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ARR Data Collection Initiative 2024
No full textDataset of peer review reports, meta-reviews, reviewer-author discussions, and paper drafts collected from ACL Rolling Review within the context of the new data collection initiative (https://arr-data.aclweb.org/protocol/). All included data is explicitly licensed by the authors and reviewers for publication. This dataset is not meant for commercial purposes. This dataset should not be used for pre-training of neural models such as large language models.
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Anforderungsanalyse: Transkript des Interviews mit einem Experten für die Langzeitarchivierung digitaler Daten beim Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung
No full textHintergrund:
Im Rahmen des Dissertationsprojekts „XR-KIS: An Extended Reality-based Information System for Knowledge Management in Nuclear Facilities“ wurden zur Anforderungsanalyse sowie zur Evaluation Experteninterviews durchgeführt. Ziel der Anforderungsanalyse war es, tiefgehende Einblicke in den aktuellen Stand des Wissensmanagements in der deutschen Kerntechnik zu gewinnen. Darüber hinaus wurden die Anforderungen an ein Extended Reality-basiertes Informationssystem zur Unterstützung des Wissensmanagements in kerntechnischen Anlagen untersucht. Bei der Auswahl der Interviewpartner wurde darauf geachtet, alle relevanten Stakeholder abzubilden. Dies umfasst Perspektiven der wichtigsten Arten von kerntechnischen Anlagen (Kernkraftwerke, Zwischenlager, Endlager, Forschungseinrichtungen) sowie anderer relevanter Akteure, darunter Bundesbehörden und Ingenieurdienstleister.
Zum Transkript "Interview mit einem Experten für die Langzeitarchivierung digitaler Daten beim Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung":
Der befragte Experte ist verantwortlich für die Informations- und Wissensbewahrung im Bereich Zwischen- und Endlagerung. Das Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung hat den gesetzlichen Auftrag, endlagerrelevante Informationen dauerhaft zu speichern und zugänglich zu machen. Zentrale Themen waren die Vielfalt erwarteter Datenformate (unter anderem Building Information Models und Geodaten) sowie technische und organisatorische Maßnahmen zur Daten- und Informationsbewahrung über sehr lange Zeiträume hinweg.
Hinweis:
Der/die Interviewpartner(in) hat/haben im Rahmen eines Autorisierungsprozesses sein/ihr schriftliches Einverständnis zur Veröffentlichung dieses anonymisierten Transkripts gegeben. Die deutsche Fassung stellt die Originalfassung dar
SFB 1194 - A07 - Confocal Raman microscopy inside sessile multicomponent droplets
No full textRaw data used for plots shown in the manuscript including Raman Datasets, images, and the Python script used for the refraction modelling
Forschungsdaten_Dissertation_vonHayn_2025
No full textDer Datensatz enthält Forschungsdaten zur Dissertation "Regelbasierte Energiekostenoptimierung industrieller Kälteversorgungssysteme durch Reaktion auf volatile Strompreise am Beispiel des Brauprozesses" (Adrian von Hayn, 2025).
Inhalt:
* Alle Abbildungen der Dissertation
* Python-Optimierungsframework, entwickelter Optimierungsalgorithmus und zugehörige Datenbasis (Wetterdaten, Strommarktdaten, Betriebsdaten der Brauerei Veltins für die Biertankkühlung 2022, Optimierungsergebnisse)
* Simulationsmodelle (Dymola) der betrachteten Kälteversorgungssysteme (Biertankkühlung bei der Brauerei Veltins und Demonstrator eines energieflexiblen klimatisierten Raumes in der ETA-Fabrik, PTW, TU Darmstadt
Low Voltage Main Distribution Board (LV MDB) Data of ETA Research Factory - Institute for Production Management, Technology and Machine Tools (PTW)
No full textThe dataset contains the active electrical power (in kW) measured at the Low Voltage Main Distribution Board (LV MDB) of the ETA Research Factory - Institute for Production Management, Technology and Machine Tools (PTW). Additionally, the dataset includes timestamp and weather-related features: humidity (in %), precipitation height (in mm), mean air temperature (in °C), and wind speed (in m/s). The data has a temporal resolution of 1 hour and covers the period from 2024-05-22 to 2025-05-26
ΦΩΣ 4D Case study Pompeii
No full textSimulation data and results of the case study conducted with the Insula XI, (Regio I) in the ancient city and archaeological site Pompeii, Italy
Documents Collection for the IJSEPMID Publication on Sustainbility in Industrial Site Transformation
Full text linkDocuments for FAIR data management. Includes:
- guiding questions used during the semi-structured expert interviews (qualstudy_integratedsiteplanning_guidingquestions.pdf)
- anonymized and summarized results of the interviews, grouped by main category of the subseqeuent qualitative content analysis (IJSEPMID25_XXX.pdf
Soziodemografische Daten der Forschungsdatenbeauftragten der TU Darmstadt
No full textEINLEITUNG
Diese Datei enthält anonymisierte Angaben zu allen FDM-Beauftragten an der TU Darmstadt. Die Daten wurden am 15. April von der Homepage des Netzwerk der Forschungsdatenbeauftragten an der TU Darmstadt kopiert:
https://tudata.pages.rwth-aachen.de/rdm-network/
Die Daten wurden im Zusammenhang mit einer Studie über die Forschungsdatenbeauftragten der TU Darmstadt erhoben. Die Daten wurden auch in der Masterarbeit des Datenerhebers am Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaften ausgewertet.
