OA2020 is an initiative building on the Berlin Declaration on Open Access to Knowledge in the Sciences and Humanities, which has been embraced by more than 560 signatory institutions.
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.
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.
SSHOC will create the social sciences and humanities area of the European Open Science Cloud (EOSC) thereby facilitating access to flexible, scalable research data and related services streamlined to the precise needs of the SSH community.
CESAER - the Conference of European Schools for Advanced Engineering Education and Research - is a non-profit international association of leading European universities of science and technology and engineering schools/faculties at comprehensive universities and university colleges.
Im Januar 2013 hat der Wissenschaftsrat Empfehlungen zu einem Kerndatensatz Forschung verabschiedet. Der Kerndatensatz ist ein Angebot an Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, um bereits bestehende Aktivitäten bei der informationstechnischen Erfassung ihrer Forschungsaktivitäten zu unterstützen. Er stellt einen Standard zur Eigenverwaltung dieser Daten bereit, eine zentrale Datensammlung erfolgt nicht.
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..