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workingpaper/data-steward-custodian.md
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# Leitlinie zur Sicherstellung der langfristigen Verfügbarkeit von Forschungsdaten an der FAU
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18. 11. 2021*
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 06.12.2022*
> Michael Kohlhase, Laura Albers, Klaus Meyer-Wegener, Marcus Walther
#### Präambel
Diese Leitlinie ergänzt und präzisiert die Forschungsdatenpolicy der FAU. Sie wurde am XXX durch die Mitglieder der FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) beschlossen.
Diese Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
Die Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
## 0. Begriffsklärungen
1. Ein **(Forschungs)-Datensatz** ist eine unveränderbare, zitierbare Sammlung von Daten und zugehörigen Metadaten zu einem fest umrissenen (Forschungs)-Thema. Datensätze sollen den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) soweit als möglich gerecht werden. Soweit für den Datenschutz geboten, können Datensätze verschlüsselt gespeichert und archiviert werden.
2. Ein **(Forschungs)-Datenfeed** ist ein Forschungsdatensatz, der sich über die Zeit verändert, normalerweise mit dem fortschreitenden Forschungsstand weiterentwickelt. Zu jedem Zeitpunkt (jedoch nicht rückwirkend) kann ein **Snapshot** genommen werden, dieser ist dann ein Forschungsdatensatz (siehe oben). Ein Datenfeed ist FAIR, wenn seine Snapshots das sind.
> Die werden in allen Leitlinien gebraucht. Also am besten als eigenes Dokument - oder in unserem sowieso schon entstehenden Glossar, auf das dann verwiesen wird.
4. In diesem Dokument werden die englischen Begriffe (Steward/Custodian) für Rollen im Forschungsdatenmanagement verwendet, da diese international verwendet werden.
1. Ein **(Forschungs-) Datensatz** ist eine unveränderbare, zitierbare Sammlung von Daten und zugehörigen Metadaten zu einem fest umrissenen (Forschungs-) Thema. Datensätze sollen den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) soweit als möglich gerecht werden. Soweit für den Datenschutz geboten, können Datensätze verschlüsselt gespeichert und archiviert werden.
2. Ein **(Forschungs-) Datenfeed** ist ein Forschungsdatensatz, der sich über die Zeit verändert, weil er sich mit dem fortschreitenden Forschungsstand weiterentwickelt. Zu jedem Zeitpunkt (jedoch nicht rückwirkend) kann ein **Snapshot** genommen werden, dieser ist dann ein Forschungsdatensatz (siehe oben). Ein Datenfeed ist FAIR, wenn seine Snapshots das sind.
3. In diesem Dokument werden die englischen Begriffe (Steward/Custodian) für Rollen im Forschungsdatenmanagement verwendet, da diese international verwendet werden.
* Ein **Data Steward** ist verantwortlich dafür, die Qualität und Zweckgerechtigkeit (Fit for Purpose) der Forschungsdaten inklusive ihrer Metadaten aus fachlichen Aspekten sicherzustellen.
* Ein **Data Custodian** ist verantwortlich für die sichere Verwahrung und Zugangsverwaltung für Forschungsdaten der jeweiligen Organisationseinheit (OE) nach den jeweiligen Bestimmungen.
## 1. Einleitung
Die FAU ist den Mittelgebern und der guten wissenschaftliche Praxis gegenüber verpflichtet, Forschungsdaten (FD) langfristig zu bewahren und zugänglich zu machen. Forschungsdaten an der FAU entstehen in Abschlussarbeiten, Projekten und Professuren/Lehrstühlen.
Allerdings haben haben alle diese eine begrenzte Laufzeit: Doktoranden promovieren, Lehrstuhlinhaber gehen in den Ruhestand oder werden an andere Universitäten berufen, etc. Dadurch drohen Forschungsdatensätze zu verwaisen, unbrauchbar zu werden oder sogar ganz verlorenzugehen.
Die FAU ist den Mittelgebern und der guten wissenschaftliche Praxis gegenüber verpflichtet, Forschungsdaten (FD) langfristig zu bewahren und zugänglich zu machen. Forschungsdaten an der FAU entstehen in Abschlussarbeiten, in Projekten und an Professuren/Lehrstühlen.
