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• Promovierende
• Postdoktorand:innen
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• Wissenschaftler:innen
• Projektverantwortliche

Im einführenden Teil der Workshopreihe vermitteln wir Ihnen, wie Sie über den kompletten Lebenszyklus Ihrer Forschungsdaten hinweg von einem professionellen Forschungsdatenmanagement profitieren und gute wissenschaftliche Praxis leben können. Sie lernen dabei die Bandbreite an Möglichkeiten kennen, Ihre Daten Findable, Accessible, Interoperable und Reusable (FAIR) zu machen.

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• Promovierende
• Postdoktorand:innen
• Professor:innen
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• Projektverantwortliche

Gut geplant ist halb gewonnen! Ein Datenmanagementplan (DMP) beschreibt den (geplanten) Umgang mit Forschungsdaten während und nach dem Projekt. Dieses Modul beschreibt und erläutert die Elemente von DMPs. Es folgt eine Live-Demonstration von RDMO, ein in Hessen und bundesweit verbreitetes webbasiertes Tool zur Erstellung von Datenmanagementplänen.

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Scientific software is in many disciplines crucial for understanding and reusing research data and a cornerstone for reproducibility of research results. The HeFDI Code School adresses the need of especially early career researchers on learning how to create good scientific software and increase the quality of their code for better reusability and sustainability.

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Daten das neue Gold – oder sogar noch wertvoller? Dazu muss erst mal jemand von Ihren Forschungsdaten erfahren! Was Sie mit Ihren Daten auch nach Projektende noch anfangen können, ist Thema dieses Moduls. Im Einzelnen geht es um die Fragen: Was bedeutet Datenveröffentlichung? Wie und wo können Daten veröffentlicht werden und was ist dabei zu beachten? Auch die Archivierung gehört zur Guten wissenschaftlichen Praxis. Möglichst praxisnahe Erkenntnisse bekommen Sie durch die exemplarische Vorstellung eines Datenrepositoriums.

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Scientific software is in many disciplines crucial for understanding and reusing research data and a cornerstone for reproducibility of research results. The HeFDI Code School adresses the need of especially early career researchers on learning how to create good scientific software and increase the quality of their code for better reusability and sustainability.

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• Mitmachangebot

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• Promovierende
• Postdoktorand:innen
• Professor:innen
• Wissenschaftler:innen
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Wer dokumentiert, hat’s kapiert! Sollen Ihre Daten später nachgenutzt werden? Arbeiten Sie im Team? Werden Ihre Forschungsarbeiten womöglich zwischendurch unterbrochen? Egal ob für sich selbst oder für andere, eine gute Organisation und Dokumentation Ihrer Forschungsdaten erleichtert das Arbeiten und steigert die Nachvollziehbarkeit. In diesem Modul lernen Sie verschiedene Tools und Techniken kennen, die Sie dabei unterstützen effektiv mit Ihren Daten umzugehen. Zudem erhalten Sie einen Überblick in die Themenfelder Metadaten und Versionierung. Im Praxisteil entwickeln Sie die eigenen Strategien der Datenorganisation weiter. Sie erarbeiten dabei anhand eines Templates einen Styleguide zur Dokumentation der von Ihnen selbst festgelegten Standards.

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Scientific software is in many disciplines crucial for understanding and reusing research data and a cornerstone for reproducibility of research results. The HeFDI Code School adresses the need of especially early career researchers on learning how to create good scientific software and increase the quality of their code for better reusability and sustainability.

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• Promovierende
• Postdoktorand:innen
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Das Modul konzentriert sich auf die Anforderungen des Datenschutzes beim Umgang mit (sensiblen) personenbezogenen Daten. Was sind die wichtigsten Pflichten der Forschenden im Umgang mit personenbezogenen Daten (z.B. gesetzliche Grundlage, informierte Einwilligung)? Welche konkreten Rahmenbedingungen sind festgelegt? Welche grundlegenden Maßnahmen bei der Arbeit mit personenbezogenen Daten sind notwendig (z.B. Anonymisierung, Pseudonymisierung)? Welche Daten werden als besonders sensibel und damit auch besonders schützenswert hervorgehoben? Gibt es besondere Erlaubnisse für die Datenverarbeitung zu Forschungszwecken (z.B. Auskunfts- und Widerspruchsrecht, Archivierung, Veröffentlichung)? Welche Dokumentationspflichten bestehen und wann ist zusätzlich eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich?

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Weitere Informationen folgen in Kürze.

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Open Science? Was ist das? Und wenn ja, wie viel Open ist gut für meine Science?