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NFDI4Memory: FAIR Data Fellowships (Ausschreibung 2024)

Oft entstehen im Rahmen eines Projekts in historisch arbeitenden Disziplinen Forschungsdaten, die für eine Nachnutzung und Publikation aufbereitet werden können. Unterstützung dabei bieten die FAIR Data Fellowships von NFDI4Memory. Sie eröffnen die Möglichkeit, Forschungsdaten aus abgeschlossenen oder kurz vor Abschluss stehenden Projekten zusammen mit Expert:innen des Deutschen Museums, des Herder-Instituts für historische Ostmitteleuropaforschung – Institut der Leibniz-Gemeinschaft, des Leibniz-Instituts für Europäische Geschichte und der Herzog August Bibliothek Wolfenbüttel für die Publikation aufzubereiten.

Deadline ist der 2. April 2024

Weitere Informationen: https://4memory.de/4memory-fair-data-fellowships/

FAIRe Forschungsdaten: Aufbereitung von Daten mit Hilfe von RDF-Datenmodellen

Ingo Frank, Sandra König, Anna-Lena Körfer, Arnost Stanzel, Peter Valena, Forschungsdatendienst OstData: Leibniz-Institut für Ost- und Südosteuropaforschung (IOS), Leibniz-Institut für Geschichte und Kultur des östlichen Europa (GWZO), Herder-Institut für historische Ostmitteleuropaforschung – Institut der Leibniz-Gemeinschaft (HI), Bayerische Staatsbibliothek (BSB), Collegium Carolinum – Forschungsinstitut für die Geschichte Tschechiens und der Slowakei (CC)

Termin: Dienstag, 24.05.2022, 9:30-12h

Beschreibung:

Um Forschungsdaten FAIR zu machen, bietet sich an, diese als Linked Data mit Resource Description Framework (RDF)-Datenmodellen zu modellieren. Im Workshop wollen wir anhand von Daten aus Projekten und Altdatenbeständen der OstData-Partnerinstitute zeigen, wie Forschende mit Hilfe von RDF, semantischer Technologien und Normdaten die Aufbereitung von Forschungsdaten durchführen können. Anhand von historischen Zensusdaten und Geodaten zu historischen Konferenzakten, werden wir zeigen, wie die Aufbereitung statistischer Daten exemplarisch mit dem RDF-Data Cube Vocabulary durchgeführt werden kann, sowie wie Daten mit Normdaten angereichert werden können, um so Orte mit Einträgen aus der GND oder Wikidata zu beschreiben und damit eindeutig zu identifizieren. Ergänzend hierzu werden wir aufzeigen, wie mit Simple Knowledge Organisation System (SKOS) Kodierlisten, Klassifikationssysteme oder Thesauri erstellt und für die zusätzliche Anreicherung von Daten genutzt werden können. Ziel des Workshops ist es, den Teilnehmer*innen die Relevanz der semantischen Modellierung zur Verbesserung der Analyse- und Nachnutzungspotentiale derartig modellierter Daten zu vermitteln.

Bitte beachten: Alle Informationen, Materialien, Aktualisierungen und Kontaktmöglichkeiten finden sie auf der Website:

https://www.osmikon.de/forschungsdaten/digitales-praxislabor-geschichtswissenschaft

Kontakt:

arnost.stanzel@bsb-muenchen.de

Darum geht es kurzgefasst: FAIR, Forschungsdaten, RDF, Datenmodellierung, Datenaufbereitung