TY - CHAP A1 - Eilert, Eva A1 - Reiter, Martin ED - Heuveline, Vincent ED - Kling, Philipp ED - Heuschkel, Florian ED - Habinger, Sophie G. ED - Krömer, Cora F. T1 - Challenge Accepted? Möglichkeiten und Grenzen eines NFDI-Serviceverzeichnisses am Beispiel des NFDI-N(HAW)igators T2 - E-Science-Tage 2025: Research Data Management: Challenges in a Changing World N2 - Die Konsortien der Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) bieten eine Vielzahl von Services für das Forschungsdatenmanagement (FDM), die für Forschung, forschungsorientierte Lehre und Transfer an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) von großer Bedeutung sind. Aufgrund institutioneller Besonderheiten stehen HAW jedoch vor spezifischen Herausforderungen bei der Implementierung von FDM-Strukturen. Ein zentraler Lösungsansatz ist die Entwicklung eines Serviceverzeichnisses, das eine gezielte Zuordnung der NFDI-Services zu den Fachbereichen und Bedarfen der Forschenden an HAW ermöglicht – der NFDI N(HAW)igator kann hierfür als beispielhafter Lösungsansatz dienen. Der Beitrag beleuchtet die Notwendigkeit einer klaren Service-Definition, die Bedeutung der Community-Beteiligung und die Herausforderungen bei der Aktualisierung und Pflege eines solchen Verzeichnisses. Es wird aufgezeigt, wie ein umfassendes Serviceverzeichnis zur effektiven Nutzung der NFDI-Angebote beitragen und die FDM Praxis an HAW stärken kann. KW - Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Fachhochschule KW - Beratung Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.11588/heibooks.1652.c23924 SP - 184 EP - 196 PB - heiBOOKS CY - Heidelberg ER - TY - CHAP A1 - Boelter, Sarah A1 - Claas, Oliver A1 - Dähne, Judith A1 - Heuer, Jan-Ocko A1 - Kahlisch, Mareen A1 - Koch, Katharina A1 - Krüger, Frank A1 - Lazarescu, Roxana A1 - Lehmann, Sebastian B.C. A1 - Lubahn, Antje A1 - Pilch, Shanna A1 - Reichwald, Julian A1 - Reiter, Martin A1 - Schirilò, Darina A1 - Schimmer, Thomas M. A1 - Schmidt, Diana A1 - Schmitt, Kathrin A1 - Schreiber, Felix A1 - Schulz, Dörthe A1 - Stiller, Gabriele A1 - Werth, Robert A1 - Wolff, Ian T1 - The Role of Universities of Applied Sciences in the Development of a National Research Data Infrastructure: Situation and Potentials of Universities of Applied Sciences from the Perspective of the Network FDM@HAW [Manuskript und Präsentation] T2 - 2nd Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI) , Aachen, Germany, 26-28 August 2025 (Session 6. Context) KW - Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. KW - Angewandte Forschung KW - Forschungsdatenmanagement KW - Fachhochschule Y1 - 2025 UR - https://web.archive.org/web/20250829210115/https://www.nfdi.de/wp-content/uploads/2025/08/CoRDI-2025-Conference-Programme_final.pdf UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-56313 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.17055442 PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Eilert, Eva T1 - Research Data Lifecycle N2 - A data lifecycle serves as a framework for structured data management. It covers the entire data flow from planning and generation to storage and provision. Measures for structured data management can be taken at all stages of the data lifecycle in order to use data efficiently, ensure its quality and guarantee its long-term availability. This diagram visualizes the research data lifecycle, which is divided into three main areas: planning and repurposing, generation and processing, and storage and provision. Each area comprises specific tasks and processes for handling data. The first phase, “Planning and Repurposing”, contains two key elements. The first is the planning of the research project, in which the objectives, methods and resources are defined. Secondly, it involves researching and reusing existing data in order to assess its usefulness and potential for the project at hand. The second phase, “Generation and processing”, consists of three elements, which are mapped in a separate circular process. First, data is collected and recorded, either through experimental studies, surveys or other methods. The transition from