Allerdings haben sie alle eine begrenzte Laufzeit: Doktoranden promovieren, Lehrstuhlinhaber gehen in den Ruhestand oder werden an andere Universitäten berufen, etc. Dadurch drohen Forschungsdatensätze zu verwaisen, unbrauchbar zu werden oder sogar ganz verlorenzugehen.
Um die dadurch entstehenden Probleme zu lösen werden folgenden Massnahmen ergriffen:
Um die dadurch entstehenden Probleme zu lösen, werden folgenden Massnahmen ergriffen:
1. Forschungsdatensätze und -Feeds sollen schon bei ihrer Genese mit umfassenden, maschinenverarbeitbaren Metadaten versehen werden. Diese enthalten (zwingend):
* Informationen zum Datensteward (der Person/Organisationseinheit, die die Rechte an den Daten hält und für sie verantwortlich ist),
1. Forschungsdatensätze und -Feeds sollen schon bei ihrer Genese mit umfassenden, maschinenverarbeitbaren *Metadaten* versehen werden. Diese enthalten (zwingend):
* Informationen zum Data Custodian (der Person/Organisationseinheit, die die Rechte an den Daten hält und für sie verantwortlich ist),
* Informationen zur Lizensierung der Daten (wer hat wann, wo und unter welchen Bedingungen Zugang/Nutzungsrechte an den Daten),
* ein **Datentestament**, das regelt, was mit den Daten geschehen soll, wenn der ursprüngliche Datensteward die FAU verlässt.
* ein **Datentestament**, das regelt, was mit den Daten geschehen soll, wenn der ursprüngliche Data Custodian die FAU verlässt.
2. Die Organisationseinheiten (OE) der FAU etablieren ein hierarchisches System von institutionellen Forschungsdaten-Custodians, die in Datentestamenten als Daten-Verantwortliche im Erbfall genannt werden können.
3. Die CDI bietet administrative und technische Unterstützung im Rahmen der FDM-Grundversorgung.
......@@ -43,51 +45,51 @@ Um die Probleme zu verstehen, betrachten wir einige typische Fälle.
**Problem**: Wann kann welcher Datensatz gelöscht werden?
2. Ein Doktorand erstellt einen Datensatz im Rahmen seiner Doktorarbeit. Dieser enthält personenbezogene Daten und ist daher verschlüsselt gespeichert.
**Problem**: Wer kann noch darauf zugreifen, wenn der Doktorand die FAU verlässt?
3. Eine Doktorandin arbeitet an einem Datenfeed (z.B. ein WissKI über Gläser in Museen) und will in ihrer Doktorarbeit den Stand zum Abgabezeitpunkt fixieren, dokumentieren und referenzieren.
3. Eine Doktorandin arbeitet an einem Datenfeed (z.B. ein WissKI über Gläser in Museen) und will in ihrer Doktorarbeit den Stand zum Abgabezeitpunkt fixieren, dokumentieren und referenzieren.
4. In einem Seminar, das von einer Lehrbeauftragten gegeben wird, befassen sich zehn Studierende jeweils mit eigenen Datensätzen (bspw. in WissKI), d.h. sie bauen eine Struktur auf und/oder pflegen Daten ein. **Problem**: Wer entscheidet über den Erhalt oder Löschzeitpunkt dieser Ergebnisse? Wie verhindert man einander widersprechende Testamente?
### 2.2 Konzepte
* Jeder Datensatz/Feed hat einen oder mehrere **Datenstewards/Custodians**: Personen oder FAU-Organisationseinheiten (FAU-OE), die
* Jeder Datensatz/Feed hat einen oder mehrere **Data Custodians**: Personen oder FAU-Organisationseinheiten (FAU-OE), die
* die Rechte zur Verwaltung, Veröffentlichung und Weitergabe sowie
* die Schlüssel zur Entschlüsselung der Daten haben.
* Verlassen alle Datenstewards/Custodians eines Datensatzes die FAU, **verwaist** er. In diesem Fall übernimmt eine **zentrale Einrichtung** die Rolle des Custodians.
* Verlassen alle Data Custodians eines Datensatzes die FAU, **verwaist** er. In diesem Fall übernimmt eine **zentrale Einrichtung** die Rolle des Custodians.
