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"abstractNote": "Die Motivation für dieses Best-Practice-Handbuch zum Forschungsdatenmanagement (FDM) entstand aus zahlreichen Gesprächen und Interviews, die wir mit Anwendern aus den Bereichen Ingenieur- und Naturwissenschaften geführt haben. Dabei wurde immer wieder deutlich, dass ein praxisorientierter FDM-Leitfaden fehlt und dringend benötigt wird. Die verfügbaren, eher theoretisch ausgerichteten Darstellungen sind in der praktischen Anwendung meist nur von begrenztem Nutzen. So erklären sie beispielsweise nicht, wie man konkret einen Datenmanagementplan (DMP) schreibt und worauf Drittmittelgeber achten. Selbst für den praktischen Betrieb eines elektronischen Laborjournals (ELN) sind Anwender fast ausschließlich auf die Handbücher des jeweiligen Systems angewiesen, was für viele Anwender eine große Hürde darstellt. Auch rechtliche Fragen sind oft ein Problem, beispielsweise bei der Vergabe von Lizenzen oder der Verwendung externer Daten.\n\nWir haben uns daher entschlossen, dieses Best-Practice-Handbuch für FDM zu verfassen, um diese Lücken zu schließen und Wissenschaftlern kostenlose praktische Hilfe anzubieten. Beispielsweise gehen wir detailliert darauf ein, wie man einen DMP verfasst, erläutern die rechtlichen Aspekte von FDM, die im Alltag zu beachten sind, zeigen Beispiele für die Verwendung und Bedienung der freien elektronischen Laborbücher JuliaBase, eLabFTW und Kadi4Mat, diskutieren Aspekte der Datenqualität und -analyse und welche Open-Source-Software hierfür verwendet werden kann. Wir zeigen, wie Daten zwischen verschiedenen ELNs ausgetauscht und nachverfolgt werden können, und demonstrieren die Veröffentlichung von Daten. Außerdem erklären wir, wie Forschungsdaten für maschinelles Lernen genutzt und wiederverwendet werden können und welche Anforderungen dafür erfüllt sein müssen. Abschließend erläutern wir sichere Möglichkeiten zur dauerhaften Speicherung von Daten und geben hilfreiche Tipps und Hinweise für die Suche nach weiteren Informationen.\n\nDieses ist eine überarbeitete Version 1.1 des Originalhandbuchs aus dem Jahr 2025.\n\nDanksagung: Wir bedanken uns bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG für die Förderung im Rahmen von NFDI, inbesondere des Konsortiums NFDI4ING (Projekt-Nummer: 442146713).\n\nEine englische Version steht ebenfalls auf Zenodo zur Verfügung, unter dem Link https://doi.org/10.5281/zenodo.18468308",
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"abstractNote": "Diese Sammlung enthält kurze 1-seitige Fact-Sheets zu vielen bekannten Fördermittelgebern für den deutschen Wissenschaftraum mit ihren Anforderungen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) sowie einem Glossar auf der 2. Seite/Rückseite der Fact Sheets. Die Sammlung ist gedacht als Hilfestellung für den Beratungsalltag an deutschen Hochschulen. Die Fact-Sheets sollen helfen, einen schnellen und besseren Überblick über die sehr heterogenen Anforderungen und Fördermöglichkeiten von FDM in Forschungsprojekten zu erhalten. \n\nIn den Fact-Sheets können Sie Angaben zu Ihrem eigenen lokalen FDM-Support machen. So können Sie die Dokumente selbst erweitern und an Ihre Antragsberatung oder direkt an Ihre Forschenden weitergeben.\n\nDie Sammlung ist in drei verschiedene Elemente aufgeteilt:\n\n\n\nMehrere bereits ausgefüllte Facts-Sheets, die Nutzerinnen und Nutzer sofort verwenden können.\n\nEin bearbeitbares Fact-Sheet-Template, das interessierte Beitragende für weitere Fördermittelgeber und Förderlinien befüllen können. \n\nDokumentation mit Anleitungen - eine zur Nutzung der Fact Sheets und eine zur Erstellung von neuen Fact Sheets.\n\n\nMitwirkung ausdrücklich erwünscht! Wir wären sehr dankbar, wenn uns neu entstandene Fact-Sheets zur Veröffentlichung und Erweiterung der Sammlung bereitgestellt werden. Vielen Dank!Die Fact-Sheets wurden im Rahmen einer Arbeitsgruppe von Projektmitgliedern der Landesinitiative Forschungsdatenmanagement Niedersachsen (FDM-NDS) erarbeitet. Die Landesinitiative FDM-NDS ist ein Projekt der Hochschule.digital Niedersachsen (HdN). Die Landesinitiative wird im Rahmen von zukunft.niedersachsen, einem Förderprogramm vom Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK) und VolkswagenStiftung, gefördert.