%0 Journal Article %1 neuroth_aktives_2018 %A Neuroth, Heike %A Engelhardt, Claudia %A Klar, Jochen %A Ludwig, Jens %A Enke, Harry %D 2018 %J ABI Technik %K DM DM_pläne Datenmanagement Forschungsdatenmanagement Methoden ddm de m5.2 pfl %N 1 %P 55--64 %R 10.1515/abitech-2018-0008 %T Aktives Forschungsdatenmanagement %U http://www.degruyter.com/view/j/abitech.2018.38.issue-1/abitech-2018-0008/abitech-2018-0008.xml %V 38 %X Zusammenfassung Forschungsdatenmanagement und damit einhergehend Forschungsdatenmanagementpläne nehmen national und international an Bedeutung zu. Nicht nur, dass verschiedene Förderorganisationen wie die National Science Foundation (USA), der Schweizerische Nationalfonds (SNF), die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) sowie die Europäische Kommission mit Horizon 2020 (H2020) bereits bei Projektanträgen Auskunft über den Umgang mit den nachgenutzten oder erstellten Forschungsdaten verlangen, es beschäftigen sich auch mehr und mehr Initiativen wie zum Beispiel international die Research Data Alliance oder in Deutschland die DINI/nestor-Arbeitsgruppe Forschungsdaten mit dem Thema. International setzt sich dabei mehr und mehr die Erkenntnis durch, dass es im Umgang mit Forschungsdaten nicht mit einem einmaligen Erstellen eines Forschungsdatenmanagementplans getan ist, sondern dass sich die Pläne aktiv dem Verlauf des Forschungsprozesses anpassen und für verschiedene Bedarfe zur Verfügung gestellt werden müssen. So kann es sinnvoll und notwendig sein, weitere Beteiligte wie zum Beispiel IT-Support oder übergeordnete Datenmanager beim Erstellen und Aktualisieren eines Forschungsdatenmanagementplans zu berücksichtigen. Daher muss ein Werkzeug zur Unterstützung von diesen Plänen über das bloße Ausfüllen von Vorlagen der Förderorganisation hinaus weitere Aufgaben erfüllen und so den gesamten Prozess des Forschungsdatenmanagements unterstützen. Der Research Data Management Organiser (RDMO) ist ein solches Werkzeug, das im Rahmen eines DFG-Projektes entwickelt und mit Hilfe unterschiedlicher Gruppen von Nutzenden getestet wurde. Das RDMO-Tool ist multilingual, flexibel an Community- und Organisationsanforderungen anpassbar und unterstützt verschiedene Aufgaben wie zum Beispiel unterschiedliche Export-Funktionen oder die Erledigung zeitlich gebundener Tasks. In einem DFG-Nachfolgeprojekt, das Ende 2017 gestartet ist, werden in RDMO wichtige Erweiterungen sowohl technischer Art als auch bezogen auf verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit vorgenommen.

@article{neuroth_aktives_2018, abstract = {Zusammenfassung Forschungsdatenmanagement und damit einhergehend Forschungsdatenmanagementpläne nehmen national und international an Bedeutung zu. Nicht nur, dass verschiedene Förderorganisationen wie die National Science Foundation (USA), der Schweizerische Nationalfonds (SNF), die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) sowie die Europäische Kommission mit Horizon 2020 (H2020) bereits bei Projektanträgen Auskunft über den Umgang mit den nachgenutzten oder erstellten Forschungsdaten verlangen, es beschäftigen sich auch mehr und mehr Initiativen wie zum Beispiel international die Research Data Alliance oder in Deutschland die DINI/nestor-Arbeitsgruppe Forschungsdaten mit dem Thema. International setzt sich dabei mehr und mehr die Erkenntnis durch, dass es im Umgang mit Forschungsdaten nicht mit einem einmaligen Erstellen eines Forschungsdatenmanagementplans getan ist, sondern dass sich die Pläne aktiv dem Verlauf des Forschungsprozesses anpassen und für verschiedene Bedarfe zur Verfügung gestellt werden müssen. So kann es sinnvoll und notwendig sein, weitere Beteiligte wie zum Beispiel IT-Support oder übergeordnete Datenmanager beim Erstellen und Aktualisieren eines Forschungsdatenmanagementplans zu berücksichtigen. Daher muss ein Werkzeug zur Unterstützung von diesen Plänen über das bloße Ausfüllen von Vorlagen der Förderorganisation hinaus weitere Aufgaben erfüllen und so den gesamten Prozess des Forschungsdatenmanagements unterstützen. Der Research Data Management Organiser (RDMO) ist ein solches Werkzeug, das im Rahmen eines DFG-Projektes entwickelt und mit Hilfe unterschiedlicher Gruppen von Nutzenden getestet wurde. Das RDMO-Tool ist multilingual, flexibel an Community- und Organisationsanforderungen anpassbar und unterstützt verschiedene Aufgaben wie zum Beispiel unterschiedliche Export-Funktionen oder die Erledigung zeitlich gebundener Tasks. In einem DFG-Nachfolgeprojekt, das Ende 2017 gestartet ist, werden in RDMO wichtige Erweiterungen sowohl technischer Art als auch bezogen auf verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit vorgenommen.}, added-at = {2020-08-17T15:35:47.000+0200}, author = {Neuroth, Heike and Engelhardt, Claudia and Klar, Jochen and Ludwig, Jens and Enke, Harry}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/26ea77b9ecb051ce7e8c9c9ee1b0896a9/zotero}, doi = {10.1515/abitech-2018-0008}, interhash = {8c89b49537e72e1b5bee38f3a0e62da9}, intrahash = {6ea77b9ecb051ce7e8c9c9ee1b0896a9}, issn = {2191-4664, 0720-6763}, journal = {ABI Technik}, keywords = {DM DM_pläne Datenmanagement Forschungsdatenmanagement Methoden ddm de m5.2 pfl}, month = apr, number = 1, pages = {55--64}, timestamp = {2020-08-17T15:35:47.000+0200}, title = {Aktives {Forschungsdatenmanagement}}, url = {http://www.degruyter.com/view/j/abitech.2018.38.issue-1/abitech-2018-0008/abitech-2018-0008.xml}, urldate = {2019-04-16}, volume = 38, year = 2018 }