In unseren Veranstaltungen aus dem Vertiefungsmodul lernen Sie einzelne Themenbereiche des FDM und die Nutzungsmöglichkeiten einiger Tools kennen. Die Veranstaltungen werden in der Regel online angeboten.

• Dauer: i.d.R. 2 Stunden
• Wo: online (Voraussetzung: Kamera und Mikrofon)
• Für wen: Doktorand:innen, Forschende und Interessierte
• Kurssprache: Englisch / Deutsch
• Teilnehmerzahl: min. 10, max. 20

Eine Plattform zum Speichern, Teilen und Archivieren von Forschungsdaten

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Coscine ist eine Forschungsdatenmanagement-Plattform für FAIRe (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) Daten in Forschungsprojekten. Hier können Sie Ihre Forschungsdaten speichern, mit Metadaten beschreiben, teilen und archivieren. Coscine integriert Funktionen von Metadatenmanagement bis zur automatischen Vergabe von Persistenten Identifikatoren. In Kooperationsprojekten können Forschende unterschiedlicher Institutionen gemeinsam an ihren Daten in Coscine arbeiten.  Außerdem ist die Verlinkung anderer Datenquellen möglich, um alle projektrelevanten Forschungsdaten auf einen Blick darzustellen. Im Workshop geben wir Ihnen eine Hands-On-Einführung in Coscine.

Sparen Sie Zeit und erlangen Sie Sichtbarkeit mit nachgenutzten Forschungsdaten

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Warum sollte ich Daten nachnutzen und wie finde ich passende Daten? Warum sollte ich meine Daten nachnutzbar machen und was ist nötig, um nachnutzbare und reproduzierbare Forschungsdaten zu erstellen? Im Workshop thematisieren wir diese Fragen und wie Sie durch das Nachnutzen von Daten und das Nachnutzbarmachen Ihrer eigenen Daten Zeit sparen und Sichtbarkeit für Ihre Forschung erlangen können.

Den Umgang mit Forschungsdaten strukturiert planen mit Hilfe eines Datenmanagementplans

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Die neuste Ausschreibung eines Fördermittelgebers klingt genau richtig, es werden aber Aussagen zum Umgang mit Forschungsdaten verlangt? Der Kollege hat die Einrichtung verlassen und sein Wissen nicht dokumentiert, sodass niemand mehr genau weiß, welche Daten wo zu finden sind? Die erst letzte Woche erhobenen Daten sind nicht auffindbar?

Diese Beispiele kommen Ihnen bekannt vor und Sie sind auf der Suche nach einer Lösung? Ein Datenmanagementplan (DMP) kann Abhilfe schaffen.

In dem 2-stündigen Online-Workshop lernen Sie

• woran Sie erkennen, dass der Fördermittelgeber Aussagen zum Umgang mit Forschungsdaten verlangt.
• anhand von Checklisten und Templates, welche Informationen in einen Datenmanagementplan gehören.
• das Tool RDMO (Research Data Management Organizer) kennen, mit dessen Hilfe Sie DMPs anfertigen können.
• zu guter Letzt, warum es sich lohnt einen DMP anzufertigen – auch wenn der Fördermittelgeber das nicht verlangt. Damit die geschilderten Situationen nicht mehr eintreffen.

Grundlegendes Wissen zum Forschungsdatenmanagement wird für die Teilnahme vorausgesetzt.

Einführung in die Programmiersprache Python und erste Anwendungen für Ihre Forschungsdaten

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In dieser Veranstaltung werden wir uns damit beschäftigen, tabellarische Daten zu laden, auszuwerten, Ergebnisse grafisch darzustellen und als Text- oder Excel-Dateien zu speichern. Es werden keine Python-Kenntnisse vorausgesetzt; insbesondere Python-Anfänger sind herzlich willkommen.

