Neue Forschungsdatenrichtlinien: Wie die ETH-Bibliothek Sie unterstützt
Forschende der ETH Zürich müssen Good-?Practice-Prinzipien im Forschungsdatenmanagement umsetzen. Erfahren Sie, wie die ETH-?Bibliothek Sie dabei unterstützt.
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Die Schulleitung der ETH Zürich hat neue DownloadGuidelines for Research Data Management (RDM Guidelines, RSETHZ 414.2) (PDF, 229 KB) verabschiedet. Diese erg?nzen die DownloadRichtlinien der ETH Zürich zur wissenschaftlichen Integrit?t (RSETHZ 414) (PDF, 247 KB), indem sie weitere Aspekte des Forschungsdatenmanagements (FDM) regeln. Forschende kennen gew?hnlich die innerhalb ihrer Forschungsgemeinschaft übliche Praxis im Umgang mit ihren Forschungsdaten sehr gut, und viele damit verbundene Prozesse sind bereits etabliert. Die RDM Guidelines helfen ETH-Forschenden bestehende Lücken zu schliessen, um die beste Praxis für das FDM zu erreichen.
Die ETH-Bibliothek bietet Ihnen verschiedene Dienstleistungen und Ressourcen an, welche Ihnen dabei helfen, die neuen RDM Guidelines in Ihre t?gliche Arbeit zu integrieren.
Unterstützende Materialien, um die Vorgaben zu erfüllen
- Forschungsdaten und Programmcode, welche die Grundlage von publizierten Forschungsresultaten sind, müssen nun im Sinne der FAIR-Prinzipien geteilt werden. Unsere Schritt-für-Schritt Anleitung zur Publikation von Daten für ETH-Forschende (Englisch) unterstützt Sie bei der Vorbereitung und Publikation solcher Forschungsdaten in einem FAIRen Repositorium.
- Neu müssen alle Publikationen von Forschungsresultaten von ETH-Angeh?rigen ein Data Availability Statement über die Verfügbarkeit der dafür verwendeten Daten enthalten. Falls die Fachzeitschrift Ihrer Wahl keine Vorlage dafür bereitstellt, finden Sie eine Anleitung hierzu in unserem Wiki.
- An der ETH Zürich werden nun Datenmanagementpl?ne (DMP) für alle Forschungsprojekte erwartet, welche einen klaren zeitlichen Rahmen aufweisen. Wir stellen Ihnen eine Anleitung und eine Vorlage für das Erstellen eines generellen DMPs zur Verfügung. Falls Ihr Projekt von einem Forschungsf?rderer (z.?B. SNF) unterstützt wird, sind allerdings dessen Vorgaben zum Erstellen eines DMPs verbindlich.
- Vereinbarungen zum FDM auf einer geeigneten organisatorischen Ebene sollen dazu beitragen, FDM-Aktivit?ten zu vereinheitlichen. Dadurch kann die Transparenz innerhalb des Labors oder der Forschungsgruppe erh?ht werden und das Sammeln von Input z.?B. für das Erstellen eines neuen DMPs vereinfacht werden. Eine m?gliche Form dies umzusetzen ist eine Datenmanagement-Strategie, welche Sie beim Bestimmen von gemeinsamen und bew?hrten Praktiken im FDM auf Gruppenebene oder h?her unterstützt. Wir haben dazu eine Anleitung zum Erstellen einer Datenmanagement-Strategie erarbeitet.
Gut zu wissen: Wenn Sie Ihre Forschungsdaten zusammen mit den n?tigen beschreibenden Informationen in der ETH Research Collection publizieren, entsprechen Sie damit den RDM Guidelines an der ETH Zürich.
Sie finden generelle Informationen zu Forschungsdaten auf der englischsprachigen Webseite Research Data at ETH Zurich. Informationen und Angebote der ETH-Bibliothek finden Sie auf unserer FDM-Webseite und detailliertere Anleitungen auf unserem Wiki.
Kurse und Beratung
In Zusammenarbeit mit anderen Forschungsdienstleistern an der ETH Zürich organisieren wir regelm?ssige Kurse, wie zum Beispiel die ETH Research Data Management Summer School, welche j?hrlich stattfindet oder die halbj?hrliche Workshop-Reihe zu Forschungsdatenmanagement und verwandten Themen.
Wir bieten auch Kurse zu speziellen FDM-Themen auf Anfrage für Gruppen ab fünf Personen an. Bitte kontaktieren Sie uns dafür unter Sie k?nnen auch unsere Dienstleistung zur Verfügung.
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