* Datensätze unterliegen **FD-Constraints**, also Regelungen der FAU, des Freistaates, der Fördergeber und/oder der guten wissenschaftlichen Praxis über die Veröffentlichung und Archivierung der Datensätze. Für jeden Datensatz und Zeitpunkt ergeben sich daraus **FD-Pflichten**. Wir nennen Datensätze mit solchen Pflichten **Pflichtdaten**. Es kann für die FAU-OE opportun sein, Datensätze über die FD-Pflichten hinaus zu archivieren bzw. zugänglich zu machen. Zum Beispiel kann die Veröffentlichung viel genutzter Datensätze der Reputation der FAU-OE dienlich sein. Wir reden hier von **Reputationsdaten**, da sie zur wissenschaftlichen Reputation der OE beitragen (können/sollen).
* Verwaist ein Datensatz, muss der **Erbfall** organisiert werden, d.h. es muss ein neuer Datensteward (der **Datenerbe**) an der FAU gefunden werden.
* Verwaist ein Datensatz, muss der **Erbfall** organisiert werden, d.h. es muss ein neuer Data Custodian (der **Datenerbe**) an der FAU gefunden werden.
## 3. Lösung: Institutionelle Daten-Custodians
## 3. Lösung: Institutionelle Data Custodians
Alle FAU-OE (insbesondere die FAU als ganzes, die Fakultäten, Departments und Lehrstühle/Professuren) benennen jeweils einen Daten-Custodian, also eine Person, die für die OE die unten genannten Aufgaben übernimmt. Im Moment sind fünf Ebenen geplant:
Alle FAU-OE (insbesondere die FAU als ganzes, die Fakultäten, Departments und Lehrstühle/Professuren) benennen jeweils einen Data Custodian, also eine Person, die für die OE die unten genannten Aufgaben übernimmt. Im Moment sind fünf Ebenen geplant:
Die ersten beiden sind die natürlichen Daten-Stewards:
1. Projekt -- Projektleiter (insbesondere ist jede Promovierende die Leiterin ihres Dissertationsprojekts);
2. Lehrstuhl/Professur -- Im Default die Inhaber:in, sonst eine von ihr benannte Person;
Die ersten beiden sind die natürlichen Data Stewards:
1. Projekt - Projektleiter (insbesondere ist jede Promovierende die Leiterin ihres Dissertationsprojekts);
2. Lehrstuhl/Professur - Im Default die Inhaber:in, sonst eine von ihr benannte Person;
Die institutionellen OEs bestellen Daten-Custodians:
Die institutionellen OEen bestellen Data Custodians:
3. Department -- Benennt eine Person;
4. Fakultät -- Benennt eine Person;
5. FAU -- Die CDI benennt eine Person.
3. Department - Benennt eine Person;
4. Fakultät - Benennt eine Person;
5. FAU - Die CDI benennt eine Person.
Benennt eine FAU-OE keinen Daten-Custodian, tritt die nächsthöhere Ebene ein; diese hat natürlich weniger Fachexpertise, und könnte geneigt sein, wichtige Reputationsdaten aus Kostengründen zu löschen. Verlässt ein Datencustodian einer OE die FAU oder die OE, ernennt die OE einen neuen.
Benennt eine FAU-OE keinen Data Custodian, tritt die nächsthöhere Ebene ein; diese hat natürlich weniger Fachexpertise und könnte geneigt sein, wichtige Reputationsdaten aus Kostengründen zu löschen. Verlässt ein Data Custodian einer OE die FAU oder die OE, ernennt die OE einen neuen.
In der Regel soll die Steward/Custodianship eines Datenpools beim Auflösen einer OE an die (eindeutige) OE auf der nächsthöheren Ebene übergehen. Abweichungen von der Regel oder Zuständigkeiten bei Nichteindeutigkeit (z.B. für Projekte über Department-Grenzen hinweg) müssen im Datentestament spezifiziert werden.
In der Regel soll die Steward-/Custodianship eines Datenpools beim Auflösen einer OE an die (eindeutige) OE auf der nächsthöheren Ebene übergehen. Abweichungen von der Regel oder Zuständigkeiten bei Nichteindeutigkeit (z.B. für Projekte über Department-Grenzen hinweg) müssen im Datentestament spezifiziert werden.
