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umfasst Fragenkatalog "DFG v5" und deckt zusätzlich die Empfehlungen in der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank>Handreichung zum Umgang mit Forschungsdaten</a> (2020) des DFG-Fachkollegiums "Alte Kulturen" ab</dc:comment>
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<title lang="en">DFG 101 Ancient Cultures v5</title>
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<title lang="en">Data description</title>
<title lang="de">Datenbeschreibung</title>
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<title lang="en">How does your project generate new data?</title>
<help lang="en">This questionnaire is intended for research projects in classical and ancient studies, which set up a data management plan and want to submit this plan together with the application for funding to the DFG. Information from the <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank> Manual on handling research data </a> of the DFG review board "Ancient Cultures" (in German): "It is expected that a data management plan will be created and followed for the implementation of data-intensive projects. This can be attached to the application for information, but the plan itself is not the subject of the assessment."
Because managing digital research data is very different from managing physical objects, this form treats both separately. Physical objects are discussed in the last section. All other sections refer to digital research data.
We start with digital research data. Usually, digital research data are divided into "datasets". The first questions therefore collect information on the datasets that are produced or used in the project. The definition of what a dataset is in each case is an important conceptual decision that has to be made individually for each plan or project. For example, a data set can consist of more data files of different types (numeric, image, text...) grouped together, which collect exhaustedly all results coming from an investigation series on a given research object.
The "datasets" that are described here in the data management plan can be delimited in the same way as those that are later stored in the repository as datasets, provided there are not too many and the readability of the data management plan does not suffer due to the large number. If, for example, large amounts of data all have the same history, but then have to be split up so that the data can be uploaded and downloaded via the web in a reasonable time, planning should better be summarized here. Research data that require uniform or at least similar data management could be summarized here as a "dataset".
It is of course possible to define only one data record on the whole. This can also be done if it is not yet clear in the initial phase of the project how the research data will be divided up. You can add more datasets later if necessary. Existing datasets can be renamed by clicking on the pencil symbol.</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Auf welche Weise entstehen in Ihrem Projekt neue Daten?</title>
<help lang="de">Dieser Fragenkatalog ist gedacht für Forschungsprojekte in den Altertumswissenschaften, die einen Datenmanagementplan aufstellen und diesen Plan zusammen mit dem Antrag auf Förderung bei der DFG einreichen wollen. Hinweis aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank>Handreichung zum Umgang mit Forschungsdaten</a> des DFG-Fachkollegiums "Alte Kulturen": "Es wird erwartet, dass für die Umsetzung datenintensiver Projekte ein Datenmanagementplan erstellt und befolgt wird. Zur Information kann dieser dem Antrag beigefügt werden, der Plan selbst ist jedoch nicht Gegenstand der Begutachtung."
Da sich das Management digitaler Forschungsdaten vom Management physischer Proben deutlich unterscheidet, behandelt dieses Formular beide getrennt. Physische Proben werden im letzten Abschnitt behandelt. Alle übrigen Abschnitte beziehen sich auf digitale Forschungsdaten.
Begonnen werden soll also mit den digitalen Forschungsdaten. Üblicherweise werden digitale Forschungsdaten in „Datensätze“ eingeteilt. Die ersten Fragen dienen deshalb der Beschreibung der Datensätze, die im Projekt erzeugt und/oder verwendet werden. Die Definition dessen, was jeweils ein Datensatz ist, ist eine wichtige konzeptionelle Entscheidung, die für jedes Vorhaben bzw. Projekt individuell getroffen werden muss. Ein Datensatz kann beispielweise aus mehreren zusammen gruppierten Dateien verschiedener Arten (numerisch, bild- oder textbasiert...) bestehen, die alle aus einer Versuchsreihe auf einem definierten Versuchsobjekt entstandenen Ergebnisse enthalten.
Die "Datensätze", die hier im Datenmanagementplan beschrieben werden, können genauso abgegrenzt sein wie die, die später im Repositorium als Datensätze gespeichert werden, sofern es nicht zu viele sind und die Lesbarkeit des Datenmanagementplans nicht durch die Vielzahl leidet. Wenn beispielsweise große Datenmengen alle die gleiche Entstehungsgeschichte haben, dann aber aufgeteilt werden müssen, damit die Daten in vernünftiger Zeit über das Web hoch- und heruntergeladen werden können, sollte hier besser zusammengefasst geplant werden. Als "Datensatz" könnten solche Forschungsdaten hier zusammengefasst werden, die ein einheitliches oder zumindest ähnliches Datenmanagement benötigen.
