Forschungsdatenmanagement und die DARIAH-DE Datenföderationsarchitektur – Workshop bei der DARIAH-DE Grand Tour 2018

Die Menge der heute durch öffentliche Netzwerke verfügbaren und für die kultur- und geisteswissenschaftliche Forschung relevanten Kollektionen steigt nicht zuletzt aufgrund der Verwendung von Zugriffs- und Beschreibungsstandards stetig an und bietet Forscherinnen und Forschern einen potenziellen Zugang zu einer Vielzahl heterogener Ressourcen. Neben den durch Museen, Archive, Bibliotheken, Universitäten und außeruniversitären Forschungseinrichtungen bereitgestellten Sammlungen entwickeln Forscherinnen und Forscher selbst eigene Forschungsdaten, deren Wert insbesondere durch Publikation, Nachweisbarkeit und Kontextualisierung gesteigert werden kann.

Mit der Datenföderationsarchitektur (DFA) unterstützt DARIAH-DE Forscherinnen und Forscher bei unterschiedlichen Aufgaben entlang von Forschungsdatenmanagementprozessen:

Das DARIAH-DE Repository speichert Forschungsdaten und zugehörige Metadaten in einer langfristig nachweisbaren Form. Daten können über die Oberfläche des DARIAH-DE Publikators bequem eingespielt werden.
In der Collection Registry können Forschungsdaten-Sammlungen in DARIAH-DE nachgewiesen und beschrieben werden.
Im Data Modeling Environment (DME) werden Daten schießlich modelliert und durch so genannte Mappings kontextualisiert. So können heterogene Daten miteinander verbunden und Interoperabilität hergestellt werden.
Die Generische Suche bringt die Funktionalität und Informationen aus Repository, Collection Registry und DME schließlich zusammen und ermöglicht Suchanfragen über die verteilten Datensätze registrierter Sammlungen.

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Quelle: https://dhd-blog.org/?p=10050

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Meine erste Kollektion im DARIAH-DE Ropository

Da die geistes- und kulturwissenschaftliche Community endlich ein eigenes fachwissenschaftliches Repositorium hat, (1) heißt es nun, Forschungsdaten aus abgeschlossenen und laufenden Projekten zu sichten und zu veröffentlichen. Den Anforderungen der Deutschen Forschungsgemeinschaft nachzukommen (2) und gleichzeitig die eigene Forschung bekannter zu machen — das sollte doch lohnen.

Gesagt – getan! Aber welche Daten kann und will man zuerst publizieren? Welche darf man? Bei der zweiten Frage hilft die Dokumentation und die FAQ (3 ), bei der ersten werde ich dann doch unsicher. Bei den älteren Projekten speicherte ich zwar meine Daten (leider nur meistens) unter noch heute interpretierbaren Namen, machte Backups, finde sogar die Speichermedien, aber kann ich diese Dateien jetzt selbst noch nutzen? Und noch wichtiger: Welche Daten sind für die Nachnutzung interessant? Und wie lassen sie sich beschreiben?

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Quelle: http://dhd-blog.org/?p=8798

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