the first phase to the second phase takes place via this element, as this is where the basic generation of own data within the research begins. Secondly, the collected data is stored and organized to ensure its integrity and availability. Thirdly, the relevant information is processed, analyzed and selected. The transition from the second phase to the third phase takes place from this element, as the knowledge gained is prepared for further storage and provision. Overall, the second phase forms a continuous cycle. The third phase “Storage and Provision” consists of three elements. Firstly, the research results are published, be it in scientific journals, repositories or other relevant publication venues. Secondly, the data is archived to ensure its long-term availability and integrity. Thirdly, access to the research results is created, for example through selective access for certain user groups or increased visibility. KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.14752723 N1 - German version available under: https://doi.org/10.5281/zenodo.8087764 This graphic was created as part of the project module of the certificate course Research Data Management 2022/2023 (a cooperative course of the Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement NRW - fdm.nrw, ZB MED - Informationszentrum Lebenswissenschaften and ZBIW). The graphic is available in 3 formats (PNG, SVG, AI) - colors, contours and lettering can be customized depending on the file format. PB - Zenodo ET - v1 ER - TY - GEN A1 - Eilert, Eva A1 - Reiter, Martin T1 - NFDI-N(HAW)igator N2 - Die Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) (https://www.nfdi.de/konsortien/) haben die Bereitstellung von Services und Infrastrukturen, die einem wissenschaftsgeleiteten und fachspezifisch ausgerichteten Umgang mit Forschungsdaten den Weg bereiten, zum Ziel. Um diese Angebote passgenau vermitteln zu können, ist für die individuelle Beratung zum Forschungsdatenmanagement (FDM) eine Kursbestimmung zwischen den angebotenen Leistungen der NFDI-Konsortien und den spezifischen Bedarfen der Forschenden erforderlich: Welches Konsortium bietet welche Leistungen für welchen Fachbereich und welche Datentypen? Die Beantwortung dieser Frage ist mit Hürden verbunden, da 1. nur vereinzelt explizite Übersichten der Serviceangebote einzelner Konsortien vorliegen, 2. keine die DFG-Wissenschaftsbereiche spezifizierende Feingliederung zur fachsystematischen Zuordnung besteht und 3. interdisziplinäre Zuordnungsmöglichkeiten nicht abgebildet werden. Mit der vorliegenden Orientierungshilfe wird nun prototypisch eine Lösungsmöglichkeit skizziert. Unter folgendem Link finden Sie die aktuellste Version des NFDI-N(HAW)igators: https://app.conceptboard.com/board/n8ur-rpq3-tx1f-q20d-kfb5 KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2024 UR - https://app.conceptboard.com/board/n8ur-rpq3-tx1f-q20d-kfb5 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.13973397 CY - Düsseldorf ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Sauther-Patrascu, Katharina Sofie A1 - Schick, Elena A1 - Slowig, Benjamin T1 - Fragen? Antworten! FDM-FAQ - Die Wissensbasis der FDMScout:innen N2 - Know-how im Forschungsdatenmanagement (FDM) aufzubauen und zu erhalten, ist eine grundlegende, stetig an Bedeutung zunehmende Aufgabe an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) (vgl. Buch et al. 2023). Dieses Know-how kommt Mitarbeitenden der FDM-Servicestellen einer Hochschule ebenso zugute wie Forschenden selbst: Es versetzt FDM-Personal in die Lage, Forschende zielführend zu beraten, zu schulen und ihnen adäquate Tools und Services zu vermitteln; Forschenden werden konkrete Lösungswege für (neuartige) praktische Herausforderungen in Forschungsvorhaben aufgezeigt. Beide Gruppen werden weiterhin befähigt, hochschulinterne und -übergreifende Diskurse und Initiativen zum FDM mitzugestalten. Auf diese Weise trägt FDM-Know-how dazu bei, anforderungsgerechte und gewinnbringende Rahmenbedingungen für Forschung an HAW zu schaffen. Im gemeinsamen Handlungsfeld "Information und Sensibilisierung" haben es sich die Projektverbünde