Selbstverständlich ist es möglich, nur einen Datensatz zu definieren. So kann auch vorgegangen werden, wenn in der Anfangsphase des Projekts noch nicht klar ist, wie die Forschungsdaten einmal eingeteilt sein werden. Später können Sie bei Bedarf weitere Datensätze hinzufügen. Bereits vorhandene Datensätze können durch Klicken auf das Bleistiftsymbol umbenannt werden.</help>
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<is_optional>False</is_optional>
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<help lang="en">From the <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank>Manual on handling research data</a> (2020) of the DFG review board "Ancient Cultures" (in German):
In classical and ancient studies, research data can be understood to mean all documents, materials, images, texts, measurement and evaluation data that are used, developed, collected or evaluated in scientific work. Typical examples are data for the documentation of archaeological artifact and field research or digitally stored image and text data from edition projects. In this broad sense, research data form an essential starting point for the vast majority of classical and ancient studies projects and at the same time represent a crucial part of the research results.
In order to assess the effort and possibly applied for data management costs, at least summary information on the type, scope and diversity of the data is important in the application (if it concerns image, text, analysis data, extensive databases, e.g. for geographic information systems or modeling? Is there a relevant part of the data in analog form?).</help>
<text lang="en">What kind of dataset is it?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank>Handreichung zum Umgang mit Forschungsdaten</a> (2020) des DFG-Fachkollegiums "Alte Kulturen":
Als Forschungsdaten können in den Altertumswissenschaften alle Dokumente, Materialien, Bilder, Texte, Mess- und Auswertungsdaten verstanden werden, die bei der wissenschaftlichen Arbeit verwendet, entwickelt, gesammelt oder ausgewertet werden. Typische Beispiele sind Daten zur Dokumentation archäologischer Artefakt- und Feldforschung oder digital gespeicherte Bild- und Textdaten aus Editionsvorhaben. In diesem weit gefassten Sinn bilden Forschungsdaten für die große Mehrzahl altertumswissenschaftlicher Projekte eine wesentliche Ausgangsbasis und stellen zugleich einen entscheidenden Teil der Forschungsergebnisse dar.
Zur Beurteilung des Aufwands und ggf. beantragter Kosten für das Datenmanagement sind im Antrag wenigstens summarische Angaben zu Art, Umfang und Diversität der Daten wichtig (geht es um Bild-, Text-, Analysedaten, umfangreiche Datenbanken, z. B. für Geographische Informationssysteme oder Modellierungen? Liegt ein relevanter Anteil der Daten analog vor?).</help>
<text lang="de">Um was für einen Datensatz handelt es sich?</text>
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>2</order>
<help lang="en">This information is necessary to be able to reconstruct the process by which the data was generated. It is also a prerequisite to judge the objectivity, reliability and validity of the dataset. For reproducible data, it is also required to re-generate the data if need be.
If not yet clarified, please explain briefly when and how this question will be clarified.</help>
<text lang="en">Which tools, software, technologies or processes are used to generate or collect the data?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Diese Informationen sind für alle Arten von Daten relevant, um ihre Genese nachvollziehen zu können. Sie sind auch eine Voraussetzung, um die Objektivität, Zuverlässigkeit und Validität des Datensatzes zu beurteilen. Für reproduzierbare Daten sind sie auch erforderlich, um die Daten ggf. neu zu generieren.
Falls diese Frage noch ungeklärt ist, erläutern Sie bitte kurz, wann und wie diese Frage geklärt wird.</help>
<text lang="de">Welche Instrumente, Software, Technologien oder Verfahren werden zur Erzeugung oder Erfassung der Daten genutzt?</text>
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<order>2</order>
<title lang="en">Is existing data reused?</title>
<help lang="en">Before data is newly created, it is advisable to check if there is existing data that could be re-used. This way, redundant collection or creation of research data is prevented.</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Werden existierende Daten wiederverwendet?</title>
<help lang="de">Vor der Erzeugung von Daten empfiehlt es sich zu prüfen, ob bereits vorhandene Daten nachgenutzt werden können. Die Vermeidung doppelter Erhebungen spart Aufwand und Kosten.</help>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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<text lang="en">Is the dataset being created or re-used?</text>
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<text lang="de">Wird der Datensatz selbst erzeugt oder nachgenutzt?</text>
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<order>2</order>
<help lang="en"/>
<text lang="en">If re-used, who created the dataset?</text>
<default_text lang="en"/>
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<text lang="de">Wenn nachgenutzt, wer hat den Datensatz erzeugt?</text>
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<order>3</order>
<help lang="en"/>
<text lang="en">If re-used, under which address, PID or URL can the dataset be found?</text>
<default_text lang="en"/>
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<text lang="de">Wenn nachgenutzt, unter welcher Adresse, PID oder URL ist der Datensatz verfügbar?</text>
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<order>3</order>
<title lang="en">Data types and processing</title>
<help lang="en">Original question from the DFG <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_en.pdf" target=_blank>Checklist Regarding the Handling of Research Data</a>: "Which data types (in terms of data formats like image data, text data or measurement data) arise in your project and in what way are they further processed?"</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Datentypen und -verarbeitung</title>
<help lang="de">Originalfrage aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf" target=_blank>Checkliste zum Umgang mit Forschungsdaten</a> der DFG: "Welche Datentypen, im Sinne von Datenformaten (z. B. Bilddaten, Textdaten oder Messdaten) entstehen in Ihrem Projekt und auf welche Weise werden sie weiterverarbeitet?"</help>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/description/data-formats/format">
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<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/description/data-formats"/>
<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>1</order>
<help lang="en">It is advisable to prefer formats that are standardised, open, non-proprietary and well-established in the respective scholarly community. A table with recommended file formats can be found in Kristin Briney, <i>Data Management for Researchers</i>, Pelargic, 2015, pages 133-134.
