharina A1 - Wutschka, Alfred A1 - Svoboda, Nikolai A1 - Wallschläger, Marcel A1 - Schmidt, Marcus T1 - Vom Feld ins Langzeitarchiv: Langlebige Forschungsdaten für Generationen T2 - Poster/ Posterpräsentationen in der Firmenausstellung / Halle H N2 - In den Agrarwissenschaften werden Forschungsdaten zeit- und ortsgebunden über einen längeren Zeitraum erhoben. Diese Daten sind nicht reproduzierbar und für eine wissenschaftliche Auswertung besonders wertvoll. BonaRes, das Forschungsdatenrepositorium des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) der BMBF-Förderinitiative „Boden, als nachhaltige Ressource für die Bioökonomie“ stellt sich dieser Verantwortung im Rahmen eines FAIRen dynamischen Datenmanagements und schafft damit Voraussetzungen für die Auffindbarkeit im Open Access, der Interpretierbarkeit und der Wiederverwendbarkeit der Forschungsdaten. Um dem Verlust solcher einzigartigen Daten entgegenzuwirken, werden sie parallel im Digitalen Langzeitarchiv der ZB MED – Informationszentrum für Lebenswissenschaften extern gesichert, können dort digitalen Erhaltungsmaßnahmen unterzogen werden und bei Bedarf an das BonaRes-Repositorium rückübertragen. Das Ziel der Kooperation ist es, langfristige Strategien anzuwenden und dabei heutige wie auch zukünftige Nutzungsszenarien in der Fachcommunity mitzudenken. Die digitale Langzeitarchivierung ist eine geeignete Strategie gegen den Verlust von Daten und Informationen. Das Open Archival Information System (OAIS) (ISO 14721) dient dabei als Referenzmodell mit definierten Verantwortlichkeiten, Prozessen und Funktionseinheiten. Mit unserem Poster gehen wir auf das Konzept, die Voraussetzungen und die entwickelten, überwiegend automatisierten Arbeitsabläufe ein, die im Austausch beider Einrichtungen für die BonaRes-Daten aufgebaut werden. Es zeigt spezifische Anforderungen beim Datentransfer zwischen zwei spezialisierten Systemen und ihren Metadatenstandards auf, sowie die relevanten Kriterien der Langzeitarchivierung und die dafür nachgenutzten und entwickelten Werkzeuge und Herausforderungen. Es zieht zudem positive Bilanz über die Synergieeffekte des sich ergänzenden Expertenwissens beider Bereiche im digitalen Informationsmanagement. T2 - Out of the field and into the long-term archive: Sustainable research data for generations KW - Langzeitarchivierung KW - Forschungsdaten KW - Open Access KW - Synergie KW - Forschungsdatenmanagement KW - Digital Preservation KW - Research Data KW - Open Access KW - Synergy KW - Research Data Management Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-189364 ER - TY - GEN A1 - Jacob, Boris A1 - Kienbaum, Janna A1 - Soltau, Kerstin A1 - Klar, Jochen A1 - Straka, Janine T1 - Landesweite Bereitstellung kooperativer Forschungsdaten-Dienste T2 - Poster/ Posterpräsentationen in der Firmenausstellung / Halle H N2 - Die acht staatlichen Hochschulen Brandenburgs engagieren sich, in Partnerschaft mit außeruniversitären Forschungseinrichtungen, als Landesinitiative „Forschungsdatenmanagement in Brandenburg“ (FDM-BB), gemeinsam für die Etablierung eines professionellen Forschungsdatenmanagements (FDM). Im Rahmen des vom BMBF und MWFK des Landes Brandenburg geförderten Projekts „Institutionalisiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (IN-FDM-BB)“ sollen dabei FDM-Dienste hochschulübergreifend, gemeisam angeboten werden. Dafür wird die institutionelle Repositorium Software "RADAR" des FIZ Karlsruhe weiterentwickelt, so dass diese lokal an einer Hochschule gehostet und für alle anderen brandenburgischen Hochschulen zentral zur Verfügung gestellt werden kann. Die Forschenden können in RADAR ihre Forschungsdaten archivieren und publizieren, falls kein geeignetes fachspezifisches Repositorium existiert. Daneben wird die