der Förderlinie FDMScouts.nrw zur Aufgabe gemacht, das gewonnene Handlungswissen in Form einer FDM-Wissensbasis strukturiert und frei zugänglich zu bewahren (vgl. Eilert/Slowig 2022), um die Weitergabe der gesammelten Erfahrungen auch über die Förderlaufzeit hinaus zu ermöglichen und vor allem andere HAW beim Aufbau von Know-how in den FDM-Servicestellen zu befähigen. Zweck der nun vorliegenden Wissensbasis ist es, den Zielgruppen der Beschäftigten in FDM-Servicestellen und der Forschenden den Einstieg ins Forschungsdatenmanagement zu erleichtern – gerade in Anbetracht der Tatsache, dass sich FDM-Strukturen an HAW vielfach noch in der Aufbau- oder Konsolidierungsphase befinden. Sie trägt dementsprechend solche Aspekte zusammen, die sich erfahrungsgemäß als besonders relevant erweisen: Was ist zwecks Orientierung im weitreichenden Feld FDM von besonderer Wichtigkeit (Begriffe, Einstiegsseiten, Umsetzungstipps etc.)? Welche Ressourcen und Anlaufstellen sind zentral? Welche Fragen stellen sich für Forschende und FDM-Personal immer wieder? FDM-Wissen aufzubauen und zu vermitteln bedeutet, diese und ähnliche Fragen zu beantworten. In diesem Sinn dient das Format der Frequently Asked Questions als grundlegende Organisationsmethode der vorliegenden Wissensbasis. Als Verknüpfung häufig gestellter Fragen mit kompakten Antworten stellen die FAQs niedrigschwellig Wissen bereit und tragen im Idealfall durch ihre Interaktionsorientierung zur Gestaltung konkreter Kommunikationssituationen (Beratungsgespräche, Schulungen) bei. Als Einstiegspunkte dienen die einzelnen Phasen des Forschungsdatenlebenszyklus und die Fragen, die sie regelmäßig aufwerfen. Darunter finden Forschende und FDM-Servicepersonal Antworten, Informationen und Links, die Orientierung bieten und Umsetzungsschritte benennen. Als GitHub-Repository realisiert, ist die Möglichkeit zur dezentralen Aktualisierung und Erweiterung gegeben. Insgesamt leistet die Wissensbasis einen Beitrag zur Dokumentation der Arbeit der FDMScouts.nrw-Verbünde und soll die nachhaltige Verankerung von FDM an HAW unterstützen. KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement KW - Wissensbasis KW - FAQ Y1 - 2024 UR - https://fdmscouts-nrw.github.io/Wissensbasis/ U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.12760388 N1 - Is supplement to Software: https://github.com/FDMScouts-nrw/Wissensbasis/tree/v1.0 (URL) PB - Zenodo, GitHub ER - TY - THES A1 - Söhnitz, Stefanie T1 - Entwicklung eines prototypischen digitalen Workflows, der einen qualitätsgesicherten Publikationsprozess auf Basis von definierten Qualitätskriterien für Publikationen nachweist N2 - Hintergrund: Durch die Digitalisierung hat sich die Art des Publizierens verändert. Es ergeben sich neue Publikationswege und -formen. Eine Reflexion der traditionellen Ansichten über Publikationen und die Sicherung der Qualität ist erforderlich. Damit ergibt sich die Intension der Arbeit: Gegenwärtige Qualitätskriterien zu erfassen, zu analysieren und neuartige Möglichkeiten aufzuzeigen. Methoden: Die theoretische Basis für den Stand der Forschung erfolgt durch eine repräsentative Literaturrecherche. Die Extraktion der Qualitätskriterien basiert auf einer selektiven Quellenauswahl. Ergänzend werden sechs Expert:innen anhand eines halbstrukturiertem Interviewleitfadens befragt. Die extrahierten Erkenntnisse aus der Analyse fließen in einen Wissensgraph und liefern Ansätze für eine Qualitätssicherung. Die Modellierung einer Anwendung wird auf Basis des Standards BPMN 2.0 umgesetzt. Ergebnisse: Es wird ein Qualitätskriterien-Index erstellt, der zur Ausweisung von Qualitätsmerkmalen für Publikationen führt. Diese bilden die Wissensbasis für eine Web-Anwendung. Der darin enthaltene prototypische Workflow leitet die:den Autor:in durch Kriterien. Als Ergebnis werden die Publikationen mit Qualitätsmerkmalen angereichert. Diese Arbeit liefert das theoretische Konzept für die Anwendung. Es beinhaltet ein Mockup und eine erste prototypische Umsetzung. Dies bietet die Basis für eine bedarfsorientierte, reale Entwicklung. Schlussfolgerungen: Eine reale, technische Umsetzung