EXC2147 ct.qmat Forschungsdatenmanagement-Richtlinien und Publikationsleitfaden

Warum Richtlinien für das Forschungsdatenmanagement?

Wissenschaftler im Exzellenzcluster ct.qmat erzeugen riesige Mengen an Forschungsdaten, einschließlich numerischer Datendateien, Plots, Bilder, Protokolle und Software. Diese Forschungsdaten sind ein wertvolles Gut. Wenn sie effizient in einem offenen System verwaltet werden, können diese Daten der wissenschaftlichen Gemeinschaft dauerhaft zur Verfügung gestellt werden. Als Wissenschaftler haben wir uns den sogenannten FAIR-Prinzipien für Daten und den FAIR4RS-Prinzipien für Software verpflichtet, die während des Forschungsprozesses erstellt wird. In Zukunft ermöglichen diese Prinzipien eine einfache Wiederverwendung durch zukünftige Wissenschaftler und bilden die Grundlage für zukünftige KI-gesteuerte Entwicklungsmethoden, werden aber gleichzeitig schon heute den Alltag der Forscher von ct.qmat verbessern, indem eine hochmoderne Infrastruktur bereitgestellt wird, die die Fernzusammenarbeit für die verteilten Teile des Clusters ermöglicht und Rechenressourcen und Werkzeuge mit einer niedrigen Einstiegshürde bereitstellt. Zusammen mit unseren Partnern, dem Rechenzentrum der Universität Würzburg (RZUW) und der NFDI-Initiative FAIRmat, deren aktiver Unterstützer ct.qmat ist, streben wir danach, die Infrastrukturkomponenten Wirklichkeit werden zu lassen. Einen Überblick über die Datenmanagement-Infrastruktur des Clusters finden Sie hier. Um die organisatorischen Aspekte zu erleichtern, folgen wir den Richtlinien in diesem Dokument.

Open-Access-Publikation von Primärforschung als Standard

ct.qmat verpflichtet sich den Prinzipien der Reproduzierbarkeit, wissenschaftlichen Integrität und Open Access. Für die Veröffentlichung unserer Ergebnisse halten wir uns an die folgenden Richtlinien (letzte Aktualisierung: Feb. 2024).

Um alle Publikationen des Clusters weltweit verfügbar und frei zugänglich zu machen, ermutigen wir Wissenschaftler, Preprints ihrer Forschung bei arXiv.org einzureichen. Alle Informationen, die zur Reproduktion wissenschaftlicher Ergebnisse erforderlich sind, sind in der Publikation und den begleitenden (Daten-)Ergänzungen enthalten.

Wir ermutigen Nutzer, an unseren regelmäßigen Reproduzierbarkeits-Hackathons teilzunehmen, um selbst zu erfahren, wie die Reproduzierbarkeit verbessert werden kann. Unsere Wissenschaft ist oft datengetrieben, und deshalb ermutigen wir unsere Nutzer, ihre primären Datendateien in Datenrepositorien einzureichen und sie mit ihrer Publikation zu verknüpfen. Wir empfehlen, zumindest die Primärdaten, die allen Abbildungen (inkl. Anhängen) zugrunde liegen, in gängigen, offenen und zugänglichen Formaten zu veröffentlichen, z. B. NeXus, HDF5, json oder XML. ct.qmat verfügt über eine Infrastruktur für mehrere Datenrepositorien. Eine detaillierte Anleitung für WueData, Opara, Zenodo und NOMAD finden Sie in diesem Dokument.

Open Source von Software und allem, was den Forschungsprozess erleichtert

Wir ermutigen Mitglieder von ct.qmat, Software und Skripte, die sie erstellt haben, auf offenen Entwicklungsplattformen wie GitHub oder GitLab zu veröffentlichen. URLs zu diesen Repositorien in Primärpublikationen werden in Publikationen empfohlen, und DOIs zu spezifischen Quellcode-Versionen können von Zenodo generiert werden. Im Gegensatz zu Daten ermutigen wir Mitglieder, ihre Software nach ihrer Veröffentlichung aktiv zu verbessern und Anwendungen in der Folgeforschung zu finden. Eine Anleitung für den Einstieg in eine verteilte Entwicklungsplattform finden Sie hier.

Kontakt / Hilfe

Sie erreichen das Datenmanagement-Team unter datamanagement.ct.qmat@listserv.dfn.de. Wir helfen Ihnen gerne bei Herausforderungen im Datenmanagement und sind offen für Vorschläge zur Erweiterung unserer Infrastruktur.

Hilfe erhalten Sie auch auf dem Discord-Server des Würzburger Chapters von DE-RSE. Sie können dem Server über diesen Einladungslink beitreten.