Software „Research Data Management Organiser" (RDMO) als zentral angebotener Dienst zur Erstellung von Datenmanagementplänen aufgebaut. Beide Dienste werden durch eine Schnittstelle verbunden, um den Prozessschritt von der Planung zur finalen Veröffentlichung oder Archivierung der Forschungsdaten zu unterstützen. Beide FDM-Systeme sind Deutschlandweit bereits im Einsatz, haben etablierte Communitys und werden aktuell für die gemeinsame integrierte Nutzung in Brandenburg technisch und organisatorisch weiterentwickelt. Gemeinsam bilden sie weite Bereiche des Forschungsdatenlebenszyklus ab und werden eine Ergänzung zu den Diensten der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) darstellen. Für den dauerhaften Betrieb der Dienste werden von der Landesinitiative Organisations-, Betriebs- und Kostenmodelle entwickelt sowie ein Helpdesk aufgebaut, welches die Forschenden beim Umgang mit Forschungsdaten unterstützt, um den Anforderungen der guten wissenschaftlichen Praxis Rechnung zu tragen und Open Science zu ermöglichen. KW - Forschungsdaten KW - Forschungsdatenmanagement KW - FDM KW - Forschungsdaten Lebenszyklus KW - Repositorium KW - Research Data Management KW - RDM KW - Research Data Lifecycle KW - Repository Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-188950 ER - TY - GEN A1 - Kammel, Anja T1 - Die FDM-Notrufzentrale – ein Multiplikator*innenmodell für institutionelle FDM-Services T2 - Poster/ Poster Präsentationen (24.05.2023, 12:45 - 13:45, Foyers) N2 - Angebote zum Forschungsdatenmanagement (FDM) gelten als Zukunftsdienstleistungen (nicht nur) von Bibliotheken. Sie können Wissenschaftler*innen über den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus, von der Datenplanung über die Datenerhebung und -analyse bis hin zur Datenarchivierung, -publikation und -nachnutzung unterstützen. An der Technischen Universität Berlin bietet das Servicezentrum Forschungsdatenmanagement (SZF), eine kooperative Einrichtung aus Universitätsbibliothek, Rechenzentrum und Forschungsabteilung, ein umfangreiches Serviceportfolio zum FDM an. Das SZF steht – ähnlich wie andere Serviceanbieter zu Themen der Forschungsunterstützung – vor der Herausforderung, seine Services in der Zielgruppe hinreichend bekannt machen. Ein möglicher Weg, um dies zu erreichen, sind Multiplikator*innen. Hierbei werden die Kontakte anderer Personen in die Zielgruppe genutzt, um die eigenen Services bekannter zu machen. An der Universitätsbibliothek der TU Berlin liegen potentielle Kontaktpunkte mit der Zielgruppe z.B. bei den Fachreferent*innen, beim Auskunftspersonal an den Informationstheken und in der Chat-Auskunft sowie beim Schulungspersonal der Teaching Library. Im Posterbeitrag wird das Multiplikator*innenmodell des SZF, die FDM-Notrufzentrale, präsentiert. Das Modell sieht drei mögliche Rollen vor, aus denen die Kolleg*innen unabhängig von ihrer Funktion wählen können: Möchten Sie nur einen FDM-Notruf absetzen? Soll schon Erste FDM-Hilfe geleistet werden? Oder kann jemand sogar im FDM assistieren? Alle Wege sind hilfreich, um die Sichtbarkeit der FDM-Services zu erhöhen. Für jede Rolle hat das SZF-Team im internen Wiki die mit der jeweiligen Rolle verbundenen Aktivitäten sowie die relevanten Hinweise, Links und Kontakte in übersichtlicher Form zusammengestellt, sodass die Multiplikator*innen die jeweils benötigten Informationen schnell zur Hand haben. