Managing collaborative research data for integrated, interdisciplinary environmental research
Managing collaborative research data for integrated, interdisciplinary environmental research
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管理综合、跨学科环境研究的协作研究数据
DOI：
10.1007/s12145-020-00441-0
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发表时间：
2020
影响因子：
2.8
通讯作者：
Grathwohl
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Finkel;Osenbrück;Rügner;Schwientek;Schlögl;Streck;Cirpka;Walter;Grathwohl
研究数据的一致性管理对于长期和大规模合作研究的成功至关重要。研究数据管理是研究效率、连续性和质量的基础，也是最大影响和外联的基础，包括数据的长期出版及其可访问性。资助机构和出版商越来越需要这种长期和开放的研究数据访问。联合环境研究通常发生在一个分散的研究景观的不同学科;参与研究人员通常表现出各种态度和以往的经验与共同的数据政策，以及广泛的跨学科研究的数据类型的多样性提出了特别的挑战，协同数据管理。在本文中，我们提出了组织措施，数据和元数据管理的概念，和技术解决方案，以形成一个灵活的研究数据管理框架，允许有效地共享项目的所有研究人员之间的全方位的数据和元数据，并顺利选定的数据和数据流发布到公共访问的网站。这个概念是建立在数据类型特定和层次元数据使用一个共同的分类同意的所有研究人员的项目。该框架的概念已开发沿着的需要和要求的科学家参与，并旨在尽量减少他们的努力，在数据管理，我们从研究人员的角度来说明他们的典型工作流程，从生成和准备的数据和元数据的长期保存数据，包括他们的元数据。
The consistent management of research data is crucial for the success of long-term and large-scale collaborative research. Research data management is the basis for efficiency, continuity, and quality of the research, as well as for maximum impact and outreach, including the long-term publication of data and their accessibility. Both funding agencies and publishers increasingly require this long term and open access to research data. Joint environmental studies typically take place in a fragmented research landscape of diverse disciplines; researchers involved typically show a variety of attitudes towards and previous experiences with common data policies, and the extensive variety of data types in interdisciplinary research poses particular challenges for collaborative data management. In this paper, we present organizational measures, data and metadata management concepts, and technical solutions to form a flexible research data management framework that allows for efficiently sharing the full range of data and metadata among all researchers of the project, and smooth publishing of selected data and data streams to publicly accessible sites. The concept is built upon data type-specific and hierarchical metadata using a common taxonomy agreed upon by all researchers of the project. The framework’s concept has been developed along the needs and demands of the scientists involved, and aims to minimize their effort in data management, which we illustrate from the researchers’ perspective describing their typical workflow from the generation and preparation of data and metadata to the long-term preservation of data including their metadata.
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