Die Forschungsdatenleitlinie der Universität Göttingen

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1 Die Forschungsdatenleitlinie der Universität Göttingen Prof. Dr. Norbert Lossau Vizepräsident für Infrastrukturen

2 Die Forschungsdatenleitlinie Rolle der Universität: fördert und unterstützt den freien Zugang zu Forschungsdaten stellt Infrastrukturen zur angemessenen Aufbewahrung und technischen Verfügbarkeit von Forschungsdaten zur Verfügung stellt Beratungs- und Fortbildungsangebote bereit sorgt für eine verlässliche IT- und Informationsinfrastruktur Rolle der Forschenden: Projektleiter sind i.d.r. für das Forschungsdatenmanagement verantwortlich Forschungsprojekte mit Forschungsdaten erfordern einen Datenmanagementplan nutzen die internen Dienste der Universität und/oder anerkannte ext. Fachrepositorien achten bei der Verhandlung von Nachnutzungs- oder Veröffentlichungsrechten darauf, dass die Daten für wissenschaftliche Zwecke frei verfügbar bleiben Gemeinsame Verpflichtung ethische, datenschutz- und urheberrechtliche oder geheimhaltungswürdige Belange sowie die Regeln Guter Wissenschaftlicher Praxis werden beachtet

3 Die Leitlinie und ihre Genese Diskussionen zur Verankerung von Forschungsdatenmanagement Referent Datenmanagement in Abt. Forschung Gründung der eresearch Alliance HS-weite Umfrage zu Langzeitarchivierung und Forschungsdaten (mit ETH Zürich) Hauptamtlicher VP für Infrastrukturen (inkl. eresearch) Verabschiedung der Forschungsdaten- Leitlinie

4 Implementierung in Antrags-Workflows (Bsp. SFB) Principal Investigators Forschungsabteilung Austausch und Beratung eresearch Alliance Antrags -skizze Weiterleitung Forschungskommission Senat Präsidium Einreichung

5 Implementierung in Antrags-Workflows (Bsp. SFB) Principal Investigators Forschungsabteilung eresearch Alliance Antrags -skizze Weiterleitung Forschungskommission Senat Präsidium Einreichung

6 Services für INF-Projekte an den fachlichen Erfordernissen orientierte Dateninfrastruktur (Datenaustausch und Langzeitarchivierung) Kommunikations-und Arbeitsplattformen Bereitstellung von Werkzeugen für die räumliche, zeitliche und statistische Datenanalyse Veröffentlichung von Daten Durchführung des Datenmanagements (embedded data scientist) Entwicklung eines Metadatenmodells Persistente Identifikatoren Entwicklung einer gemeinsamen projektspezifischen Data Policy

7 Beteiligung der era Beratungen / Erfolge INF-Projekte in 4 (von insg. 10) SFBs: SFB 755 Nanoscale Photonic Imaging SFB 963 Astrophysikalische Strömungsinstabilität und Turbulenz SFB 990 Ökologische und sozioökonomische Funktionen tropischer Tieflandregenwald-Transformationssysteme (Sumatra, Indonesien) SFB1002 Modulatorische Einheiten bei Herzinsuffizienz Weitere SFBs mit Forschungsdatenmanagement: SFB 803 Functionality controlled by organization in and between membranes SFB 1073 Atomic scale control of energy conversion

8 Schulung und Beratung durch die era Schulungen: in GRKs und FORs für Bibliothekare (bundesweit) für die Akademie der Wissenschaften weitere sind in Planung (Graduiertenschulen, Campuspartner) (Antrags-)Beratungen Einzelberatungen Gruppenberatungen (TRR/SFB, GRK, FOR) Stellungnahmen Zukünftige Herausforderungen: rechtliche Fragestellungen (Urheberrecht, Lizensierung)

9 Weiteres Vorgehen Kommunikation und Netzwerkbildung (eresearch-rat, nationale und internationale Kontakte, Ressourcen auf dem Campus) Schulung im Rahmen der Graduiertenausbildung ausbauen (z.b. an außeruniversitären Instituten), (e)learning-angebote Implementierung in weiteren Antragsworkflows (z.b. EU) Berufung Digital Humanities in der Informatik Campuslabore: Gemeinsame Nutzung (verteilter) Infrastrukturen mit Campuspartnern in den Bereichen Physik / Medizin sowie Geistes- und Gesellschaftswissenschaften Lehre: Master of Science Studiengang Data Science (Einführung in 2016 geplant)