\n\n \n\nHochgeladene Dateien\n\n\n\n\nDateiname\nBeschreibung\n\n\nFact-Sheet_BMFTR_HAW-ForschungsAkzente.pdf\nFact Sheet zu den FDM-Anforderungen in der Förderrichtlinie \"HAW-ForschungsAkzente\" des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)\n\n\nFact-Sheet_BMLEH_FNR.pdf\nFact Sheet zu den FDM-Anforderungen im Förderprogram \"Nachhaltige Erneuerbare Energien\" des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH)\n\n\nFact-Sheet_DFG.pdf\nFact Sheet zu den allgemeinen FDM-Anforderungen in Förderrichtlinien der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)\n\n\nFact-Sheet_ERC.pdf\nFact Sheet zu den FDM-Anforderungen in Förderrichtlinien des European Research Council (ERC)\n\n\nFact-Sheet_EU-Horizon.pdf\nFact Sheet zu den FDM-Anforderungen in der Förderrichtlinie \"Horizon Europe\" der Europäischen Union\n\n\nFact-Sheet_NBank-MWK.pdf\nFact Sheet zu den FDM-Anforderungen in Förderrichtlinien der NBank und des niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur (nds. MWK)\n\n\nFact-Sheet_VW-Stiftung.pdf\nFact Sheet zu den allgemeinen FDM-Anforderungen in Förderrichtlinien der VolkswagenStiftung\n\n\nFact-Sheet_VW-Stiftung_Data_Reuse.pdf\nFact Sheet zu den FDM-Anforderungen im Förderprogramm \"Data Reuse\" der VolkswagenStiftung\n\n\n20260224_Fact-Sheet_bearbeitbar.pdf\nFact-Sheet-Vorlage zum Ausfüllen\n\n\nInformation-zur-Nutzung-des-Fact-Sheets.pdf\nInformationen über die Nutzung der ausgefüllten Facts Sheets\n\n\nInformation-zur-Bearbeitung-des-Fact-Sheets.pdf\nAnleitung zum Ausfüllen der Fact-Sheet-Vorlage",
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"abstractNote": "Replication Research is an interdisciplinary journal for replication research. This includes reproductions, where the same code and data are used to verify the originally reported results, close replications, where new data is collected with a method closely resembling an original study, or conceptual replications, where a previously tested hypothesis is re-tested using new methods and new data. For an up-to-date list of disciplines from which we accept submissions, see our landing page. If your discipline is not covered and you would like to submit your research, please get in touch with the Editor-in-Chief.",
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"abstractNote": "Dieses Readme-Template liegt in Markdown vor und ist eine Vorlage für die Dokumentation von Forschungsdatensätzen. Die Datei existiert in Deutscher und in Englischer Sprache und umfasst die Inhaltsschwerpunkte: Projekttitel (Project Title) Beschreibung (Description) Mitwirkende (Contributor Roles) Zitation (Citation) Struktur des Datensatzes (Structure of the dataset) Materialien und Methoden (Materials and methods) Erste Schritte (Getting started) Lizenz (License) Danksagungen (Acknowledgments) Kontakt (Contact) Zusätzliche Hinweise (Additional Notes) Im Markdown-Syntax werden die Inhaltsschwerpunkte als Überschriften (mit #) versehen. Als normaler Text folgt eine Beschreibung des Inhalts. Template-Vorlagen für die Beschreibung benutzen den Code-Syntax (mit ```...```), um Fehlformatierungen in Markdown zu vermeiden. Darunter können ein oder mehrere Beispiele folgen, die als Kommentar eingefügt sind (mit ). Es wird empfohlen, einen Texteditor zu verwenden, der die Markdown-Syntax lediglich hervorhebt, ohne sie direkt zu interpretieren, damit der Text weiterhin bearbeitbar bleibt. Für die Nutzung der Templates sollten die Beschreibungstexte und Beispiel-Kommentare entfernt und durch eigene Inhalte ersetzt werden. Folgende Coffee Lecture kann als Erstinformation zu Bedeutung und Verwendung von ReadMe-Dateien genutzt werden. Das Template wurde ursprünglich als Begleitmaterial zur Verfügung gestellt: \"Forschungsdatenbeschreibung - Das Anlegen von Codebooks und Readme-Dateien\" Folien: https://doi.org/10.5281/zenodo.7569117 Video: https://www.youtube.com/watch?v=mr7AteFTh78",