### 3.1 Aufgaben der Stewards/Custodians/OEs
Die Aufgaben der Daten-Stewards/Custodians sind auf allen Hierarchiestufen die gleichen:
Die Aufgaben der Data Stewards/Custodians sind auf allen Hierarchiestufen die gleichen:
1. Turnusmäßige Entscheidung über Archivierung, Veröffentlichung, Löschung oder Transfer der Datensätze der OE;
2. Sicherstellung der Finanzierung für Reputationsdaten;
3. Autorisierung des Zugriffs externer Parteien gemäß der jeweiligen Lizenzen. Gegebenenfalls Vertraulichkeitsvereinbarungen (NDAs) gemäß CDI-Templates organisieren und/oder Entschlüsselung durchführen.
### 3.2 Implementation
Die CDI etabliert (automatisierte) **Erbfall-Prozeduren**, die beim Ausscheiden von Datenstewards die "Vererbung" von Datenbeständen organisieren.
Die CDI etabliert (automatisierte) **Erbfall-Prozeduren**, die beim Ausscheiden von Data Custodians die "Vererbung" von Datenbeständen organisieren.
* Alle Datensätze werden in CRIS modelliert und dokumentiert, samt Datentestamenten.
* Die Daten-Custodians der OEs werden (wahrscheinlich im IDM) modelliert.
* Die Data Custodians der OEen werden (wahrscheinlich im IDM) modelliert.
* Hat beim Verwaisen eines Datensatzes der designierte Erbe die FAU schon verlassen, fällt sie an die (eindeutige) hierarchisch nächsthöhere OE.
* Die Nutzung der Datensätze muss einem Monitoring unterliegen, damit Entscheidungen über Löschung oder Erhalt von Reputationsdaten eine empirische Basis haben.
* Schlüssel müssen schon beim Anlegen eines Datensatzes hinterlegt werden, damit diese (besonders bei Pflichtdaten) in unerwarteten Erbfällen nicht unzugänglich werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten dies zu organisieren:
* Schlüssel müssen schon beim Anlegen eines Datensatzes hinterlegt werden, damit diese (besonders bei Pflichtdaten) in unerwarteten Erbfällen nicht unzugänglich werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu organisieren:
* ein zentraler Schlüssel-Obmann oder
* ein zentrales System, in dem die Datencustodians der OE die Schlüssel ablegen.
* Die CDI organisiert Beispiel-NDAs für Datensätze, um die Daten-Custodians zu unterstützen.
* ein zentrales System, in dem die Data Custodians der OE die Schlüssel ablegen.
* Die CDI organisiert Beispiel-NDAs für Datensätze, um die Data Custodians zu unterstützen.
### 3.3 Finanzierung
Pflichtdatensätze in der FDM-Grundversorgung werden über das CDI-Budget finanziert. Für Datensätze der Projektversorgung (projektspezifische Datenvolumina, die über die Grundversorgung hinausgehen) müssen gesonderte Regelungen/Finanzierungen gefunden werden.
......@@ -102,16 +104,16 @@ Ein Datentestament muss
* die Copyright-Übertragung,
* das Recht, die Daten zu löschen und
* das Recht auf Schlüsselnutzung und -weitergabe
* alle diese Aspekte so erklären, dass die initialen Datenstewards sie verstehen und informierte Entscheidungen treffen können.
* alle diese Aspekte so erklären, dass die initialen Data Stewards sie verstehen und informierte Entscheidungen treffen können.
## 4. Flankierende Maßnahmen
Die folgenden Maßnahmen werden durch das FAU Research Data Steward/Custodianship möglich und unterstützen die Wirksamkeit.
Die folgenden Maßnahmen werden durch das FAU Research Data Steward-/Custodianship möglich und unterstützen die Wirksamkeit.
* Jede Promotion an der FAU (und längerfristig alle Abschlussarbeiten) muss
* einen Datensatz (oder mehrere) erzeugen und archivieren oder
* eine Erklärung abgeben, warum keiner entstanden ist.
* Zu jedem Datensatz sind die aktuellen Datensteward/Custodians als Teil der Metadaten dokumentiert.
* Zu jedem Datensatz sind die aktuellen Data Stewards/Custodians als Teil der Metadaten dokumentiert.
