FAIRsFAIR Umsetzungsbericht: Verwendung von maschinell verarbeitbaren DMPs zum Aufbau von FDM-Infrastrukturen

Die Arbeit an DAMAP und das Projekt FAIR Data Austria (FDA) werden in einem Implementierungsbericht vorgestellt und durch das FAIRsFAIR-Projekt veröffentlicht. Die Arbeit unterstützt „Turning FAIR into Reality“, wie im FAIR-Report der EC-Expertengruppe empfohlen.

Das Team von FAIRsFAIR Implementation & Adoption Stories hat Tomasz Miksa interviewt, um sich über die gängigen Verfahren auszutauschen und einen Einblick in die Entwicklung von DAMAP, einem machine-actionable DMP (maDMP)-Tool, zu erhalten. und darüber, wie dieses Tool in institutionelle Dienste integriert wird, die im DMP identifizierten Bedürfnisse bedienen. DAMAP hilft Forschenden, die FAIR-Prinzipien zu berücksichtigen und unterstützt die Erstellung von FAIRen Daten.

Diese Bemühungen werden von FAIR Data Austria unterstützt, einem Projekt, das von Januar 2020 bis Dezember 2022 läuft, um den Wissenstransfer zwischen den österreichischen Universitäten zu stärken und die Trainings, Tools und Support-Services zu entwickeln, um Daten in Übereinstimmung mit den FAIR-Prinzipien während des gesamten Lebenszyklus der Forschung zu verwalten. (Blumesberger et al., 2021)

Bild: Überblick über die Integration des DAMAP-Tools mit anderen Systemen, von Castellano (2021)

Die Vorteile eines neuen Standards nutzen

Forschungsförderer und andere Entscheidungsträger befassen sich zunehmend mit DMPs. Der maDMP wird verwendet, um den DMP interoperabel, automatisiert und zunehmend standardisiert zu machen. Das Zentrum für Forschungsdatenmanagement an der TU Wien bietet Forschenden Unterstützung bei der Umsetzung der Idee des maDMP über den gesamten Lebenszyklus der Forschungsdaten. 

Koordinierung der Servicebereitstellung innerhalb und zwischen den Universitäten

DAMAP zielt darauf ab, die internen Arbeitsabläufe an den Universitäten zu verbessern, z. B. durch die Möglichkeit, den im DMP festgestellten Speicherbedarf zu melden und diese Informationen zur Deckung des erwarteten Speicherbedarfs zu nutzen. Dies würde den zuständigen Stellen an der Universität helfen, ihre eigenen Arbeitsabläufe zu überdenken und ihre Angebote für die Forschenden besser zu vermarkten. Wenn ein Forscher eine der Speicheroptionen im DAMAP-Tool auswählt, werden die Details zur Datenspeicherung automatisch für ihn ausgefüllt. Dies sollte den Forschenden helfen, die richtige Speicherwahl zu treffen, um sicherzustellen, dass die Daten FAIR gemacht werden können.

Das Beste aus den Standards machen

DAMAP folgt den von Science Europe veröffentlichten Richtlinien für DMP-Vorlagen und verwendet das RDA maDMP-Anwendungsprofil unter der Beachtung ihrer Richtlinien und Bewertungskriterien bei der Unterstützung der Forschenden bei der Beantwortung der Fragen.

Integration des DMP-Tools in institutionelle Arbeitsabläufe

Eine zentrale Herausforderung bei der Integration des DMP-Tools in die institutionellen Arbeitsabläufe besteht darin, die Erwartungen und die Nachfrage nach Services zu erfüllen und das Bewusstsein der Forschenden für diese vorhandenen Services zu schaffen. Die Integration des DMP-Arbeitsablaufs mit der Speicherbereitstellung hat dazu geführt, dass nützliche Synergien identifiziert wurden, die dazu verhelfen können, die Forschenden und die Provider in einen stärkeren Kontakt zu bringen. Bei DAMAP erhalten wir Synergien, indem wir den Service-Providern Fragen zur Servicequalität stellen, und sie mussten diese Fragen zum ersten Mal klären. Weitere Gespräche sind im Laufen, um die Übernahme von Standards durch DAMAP zu erreichen.

DAMAP

DAMAP wird derzeit von der TU Wien und der TU Graz entwickelt und ist als Open Source für jedermann zur Installation in den eigenen Institutionen verfügbar [Code unten]. Es basiert auf dem Konzept der maDMPs, um die Erstellung von DMPs für Forschenden zu erleichtern. Das Tool ist eng in die institutionelle Umgebung integriert und hilft Forschenden, einen ersten DMP zu erstellen, den sie als Word-Dokument exportieren, weiter anpassen und schließlich an Stakeholdern, Repositorien und Institutionen weitergeben können.

Der Inhalt von DAMAP basiert auf Science Europe’s Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management.

Weitere Informationen und Referenzen

Tomasz Miksa, Simon Oblasser, and Andreas Rauber. Automating research data management using machine-actionable data management plans. ACM Transactions on Management Information Systems, 13(2), dec 2021. 

http://dx.doi.org/10.1145/3490396

  • Erfahren Sie mehr über andere neue Anwendungen von maDMPs:

João Cardoso, Leyla Jael Castro, and Tomasz Miksa. Interconnecting Systems Using Machine-Actionable Data Management Plans Hackathon Report. Data Science Journal, 20, 2021.

http://doi.org/10.5334/dsj-2021-035

  • Quellcode von DAMAP:

https://github.com/tuwien-csd/damap-frontend

https://github.com/tuwien-csd/damap-backend