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    Aus- und Weiterbildung für das Forschungsdatenmanagement in Deutschland

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    Folgendermaßen erschienen (published as): Laura Rothfritz, Vivien Petras, Maxi Kindling, Heike Neuroth: „Aus- und Weiterbildung für das Forschungsdatenmanagement in Deutschland“. In: Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement. Hrsg. von Markus Putnings, Heike Neuroth, Janna Neumann. Berlin: De Gruyter, 2021, Seiten 255–276. DOI: 10.1515/9783110657807-015Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Forschungsdatenmanagements (FDM) in Deutschland. Sowohl internationale als auch nationale Koordinierungsmaßnahmen für das FDM wie die European Open Science Cloud und die Nationale Forschungsdateninfrastruktur erfordern gut qualifiziertes Personal. Jedoch befinden sich sowohl Rollen- als auch Berufsbilder noch in der Entwicklung und es besteht die Herausforderung, Kompetenzbereiche entsprechend zu definieren. Grundlage für ein gutes FDM ist ein hohes Maß an Datenkompetenz (Data Literacy), die zu einem kritischen und lösungsorientierten Umgang befähigt. Hierzu werden beispielsweise vom Stifterverband Projekte für Qualifizierungsmaßnahmen gefördert. Kompetenzbereiche und entsprechende Profile werden auf internationaler Ebene ausgearbeitet - in Deutschland gibt es bislang keine klaren Bezeichnungen und Kompetenzanforderungen. Bestehende Qualifizierungsmaßnahmen lassen sich in grundständige und weiterbildende Studiengänge sowie in Fort- und Weiterbildungen wie Workshops oder Lehrgänge unterteilen. Innerhalb von Studiengängen werden bislang vorwiegend im Bereich der Informationswissenschaft Fähigkeiten vermittelt. Insbesondere für fachspezifische Qualifizierungsmaßnahmen bieten sich Fort- und Weiterbildungen an. An dieser Stelle ist die exakte Definition der Zielgruppe von Qualifizierungsansätzen sowie die daraus abgeleiteten benötigten Kenntnisse weiterhin eine große Herausforderung. Eine gemeinsame Qualifizierungsstrategie fehlt bislang in Deutschland. Zukünftig könnten neben der Ausarbeitung von Rollen- und Kompetenzbereichen sowie Berufsbezeichnungen und Karrierewegen auch gemeinsam abgestimmte Qualifizierungsangebote, beispielsweise durch Qualifizierungsallianzen dazu beitragen, das Forschungsdatenmanagement systematisch und nachhaltig im deutschen Wissenschaftsbetrieb zu verankern

    Data Quality Assurance at Research Data Repositories

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    This paper presents findings from a survey on the status quo of data quality assurance practices at research data repositories. The personalised online survey was conducted among repositories indexed in re3data in 2021. It covered the scope of the repository, types of data quality assessment, quality criteria, responsibilities, details of the review process, and data quality information and yielded 332 complete responses. The results demonstrate that most repositories perform data quality assurance measures, and overall, research data repositories significantly contribute to data quality. Quality assurance at research data repositories is multifaceted and nonlinear, and although there are some common patterns, individual approaches to ensuring data quality are diverse. The survey showed that data quality assurance sets high expectations for repositories and requires a lot of resources. Several challenges were discovered: for example, the adequate recognition of the contribution of data reviewers and repositories, the path dependence of data review on review processes for text publications, and the lack of data quality information. The study could not confirm that the certification status of a repository is a clear indicator of whether a repository conducts in-depth quality assurance

    Nutzen von Open Access

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    Nutzen von OpenAccess Maxi Kindling, Open-Access Büro Berlin Vortrag im Rahmen der Veranstaltung "Open Access: wie geht das? Offener Zugang zu wissenschaftlichen Informationen an der HWR Berlin

    Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis

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    The present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
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