## 5. Offene Fragen
1. Reputationsdaten müssen finanziert werden. Lehrstuhlinhaber, die in den Ruhestand könnten (wenn das möglich ist) interessiert sein, mit ihre Restmitteln die Erhaltung ihrer Daten zu unterstützen (**Datenvermächtnis**).
1. Reputationsdaten müssen finanziert werden. Lehrstuhlinhaber, die in den Ruhestand gehen, könnten (wenn das möglich ist) interessiert sein, mit ihren Restmitteln die Erhaltung ihrer Daten zu unterstützen (**Datenvermächtnis**).
workingpaper/dmp.md
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......@@ -2,13 +2,44 @@
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18. 11. 2021*
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Dieser muss noch diskutiert und eienständig lesbar gemacht werde.
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Dieser muss noch diskutiert und eigenständig lesbar gemacht werden.
> Erster Entwurf von 05.12.2022 - ausführlicher, da nun mehr "Platz" als in der Policy.
#### Präambel
Diese Leitlinie ergänzt und präzisiert die Forschungsdatenpolicy der FAU. Sie wurde am XXX durch die Mitglieder der FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) beschlossen.
Diese Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
### 1. Grundsätze für Datenmanagementplänen im Forschungsdatenzyklus
### 1. Datenmanagementpläne
Ein Datenmanagementplan (DMP) beschreibt den geplanten beziehungsweise gelebten Umgang mit Forschungsdaten, die in einem Projekt produziert oder genutzt werden. Dabei werden sowohl die Projektlaufzeit als auch die Zeit nach Abschluss des Projektes betrachtet.
Typischerweise dokumentieren DMP
* Regelungen, die innerhalb des Projektteams vereinbart und angewendet werden,
* die (geplante) Erhebung und Verarbeitung der Daten,
* das Vorgeben bei Speicherung und Transfer der Daten zwischen Projektpartnern,
* Überlegungen zur Veröffentlichung und langfristigen Aufbewahrung der Daten,
* rechtlichen Randbedingungen, die beachtet werden müssen und die daraus abgeleitete Maßnahmen,
* die jeweils verantwortlichen Personen
* und die dazu nötigen Ressourcen.
### 2. Empfehlung für Datenmanagementpläne an der FAU
DMPs sind ein Baustein der transparenten Dokumentation von Forschungsprozessen. Darüber hinaus erwarten einige Forschungsförderer einen DMP als Teil der zur Begutachtung eingereichten Unterlagen (etwa das AHRC oder bestimmte BMBF-Förderlinien) oder als *Deliverable* während der Projektlaufzeit, beispielsweise bei ERC Grants.
Die FAU empfiehlt daher Forschungsprojekten grundsätzlich die Voraberstellung eines DMP, um einen systematischen Umgang mit den Forschungsdaten zu unterstützen, sowie die Beantragung der für das Datenmanagement notwendigen Fördermittel zu erleichtern. DMP sollen regelmäßig auf Aktualität geprüft und bei Änderungen in der Planung oder im praktizierten Datenmanagement entsprechend angepasst werden.
### 3. Unterstützung bei der Erstellung
Eine erste Erstellung eines DMP kann entlang von Fragenkatalogen erfolgen, die zentrale Aspekte des FDM abfragen. So wird vermieden, dass wichtige Themen übersehen werden. Dies ist bei DMP für Förderer von besonderer Bedeutung, da diese meist konkrete Vorstellungen zum Inhalt und Aufbau der Pläne haben. Die [UB] berät in Kooperation mit der [CDI] bei der Erstellung von DMPs.
Die FAU stellt mit [RDMO](https://rdmo.ub.fau.de) ein Webtool mit DMP-Fragenkatalogen zur Verfügung. Der Fokus liegt auf DMP zur Vorbereitung von DFG-Anträgen und für größere EU-Projekte. Wenn Sie Fragen zur Verwendung von RDMO haben, kontaktieren Sie die [Universitätsbibliothek](mailto:ub-fdm@fau.de).
Wenn ein DMP für die interne Verwendung im Projekt entwerfen werden soll, der nicht auf bestimmte Förderer zielt, stellt der [Fragebogen von Science Europe](https://doi.org/10.5281/zenodo.4915861) einen guten Ausgangspunkt dar.