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"title": "Nutzung von Social-Media-Daten in der Bildungsforschung. Version 1.2",
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"abstractNote": "Diese Publikation möchte Forschende dabei unterstützen, Anforderungen und Prozesse bei der Erhebung und Verwendung von Social-Media-Daten zu erkennen und zu reflektieren und somit einen produktiven und rechtssicheren Umgang mit diesen Daten zu ermöglichen bzw. zu erleichtern. Die vorliegende Handreichung präsentiert zuerst einen allgemeinen Einstieg in die Definition von Social Media (Kapitel 2) und thematisiert verschiedene Zugangswege zu Social-Media-Daten sowie die Verknüpfung dieser Daten mit Daten aus anderen Erhebungsformaten (Kapitel 3). Anschließend wird vertiefend auf zentrale Rechtsbereiche eingegangen, die bei der Forschung mit Social-Media-Daten tangiert sein können (Kapitel 4). Die Beschreibung bezieht sich auf entsprechende Gesetze und Rechtsvorschriften, hat jedoch den Anspruch, anhand praktischer Bezüge die rechtlichen Grundlagen und ihre Bedeutung für die Forschungspraxis zu reflektieren. In Kapitel 5 wird der Aspekt des Datenschutzes konkret anhand des Themas der informierten Einwilligung diskutiert, wobei speziell auch auf Besonderheiten bei der Erhebung von Daten in und mit Social Media eingegangen wird. Die Handreichung gibt abschließend Hinweise und Empfehlungen für das Archivieren und Publizieren von Social-Media-Daten mit Hinweisen auf vertiefende Informationsquellen zu diesem Thema (Kapitel 6). (DIPF/Orig.)",
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"publisher": "DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation",
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"abstractNote": "Die nachfolgenden Empfehlungen beschreiben die Erfahrungen und Best Practices der Mitglieder der Unterarbeitsgruppe “Datenmanagementpläne” der DINI/nestor-AG Forschungsdaten. Sie sollen als Orientierungs- und Arbeitshilfe dienen und beschreiben mögliche Vorgehensweisen vor, während sowie nach einem Beratungstermin zu Datenmanagementplänen (DMP). Es wird auf die Bedeutung der Anforderungen der Forschungsförderer hingewiesen. Außerdem werden Checklisten, DMP-Templates und -Tools benannt sowie auf einzelne Unterschiede eingegangen. Einen weiteren wichtigen Punkt im Forschungsdatenmanagement und damit auch im DMP stellt die Kostenkalkulation dar. Zum Schluss wird auf die Evaluation von DMPs eingegangen, um die Qualität des DMPs zu prüfen, aus vorangegangenen DMPs zu lernen und die Beratung stetig zu verbessern.",
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"rights": "Copyright (c) 2020 Kerstin Helbig, Ivonne Anders, Petra Buchholz, Gianpiero Favella, Daniela Hausen, Sonja Hendriks, Jochen Klar, Evamaria Krause, Thilo Paul-Stüve, Karsten Peters, Torsten Rathmann, Stephanie Rehwald, Jessica Rex, Volker Soßna, Johannes Sperling, Annette Strauch, Pia Voigt, Creative Commons Attribution 4.0 International",
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"title": "Forschungsdatenmanagement in kleinen Forschungsprojekten. Eine Handreichung für die Praxis",
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"abstractNote": "Die Handreichung verfolgt das Ziel, den Forschenden in sozial-, verhaltens- und wirtschaftswissenschaftlichen Projekten den Einstieg in das Forschungsdatenmanagement (FDM) zu erleichtern. Im Fokus stehen dabei einzelne Forschungsprojekte oder kleinere temporäre Projektverbünde, die einen Datenbestand aufbauen und langfristig nutzen und/oder zur Verfügung stellen wollen, ohne bisher auf institutionelle Infrastrukturen zurückzugreifen. Die Broschüre besitzt Überblickscharakter, beschränkt sich auf sozial-, verhaltens- und wirtschaftswissenschaftliche Daten, ist anwendungsorientiert und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.",
"publicationTitle": "RatSWD Output Series",
"publisher": "Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)",
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