Göttingen Research Online / Data
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Life history traits of European butterflies and Erebidae moths
No full textThis dataset provides information on reproductive traits (i.e., fecundity, egg size) as well as information on larval diet type and female body size for European butterflies and Erebidae moths (Insecta: Lepidoptera)
Der steinzeitliche Seeuferplatz Dąbki, Pommern (Polen): Datensatz Keramik
No full textDatensatz Keramik und Erläuterung zur Dissertation "Der steinzeitliche Seeuferplatz Dąbki, Pommern (Polen) – Fundplatzstruktur und mesolithische Keramik im nordmitteleuropäischen Kontext
Model-based estimation and comparison of enteric methane emissions to assess model outcomes in South Asian cattle using feeding trial data
No full textSouth Asia hosts over 270 million cattle raised under diverse low-input production systems, yet enteric methane (EntCH4) emissions in the region are often estimated using models developed for temperate, high-productivity systems. This study compared eight commonly used enteric methane prediction models - five based on dry matter intake (IPCCDMI, RibeiroDMI, PatraDMI, 1AlamDMI, 2AlamDMI) and three based on gross energy intake (IPCCGEI, RibeiroGEI, PatraGEI) - using standardized feeding trial data from India, Pakistan, and Bangladesh. Data were extracted from 91 published feeding trials covering 1,684 cattle of different breeds, physiological states, and yield levels. IPCC models overestimating emissions by approximately 7–28% compared with the Alam models across different factors for example countries, breed, and lactating status. Significant variation was observed across countries, with Pakistani cattle showing the highest predicted emissions compared to India and Bangladesh), driven by greater body weight and feed intake. Breed-wise comparisons revealed consistently higher emissions from Holstein Friesians than indigenous and Sahiwal cattle. The IPCC models consistently overestimated methane compared with tropical-calibrated models. GEI-based models showed less variation than DMI-based models. Overall, the study highlights large discrepancies among models and demonstrates the importance of using region-specific or tropical-calibrated equations for robust EntCH4 estimation in South Asian cattle. These findings provide an evidence base for improving national greenhouse gas inventories and methane mitigation planning in tropical livestock systems
Metadata for "Validation of scrambling methods for vocal affect bursts"
No full textStudies on perception and cognition require sound methods allowing us to disentangle the basic sensory processing of physical stimulus properties from the cognitive processing of stimulus meaning. Similar to the scrambling of images, the scrambling of auditory signals is aimed at creating stimulus instances that are unrecognizable but have comparable low-level features. In the present study, we generated scrambled stimuli of short vocalizations taken from the Montreal Affective Voices database (Belin et al., Behav Res Methods, 40(2):531–539, 2008) by applying four different scrambling methods (frequency-, phase-, and two time-scrambling transformations). The original stimuli and their scrambled versions were judged by 60 participants for the apparency of a human voice, gender, and valence of the expressions, or, if no human voice was detected, for the valence of the subjective response to the stimulus. The human-likeness ratings were reduced for all scrambled versions relative to the original stimuli, albeit to a lesser extent for phase-scrambled versions of neutral bursts. For phase-scrambled neutral bursts, valence ratings were equivalent to those of the original neutral burst. All other scrambled versions were rated as slightly unpleasant, indicating that they should be used with caution due to their potential aversiveness
Hypertension, diabetes, and COVID-19 in Aceh, Indonesia
No full textBaseline and endline data as well as material and codebooks of an RCT on hypertension and diabetes screening, including COVID-19 related questions at endline due to the outbreak of the pandemic right before the endline data collection started. Please change to "tree view" for a better overview of the structure of the dataverse
Adults and children engage in subtle and fine-grained action interpretation and evaluation in moral dilemmas
No full textThe dataset comprises structured behavioral data obtained from preregistered online and developmental studies involving adults and children responding to moral dilemma scenarios. It includes trial-level response data capturing participants’ intentionality judgments and moral evaluations for actions with multiple plausible effects, coded in terms of detailed intentional structure representations (“act tree” response patterns). The dataset contains categorical judgment outcomes, moral acceptability ratings, condition labels specifying dilemma type and intentionality context, and participant identifiers across age groups.
