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NFDI Physical Sciences-Kolloquium mit Dr. Nancy Washton

Strategie und psychosoziale Aspekte bei der Umsetzung von Datenprozessen nach den FAIR-Prinzipien

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Seien Sie am Donnerstag, den 10. November 2022, online dabei, wenn das nächste gemeinsame NFDI Physical Sciences-Kolloquium mit Dr. Nancy Washton stattfindet!

Dr. Nancy Washton, Leiterin der Katalyse-Wissenschaftsgruppe, Abteilung Physical Sciences, Pacific Northwest National Laboratory

Übersicht

In den letzten zehn Jahren wurde verstärkt darauf geachtet, dass die physikalischen Wissenschaften robuste und wiederverwendbare Daten erzeugen, auf die die breitere Forschungsgemeinschaft zugreifen kann.

Die Übernahme der FAIR-Prinzipien hat es Forschungsgemeinschaften, die auf große, gemeinsam nutzbare Datensätze angewiesen sind, ermöglicht, sich der Datengleichheit anzunähern und dadurch die Inklusion und das Wissen auf der ganzen Welt voranzutreiben, während sie ihre Entdeckungen beschleunigen.

Die physikalischen Wissenschaften müssen die FAIR-Prinzipien jedoch erst noch übernehmen, wobei sich bestimmte Teilbereiche in verschiedenen Stadien befinden. Die Chemie und viele ihrer Teilbereiche hinken den Materialwissenschaften und der Physik hinterher, wenn es darum geht, konzertierte gemeinsame Anstrengungen zu unternehmen, um Prozesse einzuführen, die es ermöglichen, FAIR-Datenprinzipien und -Strukturen zu realisieren.
Die Herausforderungen für die Übernahme sind technischer und psychosozialer Natur und liegen im Zusammenspiel dieser Faktoren.

In ihrem Vortrag erörtert Dr. Nancy Washton eine Strategie, die beide Herausforderungen – die technische und die psychosoziale – berücksichtigt.

Grundsätzlich lässt sich feststellen, ohne einen robusten konzeptionellen und technischen Rahmen, der es Forschern ermöglicht, die verschiedenen Teile eines kohärenten Datensatzes einfach zu erfassen, zu aggregieren und zu speichern, und ohne ein Verständnis der positiven und negativen Überzeugungen, die mit gemeinsam genutzten Daten verbunden sind, wird das Ziel öffentlich zugänglicher Daten nach den FAIR-Prinzipien nicht erreicht werden.

 

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