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Forschung am IST Austria     Biologie und Biophysik     Neurowissenschaften       Evolutionsbiologie           Informatik ...
Ideales Konzept                                             DatenmanagementIdeales Konzept             =                  ...
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Ergebnisse der Ist-Analyse                  Quelle: Ergebnisse der Umfrage http://repository.ist.ac.at/id/eprint/103
Praxis des Daten Publizierens                                                                                          Per...
Was wollen Wissenschaftler?              Vernetzbarkeit       zer-    ut  en lichB   eu nd fr                             ...
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Schwierigkeitenim Projekt        Fehlende Ressourcen                              http://flic.kr/p/8HDJ5B
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Wann unterstützt IR Wissenschaft?                              http://flic.kr/p/4jsnvU
Wann unterstützt IR Wissenschaft?‣  “Easy to Use” für Wissenschaftler‣  Unterstützung in Prozessen‣  Integration in andere...
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Institutional Repository for Research Data - Support for Science and Scientists?!

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Summarizes starting an institutional repository for research data and shows the initial steps. Presented on "5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland" in Leipzig.

Veröffentlicht in: Bildung
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Institutional Repository for Research Data - Support for Science and Scientists?!

  1. 1. IR für ForschUnterstützu ungsdaten ng für Wisse nschaft ?! BID 2013 Jana Porsche IST Austria Leipzig http://wallpaperswide.com/eiffel_tower_8-wallpapers.html
  2. 2. IST AustriaForschungsinstitut (168 Wissenschaftler)GrundlagenforschungCampus eröffnet 2009Ziel: Spitzenforschung in Österreich http://ist.ac.at/fileadmin/user_upload/gallery/Central_Building/IST_BK_227.jpg
  3. 3. Forschung am IST Austria Biologie und Biophysik Neurowissenschaften Evolutionsbiologie Informatik Pflanzenbiologie Mathematik Chemie
  4. 4. Ideales Konzept DatenmanagementIdeales Konzept = für ganzen Lebenszyklus Erzeugen von Daten Wiederver- Verarbeiten wenden Daten Zugänglich Analysieren machen Langzeit- archivieren http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
  5. 5. Ideales Konzept DatenmanagementIdeales Konzept = für ganzen Lebenszyklus Erzeugen von Daten fehlende Wiederver- wenden Verarbeiten Ressourcen Daten 25% Projektmanager Zugänglich Analysieren 25% geteilter Entwickler machen Langzeit- archivieren http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
  6. 6. Mögliches Konzept Erzeugen RichtlinienWiederver- wenden Verarbeiten Empfehlungen Daten + Beratung Zugänglich machen Analysieren Verzeichnis von Langzeit- “subject repositories” archivieren http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
  7. 7. MotivationAnforderungen erfüllenfast 50%der Forschungsgruppenbekommen ERC grants http://flic.kr/p/brd1K2
  8. 8. MotivationMehrwert schaffen‣  zukünftige Zitierbarkeit (wissenschaftlicher Ruf)‣  Wirkung erhöhen‣  Zeit sparen (redundante Arbeitvorbeugen)‣  OA unterstützen http://flic.kr/p/brd1K2
  9. 9. Was wollen wir erreichen? ‣ Wissenschaftler gewinnen ‣  “Easy to Use“ Erfahrung anbieten ‣  Sichtbarkeit erhöhen ‣ Verifizierung und Nachnutzung ermöglichen ‣  Service bereitstellen um die Anforderungen Förderinstitution zu erfüllen‣  Infrastruktur für das Publizieren von Forschungsdaten anbieten http://flic.kr/p/9971ka
  10. 10. Wo stehen wir gerade? 1 Ist Analyse 2 Konzept inklusive Anforderungen 3 2.1 Ist Analyse Ergebnisse Software auswählen 4 2.2 Software anpassen Kooperation/ Favorit EPrints (Kooperation testen 5 Benchmarks verfügbar machen möglich) 3.3 technische Anforderungen Dokumentation Schulungenhttp://wallpaperswide.com/chess_board-wallpapers.html 03/2013 04/2013 08/2013 Herbst 2013
  11. 11. Ergebnisse der Ist-Analyse Quelle: Ergebnisse der Umfrage http://repository.ist.ac.at/id/eprint/103
  12. 12. Praxis des Daten Publizierens Persönliche Website Anzahl Forschungsgruppen Journal Data Center Nirgendwo Biologie und Biophysik Neurowissenschaftenn = 19 Evolutionsbiologie Informatik Quelle: Ergebnisse der Umfrage http://repository.ist.ac.at/id/eprint/103
  13. 13. Was wollen Wissenschaftler? Vernetzbarkeit zer- ut en lichB eu nd fr http://wallpaperswide.com/king_armchair-wallpapers.html
  14. 14. Initiativen
  15. 15. Bausteine Forschungsdaten Repository ‣ Eindeutige Identifikation ‣  (DataCite, DOI) ‣ Metadaten Standards ‣  (erweitertes Schema von DataCite) ‣ Sichtbarkeit ‣  (re3data Registry, Databib) ‣ Empfehlungen (Guidelines) ‣  (Radieschen für DE) ‣ Vermittlung von Know How ‣  (University of Essex) ‣ Software ‣  Eprints (Ev. CKAN als Front-End) http://flic.kr/p/8B2wLz
  16. 16. Schwierigkeitenim Projekt Fehlende Ressourcen http://flic.kr/p/8HDJ5B
  17. 17. Schwierigkeitenim Projekt Forschungsbereiche ohne Datenfreigabe-PraxisForschungsbereiche mit hohem Konkurrenzdruck Einbeziehung/Motivierung von Wissenschaftlern Einheitliche Standards vs. Datendiversität http://flic.kr/p/8HDJ5B
  18. 18. Wann unterstützt IR Wissenschaft? http://flic.kr/p/4jsnvU
  19. 19. Wann unterstützt IR Wissenschaft?‣  “Easy to Use” für Wissenschaftler‣  Unterstützung in Prozessen‣  Integration in andere Systeme‣  Sichtbarkeit erhöhen (Zitierbarkeit)‣ Als Dienstleistung http://flic.kr/p/4jsnvU
  20. 20. r ZIE LEN chaftle n Wissens auf de em üssenSi Jana Porsche jana.porsche@ist.ac.at http://flic.kr/p/btLJkK

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