The dataset further includes participant demographic information (age, gender), task sequencing and counterbalancing metadata, standardized question and response coding schemes, and complete metadata on experimental design, stimulus materials, and scoring procedures. Data were collected under standardized online experimental protocols and enable systematic, reproducible analyses of subtle and fine-grained action interpretation, intentionality attribution, and moral evaluation across developmental stages
Nachhaltige Wissenschaft mit Forschungsdatenmanagement - Eine Einführung für Betreuende von Qualifizierungsarbeiten
No full textLehrmaterialien zum Workshop: Forschungsdatenmanagement für Betreuende von Qualifizierungsarbeiten
Titel: "Nachhaltige Wissenschaft mit Forschungsdatenmanagement - Eine Einführung für Betreuende von Qualifizierungsarbeiten"
In diesem Workshop geben wir einen ersten Ein- und Überblick zu wichtigen Methoden und Workflows des nachhaltigen wissenschaftlichen Arbeitens mit Forschungsdatenmanagement (FDM) und beschäftigen uns gemeinsam mit Fragestellungen des nachhaltigen wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns.
Der Kurs ist dabei speziell auf die Belange von Betreuenden von Qualifizierungsarbeiten ausgerichtet und soll dabei unterstützen, FDM fest im Alltag der eigenen Arbeitsgruppe zu implementieren sowie jungen Wissenschaftler:innen moderne wissenschaftliche Methoden nach den Grundsätzen
der guten wissenschaftlichen Praxis näher zu bringen.
Der Kurs wurde in der Hochschule Hannover erstmalig am 29.01.2026 gehalten.
Für eine bessere Übersicht der Daten in diesem Datensatz, empfehlen wir die Ansicht auf Tree-View umzuschalten.
Im Workshop werden folgende Themen behandelt:
Einführung und Motivation für FDM
Was sind Forschungsdaten?
Was ist FDM?
Wozu FDM?
Grundlagen, Methoden und Konzepte des FDMs im wissenschaftlichen Prozess
Gute wissenschaftliche Praxis
FAIR Prinzipien
Forschungsdatenlebenszyklus
Ablagestrukturen
Datei- und Ordnerbenennung
Dateiverwaltung
Readme
Backup
Sensible Daten
Datenmanagementplan (DMP)
Urheberrecht und Datenschutz
Dokumentation wissenschaftlicher Daten
Elektronisches Logbuch/Laborbuch
Dateiformate
Datenpublikation
Repositorien
Lizenzierung
Daten und Metadaten
Persistente Identifikatoren (PID)
Archivierung
Datennachnutzung
Implementierung und Anwendung im Alltag
On- und Offboarding
Data Levels
Helio-Modell und Science Reading
5S-Methode
Zielsetzung
Der Kurs gibt eine Einführung in wichtige Methoden und Prozesse moderner und nachhaltiger wissenschaftlicher Arbeitsweisen und soll die Teilnehmer:innen unterstützen, diese in ihren Arbeitsgruppen zu implementieren sowie den wissenschaftlichen Nachwuchs in diesen Themen auszubilden. Ziel ist es Forschungsdaten im Team effizient und nachhaltig zu verwalten, um die Qualität der wissenschaftlichen Arbeit zu verbessern und die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Durch Diskussion aktueller Themen und Vorstellung praktischer Methoden und Werkzeuge, soll der Kurs unterstützen die Herausforderungen bei der Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses zu bewältigen.
Zielgruppe
Der Workshop richtet sich an Betreuende von Qualifizierungsarbeiten, Team- oder AG-Leiter:innen, PostDocs, wissenschaftliche Mitarbeiter:innen mit Betreuungsaufgaben an der Hochschule.