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Forschungsdaten KW - FDM KW - Universitätsbibliothek KW - Multiplikator*innen KW - Öffentlichkeitsarbeit Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-185166 ER - TY - GEN A1 - Karsten, Adienne T1 - Mit Service Engineering zur Forschungsunterstützung – das "eLab" der Universität Münster T1 - Using service engineering to support research - the "eLab" at the University of Münster T2 - Poster/ Posterpräsentationen in der Firmenausstellung / Halle H N2 - Dieses Poster stellt die Implementierung der Electronic Laboratory Notebook (ELN)-Software „elabFTW“ an der Universität Münster vor, realisiert in dem Dienst „eLab“, der im Februar 2024 erfolgreich gestartet ist. Es gibt einen Überblick über die effiziente Gestaltung und Optimierung der ELN-Einführung mithilfe des Konzepts des Service Engineering unter Berücksichtigung aller beteiligten Akteure im universitären Umfeld. Das Poster konzentriert sich zunächst auf das „Fünf-Phasen-Modell“ (Meiren/Barth, 2002). Die in diesen Phasen eingesetzten Techniken und Methoden umfassten u. a. User Stories sowie qualitative Interviews für Anforderungsanalysen. Nach jeder Phase wird der Dienstleistungsentwurf diskutiert und genehmigt, bevor er in die nächste Phase übergehen kann. Der Product Owner führt diese Bewertungen in Zusammenarbeit mit einer Expertengruppe durch. Dieser iterative und agile Ansatz gewährleistet einen schrittweisen und detaillierten Dienstentwurf, wobei konstruktives Feedback bei jedem Entscheidungspunkt von wesentlicher Bedeutung ist. Ein weiterer zentraler Aspekt des Posters ist die Einbindung weiterer Stakeholder in den ELN-Implementierungsprozess, der Bereiche wie Datenschutz, IT-Sicherheit und Arbeitsrecht beleuchtet. Diese Einbindung erfolgt bereits in der Konzeptionsphase und umfasst die Abstimmung mit den Datenschutzbeauftragten der Hochschule sowie den Betriebsräten. Das Poster richtet sich an IT- und Datenverantwortliche sowie Wissenschaftler*innen in Hochschulbibliotheken und Forschungseinrichtungen, die sich für die Einführung eines ELN-Systems interessieren. Es zeigt, wie die Bedürfnisse und Anforderungen der verschiedenen Interessengruppen berücksichtigt werden können, um effizientere Forschungsprozesse, eine verbesserte Datenintegrität und eine reibungslose Zusammenarbeit innerhalb der Universitätsumgebung zu ermöglichen, sowohl innerhalb der dienstempfangenden Forschungsgruppen als auch in Bezug auf die Forschungsunterstützung. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Elektronische Laborbücher KW - agiles Projektmanagement KW - Forschungsunterstützung KW - Software Engineering KW - Service KW - Research data management KW - Electronic lab notebooks KW - Agile project management KW - Research support KW - Software engineering KW - Service Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-188972 ER - TY - GEN A1 - Kühner, Janina A1 - Franke, Fabian A1 - Illig, Steffen A1 - Ziegler, Barbara T1 - Was haben Kühe mit Forschungsdatenmanagement gemein? Bibliografie und FIS als Sprungbrett zum FDM T2 - TK 5: Daten und Publikationen/ Services für Forschende: Forschungsinformationssystem (24.05.2023, 09:00 - 10:30, Niedersachsenhalle A (mit Streaming)) N2 - In der aktuellen Standortbestimmung der DINI AG FIS wird empfohlen, das Management von Forschungsdaten und -informationen eng miteinander zu verzahnen. Denn zumeist fehlen zu Beginn des Aufbaus eines institutionellen Forschungsdatenmanagements (FDM) die notwendigen Forschungsinformationen (z. B. zu Projekten und Veröffentlichungen). Dieser fehlende Überblick erschwert in Folge die passgenaue Entwicklung von Services. Idealerweise wird daher in einem ersten Schritt eine bestehende Universitätsbibliografie um Forschungsdaten erweitert und vorhandene Expertise ausgebaut. Ein FIS bietet darüber hinaus die einzigartige Möglichkeit, bibliografische Angaben von Forschungsdaten und Publikationen mit Einrichtungen, Personen sowie Projekten zu vernetzen und transparent nach außen darzustellen. Während sich an einer Universität in der Regel die Forschungsförderung um die Darstellung der Projekte in einem