Für bestimmte Fächer / Forschungsförderer sind diese DMP-Online-Werkzeuge empfehlenswert:
* [DataWiz](https://datawiz.leibniz-psychology.org/DataWiz/): Plattform des ZPID; speziell an Fragestellungen in der **Psychologie** angepasst.
* [GFBio Data Management Plan Tool](https://www.gfbio.org/plan): speziell für die Bereiche **Biodiversität / Lebenswissenschaft**, kann auch in verwandten Disziplinen hilfreich sein.
* [DMPOnline](https://dmponline.dcc.ac.uk/): Verfügt über eine große Auswahl an Vorlagen von Forschungsförderern aus dem **Vereinigten Königreich**.
[hier kann man noch ergänzen]
Die FAU empfiehlt die Voraberstellung eines Datenmanagementplans, um einen systematischen Umgang mit den FD während des und nach dem Vorhaben zu ermöglichen, sowie gegebenenfalls die Beantragung der dafür notwendigen Fördermittel zu erleichtern. Hierbei werden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler durch die Beratungsstellen der FAU unterstützt. Die Universität wird Beratung und Unterstützungswerkzeuge laufend optimieren, um sicherzustellen, dass aktuelle Standards im FDM bereits in der Planungs- und Antragsphase entsprechend berücksichtigt werden.
workingpaper/dokumentation-metadaten.md
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# CDI-Leitlinie zur Dokumentation und Verwendung von Metadaten für digitale Forschungsdaten an der FAU
# CDI-Leitlinie zur Dokumentation und Verwendung von Metadaten für digitale Forschungsdaten an der FAU
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18. 11. 2021*
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18.11.2021*
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Dieser muss noch diskutiert und eienständig lesbar gemacht werde.
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Er muss noch diskutiert und eigenständig lesbar gemacht werde.
#### Präambel
Diese Leitlinie ergänzt und präzisiert die Forschungsdatenpolicy der FAU. Sie wurde am XXX durch die Mitglieder der FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) beschlossen.
Diese Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
Die Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
### 1. Grundsätze zur Dokumentation für digitale Forschungsdaten an der FAU
1. Der Entstehungskontext der dFD, Kontextinformationen zu Werkzeugen sowie die verwendete Software, die Analyseprotokolle und der Forschungsprozess an sich sind so zu dokumentieren, dass die FAIR-Prinzipien möglichst umfassend umgesetzt werden.
2. Ebenso wird die Herkunft verwendeter oder nachgenutzter Materialien, Daten oder Software kenntlich gemacht. Es sollen dabei alle vertretbaren Anstrengungen unternommen werden, um Korrektheit, Unverfälschtheit und Vollständigkeit der Aufzeichnungen und der zugrundeliegenden Daten langfristig sicherzustellen.
2. Ebenso wird die Herkunft verwendeter oder nachgenutzter Materialien, Daten oder Software kenntlich gemacht. Es sollen dabei alle vertretbaren Anstrengungen unternommen werden, um Korrektheit, Unverfälschtheit und Vollständigkeit der Aufzeichnungen und der zugrundeliegenden Daten langfristig sicherzustellen.
3. Neben der zuverlässigen Speicherung der Daten selbst ist die detaillierte Dokumentation eine zentrale Grundvoraussetzung für die Verifizierbarkeit geleisteter Forschungsarbeit und für die Nachnutzbarkeit der Daten im Rahmen neuer Forschungsfragen.
3. Die Dokumentation sollte daher den Anspruch haben, dass die Forschung der FAU von Expertinnen und Experten aus den entsprechenden Fachdomänen grundsätzlich vollständig nachvollzogen werden kann.
......
workingpaper/proposals.md
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# CDI-Guided - Basic RDM text fragments for proposals
Version of 18. 11. 2022; *Work in Progress*
Version of 18.11.2022; *Work in Progress*
> Michael Kohlhase, Marcus Walther, Jürgen Rohrwild
......@@ -34,11 +34,10 @@ This document does not cover concepts for data-management plans themselves. For
> Data and metadata will be stored at ... (see below) ... and in compliance with the FAU data policy (https://www.fau.info/fdm-policy) as well as the FAIR principles (https://www.go-fair.org/fair-principles/).
** You will also have to address the following**:
**You will also have to address the following**:
* Say something about publications.
