RADAR4Memory hilft Ihnen, Ihre Forschungsdaten aus dem Bereich der historisch arbeitenden Geisteswissenschaften so einfach wie möglich zu publizieren – ohne Komfort, Datensicherheit oder rechtliche Aspekte zu vernachlässigen. Und das kostenfrei!
The EOSC-Pillar "From National Initiatives to Transnational Services" Work Package (WP4) creates a policy and legal framework for the coordination of National initiatives.
As our OSTrails practices evolve, we expect the following high-level results:
Asset 23x 1 OSTrails Commons - Common methods, tools, services, guidance & training to provide end-to-end solutions that serve researchers, RPOs, RFOs.
Asset 23x 1 DMP Evaluation Rubric and Service - Co-developed with RFOs comprehensive rubric, and a service that identifies project features, specifies metrics and creates tests for measurement of maDMPs.
Asset 23x 1 SKGs Research Product Quality Toolbox - A set of annotation tools to improve quality in SKGs.
Asset 23x 1 Case Studies and Proof of Concept Instances - Well-tested scenarios for fit-for-purpose plan-track-assess pathways of OSTrails results adoption and implementation in different settings.
Asset 23x 1 Training Library and Integrated Competence Centre - Open learning resources for B2B and B2C training approaches and a network of trainers.
The emerging BIM methodology and the exchange data format IFC are changing the way of collaboration, visualisation and documentation in 3D models for planning, construction and faculty management processes. The introduction and development of the Semantic Web, spreading the idea of structured, formalised and linked data, offers semantically enriched human- and machine-readable data.
Das Portal forschungsdaten-bildung.de bietet einen Überblick über Studien der empirischen Bildungsforschung, informiert über zur Nachnutzung verfügbare Datenbestände und bietet ausführliche Informationen zum Forschungsdatenmanagement.
F. Kleinkopf. Schriftenreihe des Archivs für Urheber- und Medienrecht Nomos, Baden-Baden, (2022)Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Miningzur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Musterin großen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage desmaschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode ausurheberrechtlicher Perspektive und berücksichtigt dabei die Bedeutungund Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondereInteressenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinäreErkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexeRechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkreteLösungsvorschläge unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf derlangfristigen Zugänglichkeit der erzeugten Forschungsdaten..
L. Käde. Datenrecht und neue Technologien Nomos, Baden-Baden, 1 Edition, (2021)Die interdisziplinäre Analyse nimmt konkreten Bezug zu in derKI-Entwicklung eingesetzten Machine Learning (ML)-Frameworks und gibtpraxisrelevante Antworten auf damit zusammenhängendeurheberrechtliche Fragen. Insbesondere der Datenbank(werk)schutz fürML-Modelle steht dabei im Fokus. Die Arbeit bietet außerdem eineEinschätzung der Relevanz von Text und Data Mining-Schranken imKI-Kontext. Mit Blick auf die Erzeugung von Werken durch bzw. mithilfevon ML wird die Zurechnungsproblematik erörtert, eine Lösungvorgeschlagen und eine Hilfestellung zur Ermittlung eines Urhebersangeboten. Darüber hinaus erfolgt hinsichtlich etwaiger KI-Autonomieeine Einführung in die Zusammenhänge von Intelligenz, Kreativitätund Computational Creativity..