ERHEBUNG UND DATENBEREINIGUNG
Die Personennamen der Liste wurden in einer Webrecherche vor allem auf den Unterseiten der TU Darmstadt gesucht. Anschließend wurden die online verfügbaren Daten ergänzt. Die Daten basieren also nicht auf einer mündlichen Auskunft, sondern lediglich auf den Informationen, die online verfügbar waren.
Auf diese Weise wurde festgestellt, dass fünf Personen, die auf der Liste eingetragen waren, nicht mehr als Beauftragte arbeiten können, da sie entweder die Stelle innerhalb der TU gewechselt haben oder nicht mehr an der TU beschäftigt sind.
Da auf TUdatalib keine personenbezogenen Daten abgelegt werden dürfen, wurden die Namen und weitere Informationen, die zur Identifikation von Personen führen könnten, aus dem Datensatz gelöscht.
BESCHREIBUNG DER DATEN
Folgende Daten sind in dem Datensatz enthalten: Geschlecht, höchster Abschluss, Beschäftigungsdauer TU in Jahren, Status
Geschlecht:
w = weiblich
m = männlich
Der Eintrag basiert auf der Einschätzung des Geschlechts auf Basis des Vornamens, von verfügbaren Fotos und Geschlechtsangaben in Kurzbiografien und Berufsbezeichnungen
höchster Abschluss:
Dr.: Doktortitel
Dr. habil: Doktortitel und Habilitation
M.Sc.: Master of Science oder vergleichbarer Master
Beschäftigungsdauer TU in Jahren
Angabe in ganzen Jahren. Dabei wurde gerundet auf Basis der Jahresangaben online. Bei einem Beschöftigungsbeginn an der TU im Jahr 2023 wurde für den Erhebungszeitpunkt folglich eine Beschäftigungsdauer von 2 Jahren eingetragen.
Status
AR: Akademischer Rat / Akademische Rätin
Nachwuchsgruppenleiter: Nachwuchsgruppenleiter:in oder Gruppenleiter:in
Prof.: Professor:in, auch Junior-Professor:in
WiMi: Wissenschaftliche:r Mitarbeitende:r
ATM: Administrativ-technische:r Angestelle:r
Die Daten basieren auf nicht untereinander standardisierten Internetseiten, daher kann es Überlappungen zwischen Kategorien geben (so könnten wissenschaftliche Mitarbeiter:innen auch als Nachwuchsgruppenleiter:in fungieren).anonymisierte Fassung zur Veröffentlichung auf TUdatali
Brennstoffzellensysteme: Datenbank zu Komponenten, cleanEngine
No full textDie veröffentlichten Dateien (siehe Dateiliste) enthalten Informationen über die getesteten Komponenten
an dem Brennstoffzellensystemprüfstand der Hochschule RheinMain. Die Informationen der Dateien unterstützen
bei der Entwicklung von anwendungsspezifischen Brennstoffzellensystemen (BZ-Systemen), indem sie Aufschluss
über nutzbare Komponenten, Hersteller und für die Auslegung wichtige Parameter der Komponenten geben.
Die Daten entstanden im Zuge des NIP II – Verbundvorhabens „cleanEngine – Plattform zur Entwicklung
dynamisch-energetisch optimierter BZ-Antriebe für leichte NFZ unter Berücksichtigung von Skalierungseffekten“
gefördert von dem Bundesministerium für Digitales und Verkehr, koordiniert durch die NOW GmbH und den
Projektträger Jülich. Das Projekt ist in Kooperation der Hochschulen Kempten, RheinMain und der
ABT eLine GmbH durchgeführt worden.
Die Datei „250520-Komponenten_Geraete_Sensoren_BZ-Systeme_cleanEngine.xslx“ enthält eine Liste mit den
genutzten Komponenten im Excel-Format. In den Dateien „250520-Komponenten_BZ-Systeme_cleanEngine.csv“
und „250520-Sensoren_BZ-Systeme_cleanEngine.csv“ wird der Inhalt der Excel-Datei noch einmal im „comma
seperated value“-Format bereitgestellt.
Die Datei „250513-BZ_System_RI-HSRM-cE.png“ zeigt den Aufbau der am Prüfstand der HSRM getesteten Systeme
und gibt damit Aufschluss über eine mögliche Position der Komponenten im BZ-System.
Das diesem Bericht zugrunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Digitales und
Verkehr unter dem Förderkennzeichen 03B10407B gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser
Veröffentlichung liegt beim Autor.
Unter https://www.tib.eu/de/ und dem Förderkennzeichen ist der Abschlussbericht veröffentlicht.
Unter https://www.now-gmbh.de/projektfinder/cleanenigne/ sind weitere Informationen zu dem Projekt zu
finden.
Zugehörige Dateien:
250513-BZ_System_RI-HSRM-cE.png
250520-Komponenten_Geraete_Sensoren_BZ-Systeme_cleanEngine.xslx
250520-Komponenten_BZ-Systeme_cleanEngine.csv
250520-Sensoren_BZ-Systeme_cleanEngine.csvVersion