Gut zu wissen

https://amnesia.openaire.eu/

https://choosealicense.com/

https://dmponline.dcc.ac.uk/

https://www.forschungsdaten.info/themen/beschreiben-und-dokumentieren/metadaten-und-metadatenstandards/

https://elixir-europe.org/platforms/interoperability

https://www.go-fair.org/fair-principles/

https://forschungsdaten.at/fda/

https://www.esciencecenter.nl/news/code-citation-was-made-possible-by-research-software-engineers-in-germany-and-the-netherlands/

https://www.fwf.ac.at/de/forschungsfoerderung/projektendberichte/open-research-data-ord

https://erc.europa.eu/sites/default/files/document/file/ERC_info_document-Open_Research_Data_and_Data_Management_Plans.pdf

https://www.i-med.ac.at/forschung/Forschungsdatenmanagement/Haselwanter_Thoericht_Der-Ablageprozess-von-Forschungsdaten-und-was-von-Zenodo-gelernt-werden-kann.pdf

Ein Datenmanagementplan ist ein strukturierter Leitfaden für die Verwaltung von Forschungsdaten und somit ein essentielles Instrument des Forschungsdatenmanagements. Dieser beschreibt, welche Daten im Laufe eines Forschungsvorhabens erfasst oder erzeugt werden und was während ihres weiteren Lebenszyklus mit ihnen geschehen soll (zB Sammlung, Speicherung, Veröffentlichung, Verfügbarkeit, Bereitstellung, Anonymisierung, Archivierung, Löschung). Ziel dabei ist es, den Anforderungen an eine gute wissenschaftliche Praxis zu genügen und Forschungsresultate langfristig nachvollziehbar zu machen (siehe FAIR-Prinzipien).

Die Data Clearing Stelle bietet ein Serviceangebot an der MUI, das auf schriftlichen Antrag von Forscherinnen/Forschern vor Weitergabe von personenbezogenen Daten an Externe prüft, ob und in welcher Form diese Weitergabe unter datenschutzrechtlichen Gesichtspunkten möglich ist. Sie gibt eine datenschutzrechtliche Stellungnahme und gegebenenfalls Empfehlung zur Verbesserung ab und unterstützt so die Mitarbeite- rinnen/Mitarbeiter des Forschungsprojektes sowie Forscherinnen und Forscher an der MUI bei der Einhaltung der hohen datenschutzrechtlichen Anforderungen.

Eine natürliche oder juristische Person, Behörde, Einrichtung oder andere Stelle, die nicht der MedUni Innsbruck angehört.

Gemäß den „FAIR Data Principles“ (Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020) sollen Forschungsdaten "Findable, Accessible, Interoperable, and Re-usable" sein. Diese Grundsätze dienen der optimalen Aufbereitung von Forschungsdaten für die Nachnutzung und müssen demnach im Rahmen des Forschungsdatenmanagements sowie bei der Erstellung von Datenmanagementplänen berücksichtigt werden.

Unter Forschungsdaten sind alle Informationen (unabhängig von ihrer Form oder ihrer Darbietung) zu verstehen, die erforderlich sind, um den Werdegang, das Ergebnis, die Beobachtungen oder Erkenntnisse eines Forschungsprojekts und seines Kontexts zu unterstützen oder zu validieren. Als Forschungsdaten sind solche Materialien definiert, die im Zuge wissenschaftlicher Vorhaben zB durch Digitalisierung, Aufzeichnungen, Quellenforschungen, Experimente, Messungen, Erhebungen oder Befragungen entstehen. Das beinhaltet auch Software und Codes. Forschungsdaten können ua sein: Rohdaten (Primär- und Originaldaten), Messergebnisse, Informationen von Objekten aus Sammlungen oder Proben, Texte, audiovisuelle Informationen, bearbeitete Daten (inkl. Negative und Inconclusive Results), freigegebene Daten, publizierte Daten sowie Resultate und Open Access publizierte Daten oder methodische Testverfahren. Außerdem können sie unterschiedliche Zugangsgrade (zB Open Data, Restricted Data, Closed Data) aufweisen.

Forschungsdatenmanagement beinhaltet alle Aktivitäten, die vor allem mit der Sammlung, Dokumentation, Speicherung, allfälligen Gewährleistungen des Zugriffs bzw. Bereitstellung, Aufbewahrung, Archivierung und ggf. Löschung von Forschungsdaten verbunden sind. Es umfasst alle Phasen des Forschungsprozesses. Ein wichtiges Instrument ist der Datenmanagementplan.