ist mit entsprechenden Ressourcen realisierbar. Vorab wird empfohlen, die ermittelten Qualitätskriterien mit einer Nutzer:innengruppe zu reflektieren bspw. in Form einer qualitativen Erhebung. Diese liefert Hypothesen und fördert die Akzeptanz für die Ausweisung von Qualität. Das Ergebnis behandelt keine fachdisziplin-spezifischen Aspekte. Erfolgt dies, wird es zu einer Erweiterung der Anwendung führen. Ebenfalls sollte die Usability der Anwendung getestet werden, bevor die reale Umsetzung erfolgt. Das erstellte Konzept, ein Mockup und der Prototyp liefern die Ausgangslage für die Entwicklung. KW - Qualitätssicherung KW - wissenschaftliche Literatur KW - Open Science Y1 - 2023 PB - Technische Hochschule Wildau CY - Wildau ER - TY - BOOK A1 - Kahlisch, Mareen T1 - Ästhetik des Chaos. Beobachtungen zur Struktur der Narration in Luigi Pirandellos 'Novelle per un anno' N2 - Der Chaos-Begriff ist für Pirandello nicht nur identitätsbestimmend, sondern wird auch mit seinem Novellenwerk in Verbindung gebracht, denn die ‚Novelle per un anno‘ scheinen sich jeder Bestimmung konkreter Ordnungsmuster zu widersetzen. Die vorliegende Studie befasst sich mit der bisher noch nicht eingehend erforschten Frage danach, welche Strukturprinzipien den ‚Novelle per un anno‘ zugrunde liegen. Über klassisch-narratologische Textanalysen ausgewählter Novellen hinaus wird eine medienhistorische Perspektive eingenommen. Dies erlaubt Aussagen über den Einfluss des jeweiligen Publikationsmediums auf die Konstitution der Texte und die Gattung Novelle sowie eine Deutung der z.T. intensiven Umschriften der Novellen. So zeigt sich, dass sich die Novellen innerhalb der Sammlung zueinander verhalten und über Themen, Motive und narrative Strukturen, aber auch über ihren medienhistorischen Kontext netzartig miteinander verbunden sind. Die Texte werden buchstäblich in die ‚Novelle per un anno‘ und damit einhergehend in eine Ästhetik des Chaos ‚eingeschrieben‘. KW - Italienische Literatur KW - Gattungsgeschichte KW - Mediengeschichte KW - Corriere della Sera KW - Ästhetik Y1 - 2023 SN - 978-3-8253-9513-1 N1 - Die Arbeit wurde zuvor als Dissertation an der Universität Klagenfurt eingereicht (2022) und für den Druck redaktionell überarbeitet. SP - 345 PB - Carl-Winter-Universitätsverlag CY - Heidelberg ET - 1. Aufl. ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Sauther-Patrascu, Katharina A1 - Schick, Elena T1 - Generalisierte FDM-Aufgaben an HAW sowie Erfahrungen in der hochschulübergreifenden Zusammenarbeit und Integration NRW- und bundesweiter Angebote: Die Perspektive der FDMScout*innen N2 - Forschungsdatenmanagement (FDM) nimmt in Wissenschaftsinstitutionen und Scientific Communities einen immer größeren Stellenwert ein. Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) sehen sich mithin der Aufgabe gegenübergestellt, Rahmenbedingungen für ein gelingendes FDM in Forschungsvorhaben zu schaffen. Die vorliegende Grafik hat zum Ziel, die Ausgestaltung dieser Rahmenbedingungen zu befördern, indem sie – mit Blick auf die operative Ebene – die Bedarfe der Forschenden mit FDM-Dienstleistungen zusammenbringt sowie Wechselwirkungen visualisiert. Auf diese Weise soll sie die Komplexität des Handlungsfelds FDM veranschaulichen und zugleich als Handreichung zur Ausgestaltung adäquater FDM-Ressourcen und -Prozesse für die Zielgruppe der Forschenden dienen. Die Zusammenstellung basiert auf den generalisierten Erfahrungen, die zwischen 2020 und 2023 von den in der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ finanzierten Projektverbünden in vier gemeinsamen Handlungsfeldern (Netzwerkarbeit, Information und Sensibilisierung, Koordination, Beratung) gesammelt wurden. Die zehn beteiligten Hochschulen arbeiteten in fünf Verbünden an Strukturen und Prozessen für eine nachhaltige Etablierung des Forschungsdatenmanagements vor Ort. Dabei berücksichtigt die Grafik überregionale Serviceangebote und Institutionen für den Bereich FDM, wie sie bis zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zur Verfügung standen. KW - Forschungsdaten KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7886667 PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Eilert, Eva T1 - Datenlebenszyklus N2 - Ein Datenlebenszyklus dient als Rahmen für das strukturierte Datenmanagement. Er umfasst den gesamten Datenfluss von der Planung über die Erzeugung bis hin zur Aufbewahrung und Bereitstellung. An allen Stationen des Datenlebenszyklus können Maßnahmen für ein strukturiertes Datenmanagement getroffen werden, um Daten effizient zu nutzen, ihre Qualität sicherzustellen und ihre Langzeitverfügbarkeit zu gewährleisten. Die vorliegende Grafik visualisiert den Datenlebenszyklus, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt: Planung und Nachnutzung, Erzeugung und Bearbeitung sowie Aufbewahrung und Bereitstellung. Jeder Bereich umfasst spezifische Aufgaben und Prozesse im Umgang mit Daten. Die erste Phase „Planung und Nachnutzung“ beinhaltet zwei wesentliche Elemente. Als Erstes erfolgt die Planung des Forschungsvorhabens, bei der die Ziele, Methoden und Ressourcen definiert werden. Als Zweites umfasst sie die Recherche und Wiederverwendung bereits vorhandener Daten, um deren Nutzen und Potenzial für das vorliegende Projekt einzuschätzen. Die zweite Phase „Erzeugung und Bearbeitung“ besteht aus drei Elementen, die in einem eigenen zirkulären Ablauf abgebildet sind. Als Erstes werden Daten erhoben und erfasst, entweder durch experimentelle Studien, Umfragen oder andere Methoden. Der Übergang von der ersten Phase zur zweiten Phase erfolgt über dieses Element, da hier die grundlegende Generierung eigener Daten innerhalb der Forschung beginnt. Als Zweites werden die gesammelten Daten gespeichert und organisiert, um ihre Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Als Drittes erfolgt die Verarbeitung, Analyse und Auswahl der relevanten Informationen. Der Übergang von der zweiten Phase zur dritten Phase erfolgt aus diesem Element, da die gewonnenen Erkenntnisse für die weitere Aufbewahrung und Bereitstellung vorbereitet werden. Insgesamt bildet die zweite Phase einen kontinuierlichen Kreislauf. Die dritte Phase „Aufbewahrung und Bereitstellung“ besteht aus drei Elementen. Als Erstes erfolgt die Publikation der Forschungsergebnisse, sei es in wissenschaftlichen Zeitschriften, Repositorien oder anderen relevanten Publikationsorten. Als Zweites werden die Daten archiviert, um ihre Langzeitverfügbarkeit und -integrität zu gewährleisten. Als Drittes wird Zugang zu den Forschungsergebnissen geschaffen, beispielsweise über eine gezielte Freigabe für bestimmte Nutzergruppen oder Erhöhung der Sichtbarkeit. KW - Forschungsdaten KW - FDM KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.8087764 N1 - Diese Grafik entstand im Rahmen des Projektmoduls des Zertifikatskurses Forschungsdatenmanagement 2022/2023 (Ein kooperatives Angebot der Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement NRW - fdm.nrw, ZB MED - Infor­mationszentrum Lebens­wissen­schaften und ZBIW; https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php). Die Grafik steht in 3 Formaten zur Verfügung (PNG, SVG, AI) - Farben, Konturen und Beschriftung sind je nach Dateiformat individualisierbar. PB - Zenodo ER - TY - GEN A1 - Buch, Susanne A1 - Claas, Oliver A1 - Eilert, Eva A1 - Fliegner, Angelika A1 - Raatz, Philip A1 - Reiter, Martin A1 - Schick, Elena A1 - Slowig, Benjamin T1 - Hochschulübergreifende Zusammenarbeit gestalten: FDMScouts.nrw N2 - Im Rahmen des 55. Jour Fixe FDM der Landesinitiative fdm.nrw gaben die Mitglieder der Förderlinie FDMScouts.nrw einen Einblick in ihre Zusammenarbeit und stellten die Ergebnisse ihrer bisherigen Arbeit vor. Ziel der Förderlinie ist es, bedarfsgerechte Möglichkeiten zu schaffen, das Thema FDM sowohl strategisch als auch operativ nachhaltig an Hochschulen für angewandte Wissenschaften in NRW zu verankern. 10 Hochschulen in 5 Verbünden arbeiten seit 2020 gemeinsam an Diensten und Angeboten. Koordiniert werden die Aktivitäten von der Landesinitiative fdm.nrw. Die Originalpräsentation ist über Conceptboard einsehbar: https://app.conceptboard.com/board/c87t-okqh-6utn-74xg-n182 KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7100472 PB - Zenodo ER -