Um bei dem Workshop mitarbeiten zu können, installieren Sie sich bitte Python und eine Entwicklungsumgebung. Hinweise zur Installation finden Sie hier: https://fdm.tu-dortmund.de/informationen/2024-03-05-workshop-einfuehrung-in-python/

Lernen Sie den grundlegenden Umgang mit der Webanwendung eLabFTW für elektronische Laborbücher kennen

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eLabFTW ist eine Webanwendung, in der kollaborativ als (Forschungs-)Team oder Gruppe elektronische Laborbücher geführt werden können. Es können Experimente und Datenbankelemente zugefügt, kommentiert und gesichert werden.
Im Gegensatz zum Papierlaborbuch ist eine Volltextsuche sowie das Einfügen und bearbeiten von Bildern ebenfalls möglich. Die Entzifferung von fremden oder der eigenen Handschrift entfällt. Die Unveränderlichkeit von abgeschlossenen Experimenten wird durch Zeitstempel gewährleistet.

Alle zwei Monate bieten wir einen Hands-On-Workshop zum Elektronischen Laborbuch eLabFTW an. In dem zweistündigen Onlineformat lernen Sie den grundlegenden Umgang mit eLabFTW kennen.

Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Open data, Software and Preregistrierung: wissenschaftliche Forschung transparenter und reproduzierbarer machen

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Sind Sie daran interessiert, Open Science in Ihre Forschung zu integrieren, wissen aber nicht, wo oder wie Sie anfangen sollen? Dieser Workshop richtet sich an Forschende aller Karrierestufen, die die Validität, Nachvollziehbarkeit und Reichweite ihrer Forschung durch Open-Science-Praktiken maximieren wollen.

Sie werden in praxisnahen Übungen lernen, wie sie Ihre wissenschaftliche Forschung transparenter und reproduzierbarer machen. Der Kurs wird sich dabei auf folgende Punkte konzentrieren:

- Präregistrierungen: Verstehen Sie den Mehrwert von Präregistrierungen, lernen Sie, wie Sie eine Präregistrierung auf der am besten geeigneten Plattform einfach erstellen und zu Ihrem Vorteil veröffentlichen können.

- Open Software: Entdecken Sie Best Practices für die Entwicklung und das Teilen von Open-Source-Software, inkl. praktischer Übung zur Nutzung von GitLab.

- Open Data and Materials: Lernen Sie, wo und wie Sie Ihre Forschungsdaten und -materialien effektiv veröffentlichen können, einschließlich Strategien zur Suche nach disziplinspezifischen Repositorien und zur Nutzung des Forschungsdaten-Repositoriums der RUB, ReSeeD.

Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen zu helfen, den optimalen Einstieg in Open Science zu finden und Sie mit den notwendigen Werkzeugen und Kenntnissen auszustatten, um Ihre ersten Schritte in Open Science in Ihrer Forschung umzusetzen.

Für die Teilnahme sollten Sie einen GitLab-Zugang über Ihre Institutsinstanz haben. Um ReSeeD testen zu können, werden wir die Demo-Version nutzen. RUB-Angehörige können sich über ihre Nutzendenkennung einloggen, Angehörige der UDE und der TUDo können sich mittels ihrer ORCID einloggen.

Urheberrechtliche Fragestellungen, CC-Lizenzen und KI anhand von FDM-Fallbeispielen

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Wann sind welche Daten urheberrechtlich geschützt? In welchem Umfang und auf welche Art und Weise dürfen sie an andere Forschende weitergegeben oder veröffentlicht werden? Dies sind Fragen, die im Workshop behandelt und anhand von Fallbeispielen näher erläutert werden. Dabei stehen besonders § 60c des Urheberrechtsgesetzes (UrhG, Wissenschaftliche Forschung) und § 60d UrhG (Text und Data Mining) im Fokus, aber auch weitere Themen wie Schöpfungshöhe, Werkumfang und die Nachnutzung von Forschungsdaten im Rahmen von Creative-Commons-Lizenzen. Neben den vorgestellten Fallbeispielen können auch eigene Beispiele eingebracht und diskutiert werden. Da die Informationen einen allgemeinen Überblick geben sollen, ist der Vertiefungsworkshop für alle Fächer interessant.

Bitte beachten Sie, dass die Inhalte des Workshops nur der Information dienen und keine rechtsverbindlichen Auskünfte darstellen.

Projekte in einem Tool organisieren, speichern, preregistrieren und veröffentlichen

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Mit dem Open Science Framework (OSF) können Sie Ihr ganzes Projekt auf einer Plattform organisieren. In dem Workshop zeigen wir Ihnen, wie Sie Projekte anlegen, Materialien hochladen und verwalten, Zugangsberechtigungen und Lizenzen vergeben, eine Preregistration geplanter Studien vornehmen und Daten und Paper veröffentlichen können.

