Einführung
Die NFDI4Chem Knowledge Base bietet Informationen und Empfehlungen für die Digitalisierung aller wichtigen Schritte in der chemischen Forschung, um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in ihren Bemühungen zu unterstützen, Forschungsdaten zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren, offenzulegen und wiederzuverwenden. Diese Wissensdatenbank ist von RDMkit inspiriert, wurde aber speziell auf Chemiker als Endnutzer zugeschnitten.
Maßnahmen zur Förderung von Open Science und Forschungsdatenmanagement in Übereinstimmung mit den FAIR-Datenprinzipien werden von alltäglichen Nutzern vorgestellt und reichen von der Planung und Umsetzung bis zur Veröffentlichung und Wiederverwendung.
Warum ist FDM wichtig für die Chemie?
Das Forschungsdatenmanagement in der Chemie ist derzeit nicht systematisch organisiert und individuelle Lösungen einzelner Institutionen führen zu einer geringen Sichtbarkeit, Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Forschungsergebnissen. Der Mehrwert der Bewahrung und Erforschung wissenschaftlicher Daten in der Chemie ist besonders hoch, da die Bedeutung der Daten oft unsterblich ist und ältere Daten auch für aktuelle Untersuchungen genutzt werden können. In den meisten Fällen ist es sogar zwingend erforderlich, auf ältere Daten zugreifen zu können, da insbesondere experimentelle Daten oder komplexe Simulationsdaten nur mit großem Aufwand generiert werden können.
Die Hauptmotivationen für FDM in der Chemie sind:
- Verhinderung von Datenverlusten und Datensicherheit
- langfristige Verfügbarkeit von Forschungsdaten
- schnelleres Auffinden von Daten und Informationen
- Überprüfbarkeit, Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Einsparung von Zeit und Ressourcen
- Wiederverwendung der Daten in neuen Forschungsprojekten
Ein Verlust von früher gewonnenen Daten kann ein unwiederbringlicher Wissensverlust sein .
Navigation durch die Knowledge Base
Die Wissensdatenbank bietet verschiedene Einstiegspunkte, die Ihnen die Navigation auf der Seite erleichtern und die gezielte Suche nach Informationen vereinfachen. Beginnen Sie damit, mehr über FDM zu erfahren, indem Sie einen Bereich oder eine Rolle auswählen, sich die Artikel zum Umgang mit Daten ansehen oder Informationen über elektronische Laborjournale als Teil eines Smartlab finden. Auch Informationen über die Veröffentlichung von Daten werden bereitgestellt.
Domänenspezifische Informationen
Die Domänenseiten stellen einen beispielhaften Arbeitsablauf für verschiedene chemische Disziplinen entlang des Lebenszyklus von Forschungsdaten dar. Mehrere Domänen werden in einem Benutzerprofil dargestellt. Es werden Leitlinien für alle beteiligten Digitalisierungsschritte bereitgestellt und domänenspezifische Best Practices für FAIR-Daten angegeben. Finden Sie heraus, wie Sie gutes FDM und FAIR-Wissenschaft im Kontext Ihrer eigenen Disziplin anwenden können.
Rollenspezifische Informationen
Die Rollenseiten konzentrieren sich auf die Motivation für rollenspezifische Anforderungen und beantworten die Fragen, warum FDM wichtig ist und wie es umgesetzt werden kann. Verschaffen Sie sich einen schnellen Überblick über alle wichtigen FDM-Informationen in Bezug auf Ihre Rolle.
Umgang mit Daten
Der Abschnitt über den Umgang mit Daten erläutert allgemeine Probleme und Herausforderungen im Zusammenhang mit FDM. Es werden problematische Aspekte des Umgangs mit Daten betrachtet, angefangen bei der Erstellung von Datenmanagementplänen, der Datenorganisation und der Datendokumentation. Auch die Speicherung und Archivierung von Daten wird behandelt.
Smartlab
Um vollständig digitalisierte Arbeitsabläufe in der Chemie zu ermöglichen, ist die Entwicklung und Bereitstellung einer modularen virtuellen Laborumgebung mit Konzepten, Diensten und Software (smartlab) unerlässlich. Elektronische Laborjournale sind ein wichtiger Bestandteil des smartlab:
Datenpublikation
In der Rubrik Datenveröffentlichung finden Sie alle wichtigen Informationen zum Thema Datenpublikation: Dazu gehören die Motivation zur Veröffentlichung von Forschungsdaten, Wege zur Veröffentlichung von Daten, Empfehlungen für zu verwendende Repositorien für Forschungsdaten, bewährte Verfahren und Aspekte der maschinellen Verwertbarkeit.
