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leporello #6
(2020)
leporello #5
(2020)
Rechtsaspekte des Forschungsdatenmanagements werfen nach wie vor viele Fragen für Forschende und Nachnutzende auf: Wer darf welche Daten zu welchen Zwecken erheben und verarbeiten? Wem können die Daten "zugeordnet" werden? Wer darf entscheiden, ob und wann sie veröffentlicht werden? Welche Lizenzen sind geeignet?
Um den Unsicherheiten im rechtlichen Umgang mit Forschungsdaten zu begegnen, hat HeFDI auf Basis des Gutachtens des DataJus-Projekts (https://tu-dresden.de/gsw/jura/igetem/jfbimd13/ressourcen/dateien/dateien/DataJus/DataJus_Zusammenfassung_Gutachten_12-07-18.pdf?lang=de) die hier publizierte Handreichung zusammengestellt. Die Handreichung dient dazu, Forschenden und Forschungsdatenmanager*innen einen gut verständlichen Zugang zu Rechtsfragen hinsichtlich Forschungsdaten zu ermöglichen. Das anschaulich konzipierte Material kann sowohl in Schulungen zum Datenmanagement als auch in konkreten Beratungsprozessen eingesetzt werden.
In einem ersten Schritt hat HeFDI die Themenfelder (I) Urheber- und Leistungsschutzrechte an Forschungsdaten sowie (II) Entscheidungsbefugnis über den Umgang mit Forschungsdaten in der hier publizierten Handreichung zusammengefasst.
Das vorliegende Material umfasst zum einen eine animierte Präsentation in editierbarem Format. Gleichzeitig stellt HeFDI den Inhalt der Präsentation sowohl editierbar als auch im PDF-Format als Druckvorlage für ein Handout o. Ä. im DIN A4-Format zur Verfügung.
The Specialised Information Service Performing Arts (SIS PA) is part of a funding programme by the German Research Foundation that enables libraries to develop tailor-made services for individual disciplines in order to provide researchers direct access to relevant materials and resources from their field. For the field of performing arts, the SIS PA is aggregating metadata about theater and dance resources from currently, mostly, German-speaking cultural heritage institutions in a VuFind-based search portal.
In this article, we focus on metadata quality and its impact on the aggregation workflow by describing the different, possibly data provider-specific, process stages of improving data quality in order to achieve a searchable, interlinked knowledge base. We also describe lessons learned and limitations of the process.