Kursvorbereitung und Materialien
Für die interaktiven Sessions ist es sinnvoll ein digitales Whiteboard vorzubereiten oder entsprechendes Moderationsmaterial mitzubringen. Eine Vorlage für die Plattform Miro befindet sich in den Workshopmaterialien.
Für die Teilnehmer:innen wurden einige der Arbeitsmaterialien als Handout ausgedruckt und am Ende des Workshops verteilt.
Zeitbedarf
Der Workshop kann inklusive zwei 10-minütiger Pausen in ca. 4:30 Stunden durchgeführt werden. Wir empfehlen allerdings mehr Zeit einzuplanen um eine höhere Diskussionstiefe und Ausarbeitung der behandelten Themen zu erreichen. Inkl. zwei 10-minütiger Pausen und einer Mittagspause, empfehlen wir daher lieber 6–7 Stunden einzuplanen.
Beinhaltetes Material in dieser OER:
kommentierte Folien sowohl als PDF als auch als pptx
Kurs-Handbuch mit Lernzielen je Kapitel des Kurses inklusive weiterführender kommentierter Literaturempfehlungen
Miro-Board-Vorlage für die Übungen des Kurses sowie ergänzendes Material zum Ausdrucken
Alle Abbildungen welche in den Kursfolien genutzt werden mit jeweiligen Lizenzierungsinformationen
ergänzende hilfreiche Dokumente mit jeweiligen Lizenzierungsinformationen: Dateibenennungskonventionen, Creative-Commons-Lizenzen, Forschungsdaten in Abschlussarbeiten, Team-Documentation-Sheet, 5S-Comic, erweiterte Version der Lernzielmatrix zum Forschungsdatenmanagement (https://doi.org/10.5281/zenodo.7034477) mit markierten, im Kurs verfolgten Lernzielen und weiteren neu formulierten Lernzielen.
Lizenz
Der Foliensatz für den Kurs steht unter CC-BY Lizenz außer den Folien und Inhalten die anderweitig gekennzeichnet wurden. Bitte beachten Sie, dass die beiliegenden Materialien, Arbeitsblätter und Bilder ebenfalls unter anderer Lizenz stehen können.
Wir stellen die, in der Regel offen lizenzierten, Materialien, für eine bessere Nachnutzbarkeit, hier ebenfalls mit entsprechenden Hinweisen auf den Ursprung und die Lizenzierung des Materials zur Verfügung.
Gefördert durch:
Der Aufbau von Basisstrukturen im Forschungsdatenmanagement an der HsH wird im Rahmen der Maßnahmensäule 2 der Landesinitiative FDM Niedersachsen durch zukunft.niedersachsen einem Förderprogramm des niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur und der Volkswagenstiftung sowie durch die Hochschule.digital Niedersachsen gefördert.
Dr. Nina Düvel und Franziska Altemeier sind am Joint Lab Future Libraries & Research Data, einer gemeinsamen Einrichtung der HsH und der TIB - Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften, angestellt. Das Joint Lab und die Stellen werden aktuell finanziert durch SPRUNG, ein Förderprogramm des niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur.</p
A Generic Collection Repository Implementation
No full textThis paper was submitted 2019 as a contribution to the CODATA 2019 Beijing: 'Towards next-generation data-driven science: policies, practices and platforms’ series, but was not accepted finally
Replication Data for: "Foraging competence and its impact on social relationships in a socially tolerant wild primate"
No full textObservational data on affiliative relationships.
Data on different measurements of the social learning experiments: probability of initial learning, preference for one the two techniques, efficiency, success, number of scroungers, frequency of scroungin
Dataset_Mashera et al._Terrestrial laser scanning-based allometric models for East-African tropical rainforest trees
No full textDataset supporting the analyses of Mashera et al.,Terrestrial laser scanning-based allometric models for East-African tropical rainforest tree