FIS bemüht und Einrichtungen sowie Personen ggf. automatisiert aus dem Identity Management übernommen werden können, liegen der Aufbau und die Pflege einer Bibliografie in der Regel bei der jeweiligen Bibliothek. Diese Datengrundlage stellt den Ausgangspunkt für statistische Auswertungen aller Art dar, sei es im Kontext der Forschungsberichterstattung (KDSF) oder der Leistungsorientierten Mittelvergabe (LOM). Anhand des Bamberger Forschungsinformationssystems, auf Basis von DSpace-CRIS, möchten wir in unserem Vortrag näher auf die Integration von Forschungsdaten in unsere Bibliografie eingehen. Außerdem möchten wir anhand eines Forschungsprojektes Erfahrungen und Workflows im FIS präsentieren, die das Zusammenspiel mit Forschungsdatenrepositorien umfassen. Zudem werden mit den vielfältigen Verknüpfungsmöglichkeiten innerhalb des FIS und einem automatischen Datenexport auf die Website Best-Practice-Beispiele vorgestellt, die Forschende dazu motivieren sollen, ihre Forschungsaktivitäten im FIS zu verzeichnen. KW - Forschungsinformationssystem KW - Forschungsdatenmanagement KW - Universitätsbibliografie KW - Current Research Information System KW - Research Data Management KW - University Bibliography Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-184285 ER - TY - GEN A1 - Dierkes, Jens A1 - Lindstädt, Birte A1 - Seidlmayer, Eva A1 - Hoffmann, Fabian A1 - Depping, Ralf T1 - Qualifizierte Forschungsunterstützung durch Data Stewardship – Die Rolle der Bibliotheken T2 - TK 1: Den Arbeitsalltag gestalten/ Fachreferat im Wandel (25.05.2023, 14:00 - 16:00, Niedersachsenhalle A (mit Streaming)) N2 - Das Konzept Data Stewardship als Unterstützung für Forschende und Forschungsgebiete ist von immer größer werdender Bedeutung. Wissenschaftliche Bibliotheken wenden sich zunehmend dem Forschungsdatenmanagement (FDM) als eigenständigem Servicebereich zu. Die Bezeichnung „Data Steward“ findet sich immer häufiger als Stellenbeschreibung. Das Verständnis darüber, welche Aufgaben, Rollen oder institutionelle Einbettung Data Stewards haben ist jedoch unklar. Bibliotheken gelten als eine Option der zentralen Verortung von Data Stewards und dies wird derzeit erprobt. Der Vortrag bietet Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt DataStew, das die deutsche akademische Landschaft in den Blick nimmt. Hierbei wird auf die relevanten Ergebnisse für Bibliotheken fokussiert. In die Untersuchung wurden Expert*innen aus Biblotheken als Stakeholdergruppe direkt einbezogen. Als Erkenntnisse folgen, dass das Stellenprofil Data Steward differenziert betrachtet werden muss und nur ein Überbegriff sein kann. Data Stewards nehmen eine vermittelnde Rolle an der Schnittstelle von Infrastruktur und Forschung ein und ihre Aufgaben rechtfertigen ein eigenständiges Stellenprofil. Diese Schnittstelle kann gut in Bibliotheken verortet sein. Anhand von Kriterien lassen sich unterschiedliche Profile für Data Stewards ableiten, die notwendige Kompetenzen und somit Ausbildungswege nach sich ziehen. Profilbildende Kriterien sind: (i) institutionelle Verortung, (ii) IT Kenntnisse, (iii) Basiskenntnisse zum FDM, (iv) Notwendigkeit von fachlichen Kenntnissen, (v) Breite des Aufgabenspektrums, sowie (vi) Serviceorientierung in Abgrenzung zu wissenschaftlichen Tätigkeiten. Aus der Kombination der Ausprägungen der Kriterien ergeben sich dann verschiedene Profile. Welche dieser Data Steward-Profile für eine Bibliothek geeignet sind und wie das Zusammenspiel zwischen Bibliothek und anderen Verortungen innerhalb eines Data Stewardship Teams erfolgen kann, wird im Vortrag dargestellt. KW - Data Stewardship KW - Forschungsdatenmanagement KW - Data Stewardship KW - Research Data Management Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-183386 ER -