* What else can be added from the RD policy?
### 3.1 Research/Project Style
Depending on the relevance of data for your research, your data-management plan may need
......
workingpaper/storage.md
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......@@ -2,20 +2,20 @@
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18. 11. 2021*
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Dieser muss noch diskutiert und eienständig lesbar gemacht werde.
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Er muss noch diskutiert und eignständig lesbar gemacht werde.
#### Präambel
Diese Leitlinie ergänzt und präzisiert die Forschungsdatenpolicy der FAU. Sie wurde am XXX durch die Mitglieder der FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) beschlossen.
Diese Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
Die Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
### 1. Grundsätze zur Speicherung von digitalen Forschungsdaten
1. Die Speicherung von digitalen Forschungsdaten (dFD) erfolgt nach Möglichkeit während des gesamten Forschungsprozesses in redundant gesicherten Storagesystemen. Das Regionale Rechenzentrum Erlangen (RRZE) unterstützt und berät bei Datensicherung und Backup.
2. Die langfristige Ablage von dFD sollte in etablierten, fachspezifischen Repositorien oder Datenzentren erfolgen. Es wird empfohlen, sich vorab über in Frage kommende Repositorien und gegebenenfalls deren spezielle Anforderungen für Archivierung oder Publikation der dFD zu informieren.
3. Die Universität stellt für diejenigen Forschenden, in deren Fachdisziplinen sich noch keine Repositorien etabliert haben, einen Zugang zu Diensten und Einrichtungen für Lagerung, Sicherung und Aufbewahrung von dFD bereit. Mit der FAUDataCloud steht an der FAU ein zentrales, kuratiertes Datenarchiv für mittlere Datenvolumen zur Verfügung.
5. Für das Format der dFD sind bevorzugt freie Standardformate oder in der Fachcommunity etablierte Formate zu wählen, um die Interoperabilität zu erleichtern und eine langfristige Lesbarkeit zu gewährleisten.
6. Die für eine Publikation verwendeten dFD sind so lange aufzubewahren, wie es nach einschlägigen gesetzlichen oder vertraglichen Vorschriften, insbesondere nach dem Patent-recht oder nach einer Vorgabe des Drittmittelgebers erforderlich ist, in der Regel mindestens jedoch für zehn Jahre. Im Fall der Weiterverarbeitung von dFD sollen auch die Primärdaten aufbewahrt werden, um bei Bedarf verfügbar zu sein. Sofern nachvollziehbare Gründe dafür existieren, bestimmte Forschungsdaten nicht aufzubewahren, dokumentieren die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dies.
7. Die Qualität der Metadaten beeinflusst maßgeblich die Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit der Daten. Basale Informationen sind beispielsweise beschreibende Titel und Abstracts, beteiligte Forschende, Institution, Identifier, Ort und Zeitraum, Rechte, Formate etc. Die Nutzung standardisierter Metadatenschemata stellt eine möglichst einheitliche und nachvollziehbare Beschreibung sicher und unterstützt die Maschinenlesbarkeit und Interoperabilität.
8. Das Forschungsinformationssystem CRIS FAU sollte genutzt werden, um auch dezentral in externen Repositorien gespeicherte dFD zentral zu erfassen. Als wichtige Ergebnisse universitärer Forschung können diese so hochschulweit dokumentiert und gewürdigt werden.
9. Die Auswahl, Aufbereitung und Dokumentation der Daten sowie die Speicherung über einen definierten Zeitraum benötigen ausreichende Ressourcen. Dies sollte bei bereits in der Planungsphase berücksichtigt werden; die FAU bietet eine entsprechende Beratung an.
4. Für das Format der dFD sind bevorzugt freie Standardformate oder in der Fachcommunity etablierte Formate zu wählen, um die Interoperabilität zu erleichtern und eine langfristige Lesbarkeit zu gewährleisten.
5. Die für eine Publikation verwendeten dFD sind so lange aufzubewahren, wie es nach einschlägigen gesetzlichen oder vertraglichen Vorschriften, insbesondere nach dem Patentrecht oder nach einer Vorgabe des Drittmittelgebers erforderlich ist, in der Regel mindestens jedoch für zehn Jahre. Im Fall der Weiterverarbeitung von dFD sollen auch die Primärdaten aufbewahrt werden, um bei Bedarf verfügbar zu sein. Sofern nachvollziehbare Gründe dafür existieren, bestimmte Forschungsdaten nicht aufzubewahren, dokumentieren die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dies.
