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Digitale Langzeitarchivierung erfolgt auf Grundlage verbindlicher Regelungen zwischen Langzeitarchiv und Datengeber. Detaillierte organisatorische und technische Bedingungen für Datenübernahmen werden dabei in Absprache zwischen den Kooperationspartnern in einer Übernahmevereinbarung festgehalten. Im Rahmen der Entwicklung des Langzeitarchivs EWIG am Zuse Institute Berlin ist die hier dokumentierte zweite Version der Mustervorlage für Übernahmevereinbarungen entstanden. Das Submission Manifest wurde in aktualisierter Version 1.3 eingefügt, es erfolgten sprachliche Präzisierungen, und die Beispiele möglicher Verzeichnisstrukturen für Transferpakete wurden erneuert.
Digitale Langzeitarchivierung erfolgt auf Grundlage verbindlicher Regelungen zwischen Langzeitarchiv und Datengeber. Detaillierte organisatorische und technische Bedingungen für Datenübernahmen werden dabei in Absprache zwischen den Kooperationspartnern in einer Übernahmevereinbarung festgehalten. Im Rahmen der Entwicklung des Langzeitarchivs EWIG am Zuse Institute Berlin ist die hier dokumentierte Mustervorlage für Übernahmevereinbarungen entstanden.
KOBV Jahresbericht 2013-2014
(2015)
Ensuring the long-term availability of research data forms an integral part of data management services. Where OAIS compliant digital preservation has been established in recent years, in almost all cases the services aim at the preservation of file-based objects. In the Digital Humanities, research data is often represented in highly structured aggregations, such as Scholarly Digital Editions. Naturally, scholars would like their editions to remain functionally complete as long as possible. Besides standard components like webservers, the presentation typically relies on project specific code interacting with client software like webbrowsers. Especially the latter being subject to rapid change over time invariably makes such environments awkward to maintain once funding has ended. Pragmatic approaches have to be found in order to balance the curation effort and the maintainability of access to research data over time.
A sketch of four potential service levels aiming at the long-term availability of research data in the humanities is outlined: (1) Continuous Maintenance, (2) Application Conservation, (3) Application Data Preservation, and (4) Bitstream Preservation. The first being too costly and the last hardly satisfactory in general, we suggest that the implementation of services by an infrastructure provider should concentrate on service levels 2 and 3. We explain their strengths and limitations considering the example of two Scholarly Digital Editions.
Research software has become a central asset in academic research. It optimizes existing and enables new research methods, implements and embeds research knowledge, and constitutes an essential research product in itself. Research software must be sustainable in order to understand, replicate, reproduce, and build upon existing research or conduct new research effectively. In other words, software must be available, discoverable, usable, and adaptable to new needs, both now and in the future. Research software therefore requires an environment that supports sustainability. Hence, a change is needed in the way research software development and maintenance are currently motivated, incentivized, funded, structurally and infrastructurally supported, and legally treated. Failing to do so will threaten the quality and validity of research. In this paper, we identify challenges for research software sustainability in Germany and beyond, in terms of motivation, selection, research software engineering personnel, funding, infrastructure, and legal aspects. Besides researchers, we specifically address political and academic decision-makers to increase awareness of the importance and needs of sustainable research software practices. In particular, we recommend strategies and measures to create an environment for sustainable research software, with the ultimate goal to ensure that software-driven research is valid, reproducible and sustainable, and that software is recognized as a first class citizen in research. This paper is the outcome of two workshops run in Germany in 2019, at deRSE19 - the first International Conference of Research Software Engineers in Germany - and a dedicated DFG-supported follow-up workshop in Berlin.
Anwendung von OPUS für Forschungsdaten – das Beispiel eines außeruniversitären Forschungsinstituts
(2018)
OPUS wurde als Dokumentenserver konzipiert und ursprünglich nicht für den Nachweis von Forschungsdaten angelegt. Mit vergleichsweise geringem Aufwand können dennoch Forschungsdaten als Supplementary Material zu Zeitschriftenbeiträgen publiziert werden. Auch reine Forschungsdatenpublikationen können via OPUS veröffentlicht werden, selbst wenn die gegenwärtig auf Textpublikationen zugeschnittene Metadatenerfassung weniger gut für die Beschreibung reiner Forschungsdaten geeignet ist. Ein Unterschied zu anderen Systemen und Anwendungsszenarien besteht in der Beschränkung, großvolumige Daten nicht innerhalb von OPUS selbst vorzuhalten. Der für das institutionelle Repository des Zuse-Instituts Berlin konzipierte pragmatische Lösungsansatz ist in OPUS ohne zusätzliche Programmierung umsetzbar und skaliert für beliebig große Forschungsdatensätze.
Die nachhaltige Sicherung und Bereitstellung von Forschungsdaten dienen nicht nur der Reproduzierbarkeit früherer Ergebnisse, sondern in hohem Maße auch der Erzielung künftiger Ergebnisse mit dem Ziel, die Qualität, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der Wissenschaft zu fördern. Die folgenden Grundsätze gelten als Leitlinien zur Handhabung von Forschungsdaten im ZIB.
Cultural heritage institutions are on the verge of making their artefacts available in digital form. During this transition they are faced with conceptual and technical challenges that have only little overlap with their traditional domains but provide them with a lot of opportunities. We aim at empowering them to deal with some of these challenges by designing workflows attached to the data flow within a digital long-term preservation system. The preservation framework processes data by utilising micro-services. These are tailored to accommodate data transformations that can help institutions making their data available if they choose to participate in the interconnected digital world
