FAIR: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 19. Oktober 2023, 06:46 Uhr

FAIR - Findable, Accessible, Interoperable, Reusable

"Die "FAIR Data Principles" formulieren Grundsätze, die nachhaltig nachnutzbare Forschungsdaten erfüllen müssen und die Forschungsdateninfrastrukturen dementsprechend im Rahmen der von ihnen angebotenen Services implementieren sollten." ^[1]

Einführung

Angelina Kraft: Die FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten, TIB Blog 2017 https://blogs.tib.eu/wp/tib/2017/09/12/die-fair-data-prinzipien-fuer-forschungsdaten/

Checkliste

FAIR Data Maturity Model Working Group. (2020). FAIR Data Maturity Model. Specification and Guidelines (1.0). https://doi.org/10.15497/rda00050

Siehe auch:

CARE | NFDI4Culture | IIIF

Bareither, Christoph; Geis, Katharina; Ullrich, Sarah; Macdonald, Sharon; Brück, Katrin; Winterpacht, Leonie: Digitales Bildkuratieren als Bereicherung des Museumsbesuchs, Tübingen 2023 ^[2] aus dem DFG-geförderten Forschungsprojekt „Curating Digital Images“

[1] ttps://www.forschungsdaten.org/index.php/FAIR_data_principles

[2] ttp://hdl.handle.net/10900/145017

[1]

[2]

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 [[CARE]] | [[NFDI4Culture]] | [[IIIF]]
-Bareither, Christoph; Geis, Katharina; Ullrich, Sarah; Macdonald, Sharon; Brück, Katrin; Winterpacht, Leonie: Digitales Bildkuratieren als Bereicherung des Museumsbesuchs, Tübingen 2023 <ref>http://hdl.handle.net/10900/145017</ref> aus dem DFG-geförderte Forschungsprojekt „Curating Digital Images“
+Bareither, Christoph; Geis, Katharina; Ullrich, Sarah; Macdonald, Sharon; Brück, Katrin; Winterpacht, Leonie: Digitales Bildkuratieren als Bereicherung des Museumsbesuchs, Tübingen 2023 <ref>http://hdl.handle.net/10900/145017</ref> aus dem DFG-geförderten Forschungsprojekt „Curating Digital Images“
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 <references/>