Themen

Wissenschaftliche Aspekte

Organisatorische Aspekte

Verantwortung

Anforderungen und notwendige Werkzeuge

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Glossar

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• Datenerhebung inkl. zugehöriger Metadaten muss systematisch
  erfolgen und hinreichend dokumentiert werden.
• Qualitätskontrolle bereits während der Datenerhebung
  ist essentiell für einen sinnvollen Ressourceneinsatz.
• Organisatorische Aspekte umfassen Schemata für Dateinamen
  und Verzeichnisse genauso wie ELNs und PIDs.
• Rechtliche Aspekte wie Datenschutz und Persönlichkeitsrechte
  müssen bei der Datenerhebung konsequent beachtet werden.
• Praktisch verantwortlich sind die einzelnen Forschenden,
  die Projektleitung für die Etablierung der Prozesse.

Diese Fragen dienen der persönlichen Beschäftigung mit der Thematik, werden aber nicht separat in der Vorlesung besprochen.

• Warum ist es für die Wissenschaftlichkeit so wichig, vom Bekannten zum Unbekannten voranzuschreiten, also insbesondere als Ausgangspunkt eigener Forschung bekannte Ergebnisse mit der eigenen Ausstattung zu reproduzieren?
• Was ist die eigentliche Herausforderung bzgl. der Metadaten während der Datenaufnahme?
• Welche Fragen sollten Metadaten zur Datenaufnahme beantworten?
• Warum ist es so wichtig, die Metadaten zur Datenaufnahme während der (oder zumindest in direkter zeitlicher Nähe zur) Datenaufnahme zu erheben?
• Warum ist eine Qualitätskontrolle \emph{während} (oder unmittelbar nach) der Datenerhebung so wichtig? Wer ist dafür verantwortlich, welche Anforderungen sind an die verwendeten Werkzeuge zu stellen und wie könnten entsprechende Werkzeuge aussehen?
• Welche Kriterien muss ein Format zur Metadatenerhebung erfüllen?

Eine kommentierte und handverlesene Liste mit weiterführender Literatur zum Thema. Die Auswahl ist zwangsläufig subjektiv.

Das Buch von K. Briney [Briney, 2015Briney, Kristin (2015): Data Management for Researchers: Organize, Maintain and Share your Data for Research Success, Pelagic Publishing, Exeter, UK], insbesondere Kapitel 4 und 5, liefert wertvolle Hinweise zu Dokumentation und Organisation von Forschungsdaten, die zusammen wesentliche Aspekte der Datenerhebung darstellen. Die Voraussetzungen für Schemata und Formate zur Erhebung von Metadaten während der Datenaufnahme werden detailliert in [Paulus, 2023Paulus, Bernd; Biskup, Till (2023): Towards more reproducible and FAIRer research data: documenting provenance during data acquisition using the Infofile format, Digit. Discov. 2:234-244] diskutiert. Wertvolle Hinweise zur strukturierten Dokumentation des Forschungsprozesses in Form von Laborbüchern (egal ob digital oder auf Papier) liefern u.a. [Kanare, 1985Kanare, Howard M. (1985): Writing the Laboratory Notebook, American Chemical Society, Washington, D.C., Ebel, 2004Ebel, Hans F.; Bliefert, Claus; Russey, William E. (2004): The Art of Scientific Writing, Wiley-VCH, Weinheim]. Lesenswert ist dazu auch der Artikel von K. Shankar [Shankar, 2007Shankar, Kalpana (2007): Order from chaos: The poetics and pragmatics of scientific recordkeeping, J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 58:1457-1466].

• Briney, Kristin (2015): Data Management for Researchers: Organize, Maintain and Share your Data for Research Success, Pelagic Publishing, Exeter, UK
• Ebel, Hans F.; Bliefert, Claus; Russey, William E. (2004): The Art of Scientific Writing, Wiley-VCH, Weinheim
• Kanare, Howard M. (1985): Writing the Laboratory Notebook, American Chemical Society, Washington, D.C.
• Paulus, Bernd; Biskup, Till (2023): Towards more reproducible and FAIRer research data: documenting provenance during data acquisition using the Infofile format, Digit. Discov. 2:234-244
• Shankar, Kalpana (2007): Order from chaos: The poetics and pragmatics of scientific recordkeeping, J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 58:1457-1466