6. Die Qualität der Metadaten beeinflusst maßgeblich die Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit der Daten. Basale Informationen sind beispielsweise beschreibende Titel und Abstracts, beteiligte Forschende, Institution, Identifier, Ort und Zeitraum, Rechte, Formate etc. Die Nutzung standardisierter Metadatenschemata stellt eine möglichst einheitliche und nachvollziehbare Beschreibung sicher und unterstützt die Maschinenlesbarkeit und Interoperabilität.
7. Das Forschungsinformationssystem CRIS der FAU sollte genutzt werden, um auch dezentral in externen Repositorien gespeicherte dFD zentral zu erfassen. Als wichtige Ergebnisse universitärer Forschung können diese so hochschulweit dokumentiert und gewürdigt werden.
8. Die Auswahl, Aufbereitung und Dokumentation der Daten sowie die Speicherung über einen definierten Zeitraum benötigen ausreichende Ressourcen. Dies sollte bereits in der Planungsphase berücksichtigt werden; die FAU bietet eine entsprechende Beratung an.
workingpaper/zugriff-nutzung.md
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# CDI-Leitlinie zu Zugriffs- und Nutzungsbedingungen für digitale Forschungsdaten an der FAU
# CDI-Leitlinie zu Zugriffs- und Nutzungsbedingungen für digitale Forschungsdaten an der FAU
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18. 11. 2021*
**Entwurf zur Diskussion** *Stand 18.11.2021*
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Dieser muss noch diskutiert und eienständig lesbar gemacht werde.
> Dieser Text wurde aus der Forschungsdatenpolicy extrahiert und in einen Draft für eine CDI-Leitlinie überführt. Er muss noch diskutiert und eigenständig lesbar gemacht werde.
#### Präambel
Diese Leitlinie ergänzt und präzisiert die Forschungsdatenpolicy der FAU. Sie wurde am XXX durch die Mitglieder der FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) beschlossen.
Diese Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
Die Leitlinien werden im regelmäßigen Turnus durch die CDI evaluiert, an aktuelle Erfordernisse angepasst, durch die Mitglieder der CDI beschlossen und auf der [CDI-Webseite](https://gitlab.rrze.fau.de/cdi/admin/policies-working-paper) publiziert.
### 1. Grundsätze für Zugriffs- und Nutzungsbedingungen für digitale Forschungsdaten
### 1. Grundsätze für Zugriffs- und Nutzungsbedingungen für digitale Forschungsdaten
1. Es wird grundsätzlich empfohlen, dFD der (Fach-)Öffentlichkeit zur Nachnutzung zugänglich zu machen.
2. Um die langfristige Zitierbarkeit der dFD sicherzustellen wird die konsequente Verwendung von persistenten Identifikatoren nachdrücklich empfohlen.
2. Um die langfristige Zitierbarkeit der dFD sicherzustellen, wird die konsequente Verwendung von persistenten Identifikatoren nachdrücklich empfohlen.
3. In Abhängigkeit von rechtlichen und vertraglichen Anforderungen sind für die Veröffentlichung der dFD der geeignete Zeitpunkt, Umfang und passende Lizenzbedingungen zu wählen. Die Veröffentlichung soll unter dem Namen der Schöpferinnen und Schöpfer erfolgen.
4. Bei einer Übertragung von Nachnutzungs- oder Veröffentlichungsrechten soll darauf geachtet werden, dass die dFD für wissenschaftliche Zwecke frei verfügbar bleiben. Grundsätzlich sollen permissive Lizenzen, wie z.B. CC oder open data für veröffentlichte dFD gewählt werden, die es erlauben, auf die Daten zuzugreifen, in anderen Kontexten darauf aufzubauen und sie uneingeschränkt weiterzuverbreiten: Forschungsdaten sollen so offen wie möglich sein, aber so geschützt wie nötig!.
5. Es soll Forschenden ermöglicht werden, ihre nach dieser Policy sowie aus Verträgen mit Drittmittelgebern und aus sonstigen Rechtsquellen bestehenden Rechte und Pflichten wahrzunehmen.