The WAND Engineering Taxonomy includes over 1,200 terms and 165 synonyms.
Top Level terms include Engineering Design Process, Engineering Documents, Engineering Drawings, Engineering Fields, Engineering Materials, as well as Engineering Standards and Codes Organizations.
The WAND Engineering Taxonomy provides a strong foundation for any enterprise that needs to tag and organize documents related to the field of engineering.
VIMMP provides an easily accessible, user-friendly hub to access all tangible and intangible components, such as information, knowledge, services and tools to support the efficient decision making, uptake and effective use of materials. At the core of VIMMP will be a metadata enriched data environment that eases the tasks of all actors. In particular it will facilitate the translation of a scientific problem into modelling workflows, ready for simulation using a range of software tools integrated into an open simulation platform and deployed on cloud services. The VIMMP platform is open, so that any provider can easily integrate and deploy their software codes as well as services.
The I-ADOPT framework: The I-ADOPT framework is based on the I-ADOPT ontology designed to be used as a semantic broker between existing variable description models (including ontologies, taxonomies, and structured controlled vocabularies).
FAIRDOM is an initiative to develop a community, and establish an internationally sustained Data and Model Management service to the European Systems Biology community.
Slides give an overview over the actual situation of AAI and the used technologies (SAML, OAuth) and implementations (Shibboleth, ...) and outlook to a possible future
Sciformation Consulting entwickelt Software für den Einsatz in der Forschung, insbesondere für die Chemie und angrenzende Gebiete.
Sciformation ELN ist ein multidisziplinäres Elektronisches Laborjournal (ELN), das nahezu jeder Anforderung im diesem Bereich gewachsen ist – auch den Herausforderungen in Unternehmen und großen Forschungsinstituten. Es vereint unter einem Dach ein ausgefeiltes Laborjournal mit Analytikintegration, ein In-house-Bestellsystem und ein LIMS – so können vorhandene Informationen und mögliche Synergien bestmöglich genutzt werden.
für Chemiker Chemiker profitieren von bequemer Ansatzberechnung, integriertem Chemikalieninventar oder nützlichen Auswertungsfunktionen. Biologen und Biochemiker können Experimente mit Mikrotiterplatten effizient abbilden und organisieren.
für Physiker und Ingenieure Auch Physiker und Ingenieure können von der strukturierten Erfassung von Workflows in Sciformation ELN profitieren und Analytik wie auf Papier mit Anmerkungen versehen.
für Forensiker Forensiker können in der Datenbank nach Analytikmessungen mit ähnlichen Signalmustern suchen und Asservate in maßgeschneiderten Formularen erfassen.
flexibel für neue Aufgaben Durch die hohe Flexiblität ist die Lösung für neue Aufgaben zum Greifen nah.
Sciformation ELN vereint Versuchsbeschreibungen, Analytikdaten und relevante Literatur auf einer Plattform, um Forschungsdaten nachhaltig nutzbar zu machen.
open enventory ist speziell auf die Belange kleinerer chemischer Forschungsgruppen zugeschnitten und hat weltweit Anhänger gefunden.
Mit Sciformation VectorMol zeichnen Sie Moleküle und Reaktionsgleichungen im Browser – ohne Java-Applets oder Plugins.
RightsStatements.org stellt ein Set standardisierter Rechtehinweise zur Verfügung, die genutzt werden können, um den Urheberrechts- und Weiterverwendungs-Status digitaler Objekte mitzuteilen.
Data obtained from the open survey developed by the LEARN project (http://www.learn-rdm.eu/) as a self-assessment tool to assist institutions discover how ready they are for managing research data. This dataset replaces the first one published at http://doi.org/10.5281/zenodo.61903. The survey is based on the issues posed to institutions by the LERU Roadmap for Research Data published at the end of 2013, and available at: http://www.learn-rdm.eu/material/leru_roadmap_for_research_data The survey has thirteen questions addressing the main elements to be taken into account in developing an institutional strategy for research data management. Each question has three possible answers representing green, yellow or red light. The more ‘green light’ responses recorded, the readier an institution probably is for managing its research data. The survey is available in English at http://learn-rdm.eu/en/rdm-readiness-survey/ and in Spanish at http://learn-rdm.eu/encuesta-rdm/
This website is for information related to the CESAER Taskforce on Open Science, and in particular on its sub-group looking at how the Technical Universities in Europe deal with Engineering and Research Data Management. The group is working on two tasks Task 1 - FAIR Data in Engineering (2018-19) Read - Summary of First Findings on…
Hackathons providing sandbox environments for practicing reproducible research. Use the Hub to organise events, submit papers for reproduction, record and feed back reviews
Home page for Library of Congress Recommended Formats Statement (RFS). RFS identifies analog and digital formats suitable for the large-scale acquisition of and long-term access to library collections. The identified formats have been selected to maximize the preservation and accessibility of creative content into the future.
This document describes RML, a generic mapping language, based on and extending [R2RML]. The RDF Mapping language (RML) is a mapping language defined to express customized mapping rules from heterogeneous data structures and serializations to the RDF [RDF-CONCEPTS] data model. RML is defined as a superset of the W3C-standardized mapping language [R2RML], aiming to extend its applicability and broaden its scope, adding support for data in other structured formats. [R2RML] is the W3C standard to express customized mappings from relational databases to RDF. RML follows exactly the same syntax as R2RML; therefore, RML mappings are themselves RDF graphs. The present document describes the RML language and its concepts through definitions and examples.
PRONOM is an online technical registry providing impartial and definitive information about file formats, software products and other technical components required to support long-term access of electronic records.
Das übergreifende Ziel des Vorhabens ist es, praktikable, einfach nutzbare und umfassende Provenance-Techniken und -Methoden für spezielle Anwendungsdomänen zu entwickeln, die einen minimalen Overhead und geringe Benutzeranforderungen für die Erstellung von Provenance-Informationen aufweisen. Insbesondere sollen nicht nur unkommentierte Datentransformationsabläufe und Interaktionssequenzen aufgezeichnet, sondern Überlegungen und Argumentationen zu Hypothesen, Einsichten, Entscheidungen und Interaktionen in ihrem Kontext dokumentiert und zugänglich gemacht werden. Provenance ist eine zentrale Maßnahme zur Vertrauensbildung für digitale Informationen auf der Basis von Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit. Unser Vorhaben „Provenance Analytics“ schafft das Bewusstsein für diesen wichtigen Aspekt des digitalen Strukturwandels, einerseits durch Ausbildung und Forschung an den beteiligten Universitäten und Fachhochschulen und andererseits durch intensiven Austausch mit lokalen KMUs im Rahmen von Workshops und Tutorials.
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