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de:lehre:forschungsdatenmanagement:ss2024:19:index

19: Lückenloses Protokoll der Datenverarbeitung

Themen
Problemstellung, Herausforderungen und Anforderungen
Konzept und Umsetzung: aspecd
Anwendung auf die eigene Praxis
Vorteile gegenüber Alternativen
Folien
PDF
Glossar
PDF


Zentrale Aspekte

  • Nachvollziehbarkeit ist konstituierend für Wissenschaft.
    Voraussetzung: lückenloses Protokoll der Datenverarbeitung.
  • Ein System zur lückenlosen Protokollierung ist möglich,
    aber erheblich komplex und nicht trivial umzusetzen.
  • Den meisten Forschenden fehlen Werkzeuge und Erfahrung,
    um ein solches System selbst entwickeln zu können.
  • Ein funktionierendes System muss den gesamten Weg
    von der Datenerhebung bis zur Präsentation abdecken.
  • Nur konsequente Nutzung garantiert die Lückenlosigkeit.
    Voraussetzung: Flexibilität und offensichtliche Vorteile.

Fragen zur Vertiefung und Wiederholung

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

ASpecD und abgeleitete Pakete

Weiterführende Literatur

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

Die Publikation zum ASpecD-Framework ist [Popp, 2022Popp, Jara; Biskup, Till (2022): ASpecD: A modular framework for the analysis of spectroscopic data focussing on reproducibility and good scientific practice, Chem. Methods 2:e202100097]. Abgeleitete Pakete sind: cwepr [Schröder, 2022Schröder, Mirjam; Biskup, Till (2022): cwepr - A Python package for analysing cw-EPR data focussing on reproducibility and simple usage, J. Magn. Reson. 335:107140], trepr, nmraspecds, uvvispy, fitpy.

Die Idee eines scientific workflow system bzw. eines Systems zur nachvollziehbaren Dokumentation ist natürlich älter. Vgl. dazu den exzellenten Sammelband von Stodden [Stodden, 2014Stodden, Victoria; Leisch, Friedrich; Peng, Rodger D. (Hg.) (2014): Implementing Reproducible Research, CRC Press, Boca Raton].

  • Stodden, Victoria; Leisch, Friedrich; Peng, Rodger D. (Hg.) (2014): Implementing Reproducible Research, CRC Press, Boca Raton
  • Popp, Jara; Biskup, Till (2022): ASpecD: A modular framework for the analysis of spectroscopic data focussing on reproducibility and good scientific practice, Chem. Methods 2:e202100097
  • Schröder, Mirjam; Biskup, Till (2022): cwepr - A Python package for analysing cw-EPR data focussing on reproducibility and simple usage, J. Magn. Reson. 335:107140
de/lehre/forschungsdatenmanagement/ss2024/19/index.txt · Zuletzt geändert: 2024/07/12 13:17 von till