Metadaten sind Daten, die strukturierte Informationen über andere Daten bzw. Ressourcen und deren Merkmale enthalten. Sie werden als Kontextinformation unabhängig von oder gemeinsam mit den Daten, die sie näher beschreiben, gespeichert.

In der Regel werden fachliche und technische bzw. administrative Metadaten unterschieden.

Um die Auffindbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Daten durch Metadaten zu erhöhen, wird eine Standardisierung der Beschreibung angestrebt. Durch einen Metadatenstandard können Metadaten aus unterschiedlichen Quellen miteinander verknüpft und gemeinsam bearbeitet werden.

Datenverwenderinnen/Datenverwender sind alle mittelbar oder unmittelbar an Forschungsaktivitäten oder Forschungsprojekten der MUI beteiligten Personen, unabhängig von einem allfälligen Beschäftigungsverhältnis und/oder Beschäftigungsausmaß. Unter diese Gruppe fallen dementsprechend insbesondere:

• Mitarbeiterinnen/Mitarbeiter der MUI sind Personen, die in einem aufrechten Dienstverhältnis zur Universität stehen, Personen mit einem aufrechten Dienstverhältnis zum Bund, die der Universität zur Dienstleistung zugewiesen sind.
• Angehörige sind, neben den Mitarbeiterinnen/Mitarbeitern, auch Personen, die ohne aufrechtes Dienstverhältnis in einem direkten Naheverhältnis zur Universität stehen und im Rahmen der Universität tätig sind, wie zB Studierende oder emeritierte Professorinnen/Professoren.
• Forscherinnen/Forscher sind jene Teilgruppe der Angehörigen, die sich mit Forschungsfragen beschäftigen (also idR wissenschaftliche Mitarbeiterinnen/Mitarbeiter). Datenverwenderinnen/Datenverwender können neben den Forscherinnen/Forschern auch nichtwissenschaftliche Mitarbeiterinnen/Mitarbeiter sein.

Gemäß Art. 4 Ziffer 1 DSGVO, "Personenbezogene Daten" sind alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen; als identifizierbar wird eine natürliche Person angesehen, die direkt oder indirekt, insbesondere mittels Zuordnung zu einer Kennung wie einem Namen, zu einer Kennnummer, zu Standortdaten, zu einer Online-Kennung oder zu einem oder mehreren besonderen Merkmalen, die Ausdruck der physischen, physiologischen, genetischen, psychischen, wirtschaftlichen, kulturellen oder sozialen Identität dieser natürlichen Person sind – identifiziert werden kann, wie zB Name, Adresse, Geburtsdatum, Sozialversicherungsnummer, PatientInnen-ID, Gesundheitsdaten, Familienstand.

Ein Repositorium ist eine Datenbank bzw. ein Datenarchiv zur Speicherung und Publikation von digitalen Forschungsdaten mit dem primären Zweck, diese für einen unbegrenzten Zeitraum aufzubewahren sowie verfügbar, zitierbar und nachnutzbar zu halten. Durch ein entsprechendes Rechte- und Lizenzmanagement können verschiedene Zugriffsstufen auf die Forschungsdaten (z.B. projektintern, projektübergreifend und öffentlich) geregelt sowie deren Zugriffs- und Nutzungsbedingungen festgelegt werden. 

Bei der Aufbewahrung von digitalen Forschungsdaten werden folgende Aspekte berücksichtigt:

Speicherung umfasst Verfahren und Methoden der (physischen) Aufbewahrung von Daten in Rechner- und Informationssystemen (z. B. während eines laufenden Projekts oder Vorhabens).

Sicherung umfasst Methoden der Datensicherheit (z. B. Zugriffskontrolle, Zugriffsbeschränkungen, Verschlüsselung), die einen unberechtigten Zugriff auf Forschungsergebnisse verhindern (sollen).

Archivierung umfasst Methoden der langfristigen Aufbewahrung (in der Regel von Ergebnissen abgeschlossener Projekte oder Vorhaben).

Verfügungsrecht ist das Recht ein (im-)materielles Gut zu nutzen, abzuändern, zu verwerten und die entstehenden Gewinne einzubehalten bzw. die Pflicht Verluste zu tragen.