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Sharing experience in choosing and tailoring institutional research data repository. Presentation from "Bibliothekstagung 2013" in Vienna.
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Jana Porsche, IST Austria Bibliothekstagung 2013, Wien
Forschungsdaten Repository Erfahrungsreport
http://flic.kr/p/83SRAh
IST Austria
Forschungsinstitut (~200 Wissenschaftler) Grundlagenforschung Campus eröffnet 2009 Ziel: Spitzenforschung in Österreich
http://ist.ac.at/fileadmin/user_upload/gallery/Central_Building/IST_BK_227.jpg
Biologie und Biophysik Neurowissenschaften
Evolutionsbiologie Pflanzenbiologie
Mathematik Informatik
Forschung am IST Austria
http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
Datenmanagement für ganzen
Lebenszyklus von Daten
Ideales Konzept =
Ideales Konzept
Erzeugen
Verarbeiten
Analysieren
Langzeit-archivieren
Zugänglich machen
Wiederver-wenden
Daten
http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
Datenmanagement für ganzen
Lebenszyklus von Daten
Ideales Konzept =
Ideales Konzept
Erzeugen
Verarbeiten
Analysieren
Langzeit-archivieren
Zugänglich machen
Wiederver-wenden
Daten
fehlende Ressourcen
25% Projektmanager
25% geteilter Entwickler
Mögliches Konzept
Erzeugen
Verarbeiten
Analysieren
Langzeit-archivieren
Zugänglich machen
Wiederver-wenden
Daten
Verzeichnis von
“subject repositories”
Richtlinien Empfehlungen
Beratung +
http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle
Anforderungen erfüllen
fast 50% der Forschungsgruppen bekommen ERC grants
Motivation
http://flic.kr/p/brd1K2
Mehrwert schaffen ‣ zukünftige Zitierbarkeit
(wissenschaftlicher Ruf) ‣ Wirkung erhöhen ‣ Zeit sparen (redundante Arbeit vorbeugen) ‣ OA unterstützen
Motivation
http://flic.kr/p/brd1K2
‣ Service bereitstellen um die Anforderungen
Förderinstitution zu erfüllen
‣ Infrastruktur für das Publizieren von Forschungsdaten anbieten
‣ Sichtbarkeit erhöhen
‣ “Easy to Use“ Erfahrung anbieten
‣ Wissenschaftler gewinnen
‣ Verifizierung und Nachnutzung ermöglichen
http://flic.kr/p/9971ka
Was wollen wir erreichen?
1
Ist Analyse 2
Konzept inklusive Anforderungen 3
Software
auswählen 4
Software anpassen testen
verfügbar machen 5
Dokumentation Schulungen
2.1 Ist Analyse Ergebnisse
2.2 Kooperation/ Benchmarks
3.3 technische
Anforderungen
03/2013 04/2013 08/2013 Herbst 2013
Favorit EPrints (Kooperation
möglich)
http://wallpaperswide.com/chess_board-wallpapers.html
Wo stehen wir gerade?
Ergebnisse der Ist-Analyse
Quelle: Ergebnisse der Umfrage http://repository.ist.ac.at/id/eprint/103
Neu
row
isse
nsch
afte
n
Evo
luti
onsb
iolo
gie
Info
rmat
ik
Bio
logi
e un
d B
ioph
ysik
Anz
ahl
Fors
chun
gsgr
uppe
n
n = 19
Praxis des Daten Publizierens
Persönliche Website
Journal
Data Center
Nirgendwo
Quelle: Ergebnisse der Umfrage http://repository.ist.ac.at/id/eprint/103
Was wollen Wissenschaftler?
Benutzer-
freundlich
Vernetzbarkeit
http://wallpaperswide.com/king_armchair-wallpapers.html
Initiativen
‣ 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
Bausteine Forschungsdaten Repository
http://flic.kr/p/8HDJ5B
Fehlende Ressourcen
Schwierigkeiten im Projekt
http://flic.kr/p/8HDJ5B
Schwierigkeiten im Projekt
Forschungsbereiche ohne Datenfreigabe-Praxis
Forschungsbereiche mit hohem Konkurrenzdruck
Einbeziehung/Motivierung von Wissenschaftlern
Einheitliche Standards vs. Datendiversität
Was ist wichtig?
‣ “Easy to Use” für Wissenschaftler ‣ Unterstützung in Prozessen ‣ Integration in andere Systeme ‣ Sichtbarkeit (Zitierbarkeit) ‣ Als Dienstleistung
http://flic.kr/p/4jsnvU