HydroShare is a system operated by The Consortium of Universities for the Advancement of Hydrologic Science Inc. (CUAHSI) that enables users to share and publish data and models in a variety of flexible formats, and to make this information available in a citable, shareable and discoverable manner. HydroShare includes a repository for data and models, and tools (web apps) that can act on content in HydroShare providing users with a gateway to high performance computing and computing in the cloud.
With HydroShare you can: share data and models with colleagues; manage access to shared content; share, access, visualize, and manipulate a broad set of hydrologic data types and models; publish data and models and obtain a citable digital object identifier (DOI); aggregate resources into collections; discover and access data and models published by others; use the web services application programming interface (API) to programmatically access resources; and use integrated web applications to visualize, analyze and run models with data in HydroShare.
CyVerse is funded by the National Science Foundation’s Directorate for Biological Sciences. We are a dynamic virtual organization led by the University of Arizona to fulfill a broad mission that spans our partner institutions: Texas Advanced Computing Center, Cold Spring Harbor Laboratory, and the University of North Carolina at Wilmington. CyVerse provides life scientists with powerful computational infrastructure to handle huge datasets and complex analyses, thus enabling data-driven discovery. Our extensible platforms provide data storage, bioinformatics tools, image analyses, cloud services, APIs, and more.
Computation, experimentation, teaching: Jetstream benefits researchers from a range of fields by focusing on usability and support. You can even create virtual machines that look and feel like your lab workstation or home machine, with thousands of times the computing power.
The HydroShare architecture is a stack of storage and computation, web services, and user applications. A content management system, Django+Mezzanine, provides user interface, search, social media functions, and services. iRODS provides content storage. A web browser is the main interface to HydroShare, however a web services applications programming interface (API) supports access through other hydrologic modeling systems, and the architecture separates the interface layer and services layer exposing all functionality through these web services.
PresQT engages stakeholders in a collaborative planning effort to enhance reproducibility and more open sharing of research data through open source development of a Research Data & Software Preservation Quality Tool.
The Purdue University Research Repository (PURR) provides an online, collaborative working space and data-sharing platform to support Purdue researchers and their collaborators.
Das 2008 gestartete Beziehungs- und Familienpanel pairfam („Panel Analysis of Intimate Relationships and Family Dynamics“) ist eine multidisziplinäre Längsschnittstudie zur Erforschung der partnerschaftlichen und familialen Lebensformen in Deutschland.
Im FDZ Bildung sind Daten der qualitativen Bildungsforschung verfügbar: Beobachtungen und Interviews (z.B. Unterrichtsvideos, Lehrerinterviews) sowie Transkripte.
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..
A. Schreiber, and R. Struminski. Universal Access in Human--Computer Interaction. Design and Development Approaches and Methods: 11th International Conference, UAHCI 2017, Held as Part of HCI International 2017, Vancouver, BC, Canada, July 9--14, 2017, Proceedings, Part I 11, page 444--455. Springer, (2017)