In einer Hands-on-Übung setzen wir mit Ihnen gemeinsam die Theorie in die Praxis um.

Zur Vorbereitung des Workshops bitten wir Sie, sich auf der Plattform https://osf.io/kostenlos anzumelden.

Die Organisation von wissenschaftlichen Projekten: GitLab ganz ohne Code

Nur für UDE-Mitglieder

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GitLab bietet als Projektmanagement-Werkzeug eine große Auswahl an Hilfsmitteln zur Projektorganisation. Diese umfasst Wikis zur Dokumentation, eine geteilte und versionierte Datenablage sowie ein Ticket-System, mit dem Arbeitspakete strukturiert und z.B. in Form eines Kanban-Boards verwaltet werden können. In diesem Workshop geben wir einen Einblick, wie diese Funktionen von GitLab bei der Organisation wissenschaftlicher Projekte verwendet werden können.

Für praktische Übungen benötigen Sie eine Uni-Kennung der Universität Duisburg-Essen.

Voraussetzungen: keine​​

Einen Datensatz entlang der FAIR-Prinzipien aufbereiten

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In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie Ihre qualitativen Forschungsdaten entlang der FAIR-Prinzipien gestalten. Neben der Theorie der FAIR-Prinzipien unter besonderer Berücksichtigung der Herausforderungen qualitativer Forschung werden auch alternative Wege (bspw. durch Codebücher) für besonders sensible Daten aufgezeigt. Im Kern des Workshops steht ein praktischer Teil, in dem die Teilnehmenden die Gelegenheit erhalten, einen Datensatz selbst aufzubereiten.

Für diesen Workshop sind keine weiteren Vorkenntnisse notwendig.

Ein Repositorium, um Forschungdaten zu managen, zu archivieren und zu publizieren

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Die Frage, wo und wie Forschungsdaten publiziert und sicher archiviert werden können, stellt stets eine Herausforderung dar. Insbesondere bei Forschungsdaten, die nicht oder noch nicht für die Veröffentlichung geeignet sind, ist die Wahl des richtigen Repositorys von entscheidender Bedeutung. Ebenso will eine Veröffentlichung der Daten auf einer geeigneten Plattform erfolgen, um die Daten möglichst effektiv zugänglich zu machen.

ReSeeD, das zentrale Forschungsdatenrepositorium der Ruhr-Universität Bochum, bietet eine umfassende Infrastruktur für das Forschungsdatenmanagement an. Dabei deckt das Repositorium verschiedene Anwendungsmöglichkeiten ab (wie z.B. Metadatenvergabe, Rollen- und Rechtemanagement, kollaboratives Arbeiten) und ist für unterschiedliche Arten von Daten geeignet.

In diesem Workshop lernen Sie

• die Grundfunktionalitäten von ReSeeD kennen.
• wie Sie Ihre Daten in ReSeeD verwalten und aufbewahren können – angefangen von der Erstellung von Datensätzen, Zusammenarbeit und Teilen von Datensätzen, über deren Archivierung, bis hin zur Veröffentlichung.
• Zudem haben Sie im Kurs die Möglichkeit, ReSeeD direkt auszuprobieren.

Teilnehmende ohne RUB-LoginID können einen Zugang zu ReSeeD über eine kostenlose ORCID-iD erhalten.

Für diesen Workshop sind keine Vorkenntnisse notwendig.

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​R-Code, Markdown-Erläuterungen und Ergebnisse in einem Dokument vereint

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Sie wünschen sich Ihre Arbeit mit der Statistik-Software R nachvollziehbarer und übersichtlicher zu dokumentieren? R Notebooks bieten eine einfache Möglichkeit Ihren Code, Erläuterungen und Ergebnisse in einem Dokument zusammenzufassen und dieses mit anderen Personen, unabhängig von deren R-Kenntnissen, zu teilen. In diesem Hands-on Workshop begleiten wir Sie bei Ihren ersten Schritten mit R Notebooks auf dem Weg zu reproduzierbaren Analysen in R.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in R und Computer mit Installation der neusten Versionen von R (https://www.r-project.org/) und RStudio (https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/).