We want to help make data more accessible and more useful; our purpose is to develop and support methods to locate, identify and cite data and other research objects.
Im FDZ Bildung sind Daten der qualitativen Bildungsforschung verfügbar: Beobachtungen und Interviews (z.B. Unterrichtsvideos, Lehrerinterviews) sowie Transkripte.
Im FDZ Bildung sind Daten der qualitativen Bildungsforschung verfügbar: Beobachtungen und Interviews (z.B. Unterrichtsvideos, Lehrerinterviews) sowie Transkripte.
The Dataverse Project is an open source software application to share, cite and archive data. Dataverse provides a robust infrastructure for data stewards to host and archive data, while offering researchers an easy way to share and get credit for their data.
Mit der voranschreitenden Digitalisierung von Forschung und Lehre steigt die Zahl an Software-Lösungen, die an wissenschaftlichen Einrichtungen entstehen und zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten genutzt werden. Die unter dem Stichwort Open Science geforderte Zugänglichkeit und Nachnutzung von wissenschaftlichen Ergebnissen kann in vielen Fachgebieten nur sichergestellt werden, wenn Forschungsdaten und Programmcode offen zugänglich gemacht werden.
The Joint Research Centre (JRC) has now made its research data accessible to the public in support of the European Commission’s strategy on Open Science for improved circulation of knowledge and thus innovation for generating growth.
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Language Technologies for the Challenges of the Digital Age, page 284-291. Cham, Springer International Publishing, (2018)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Language Technologies for the Challenges of the Digital Age, page 284-291. Cham, Springer International Publishing, (2018)
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..