From the <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank> Manual on handling research data </a> of the DFG review board "Ancient Cultures" (in German):
To enable later use of the data, archivable formats are to be used. Early advice from service providers is also helpful here. For archivable processing of data see the <a href="http://doi.org/10.13149/000.111000-a" target=_blank> IT recommendations </a> of the IANUS project (in German)</help>
<text lang="en">Which file formats are used?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/handreichung_fachkollegium_101_forschungsdaten.pdf" target=_blank>Handreichung zum Umgang mit Forschungsdaten</a> des DFG-Fachkollegiums "Alte Kulturen":
Um eine spätere Nutzung der Daten zu ermöglichen, sind archivfähige Formate zu verwenden. Auch hierfür ist eine frühzeitige Beratung durch Serviceanbieter hilfreich. Zur archivfähigen Aufbereitung von Daten s. die <a href="http://doi.org/10.13149/000.111000-a" target=_blank>IT-Empfehlungen</a> des IANUS-Projekts</help>
<text lang="de">In welchen Formaten liegen die Daten vor?</text>
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>2</order>
<help lang="en"/>
<text lang="en">How / for what purpose will this dataset be used during the project?</text>
<default_text lang="en"/>
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<text lang="de">Wozu / wie wird dieser Datensatz während des Projektes genutzt?</text>
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<order>4</order>
<title lang="en">Data volume</title>
<help lang="en">Original question from the DFG <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_en.pdf" target=_blank>Checklist Regarding the Handling of Research Data</a>: "To what extent do these arise or what is the anticipated data volume?"</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Volumen</title>
<help lang="de">Originalfrage aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf" target=_blank>Checkliste zum Umgang mit Forschungsdaten</a> der DFG: "In welchem Umfang fallen diese an bzw. welches Datenvolumen ist zu erwarten?"</help>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>1</order>
<help lang="en"/>
<text lang="en">What is the actual or expected size of the dataset?</text>
<default_text lang="en"/>
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<text lang="de">Was ist die tatsächliche oder erwartete Größe des Datensatzes?</text>
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<help lang="en">Optional. This is only of concern if the data production rate reaches TB scale.</help>
<text lang="en">How much data is produced per year?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Optional. Dies ist nur relevant, wenn das Wachstum die TB-Größenordnung erreicht.</help>
<text lang="de">Wie hoch ist die erwartete Erzeugungsrate der Daten pro Jahr?</text>
<default_text lang="de"/>
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<order>2</order>
<title lang="en">Documentation and data quality</title>
<title lang="de">Dokumentation und Datenqualität</title>
</section>
<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/docu/documentation">
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<section dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/docu"/>
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<is_collection>True</is_collection>
<order>1</order>
<title lang="en">Documentation</title>
<help lang="en">Original question from the DFG <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_en.pdf" target=_blank>Checklist Regarding the Handling of Research Data</a>: "What approaches are being taken to describe the data in a comprehensible manner (such as the use of available metadata, documentation standards or ontologies)?"</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Dokumentation</title>
<help lang="de">Originalfrage aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf" target=_blank>Checkliste zum Umgang mit Forschungsdaten</a> der DFG: "Welche Ansätze werden verfolgt, um die Daten nachvollziehbar zu beschreiben (z. B. Nutzung vorhandener Metadaten- bzw. Dokumentationsstandards oder Ontologien)?"</help>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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</questionset>
<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/docu/documentation/standards">
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<is_collection>True</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>1</order>
<help lang="en">Also specify the metadata standard if it is already clear which one to use, e.g. because the repository specifies one.</help>
<text lang="en">Which standards, ontologies, classifications etc. are used to describe the data?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Geben Sie auch den Metadatenstandard an, wenn bereits klar ist, welcher verwendet werden soll, z.B. weil das Repositorium einen vorgibt.</help>
<text lang="de">Welche Standards, Ontologien, Klassifikationen etc. werden zur Beschreibung der Daten genutzt?</text>
<default_text lang="de"/>
<verbose_name lang="de"/>
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<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/docu/documentation/documentation">
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<dc:comment>Eine Dokumentation wird vom Fachkollegium „Erziehungswissenschaft“ der DFG für solche Forschungsdaten gefordert, die bereitgestellt werden sollen, 'Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsdaten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“ der DFG', https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/richtlinien_forschungsdaten_bildungsforschung.pdf. Das Fachkollegium „Wirtschaftswissenschaften“ fordert sogar „die Bereitstellung der verwendeten Programme und eine aussagekräftige Beschreibung“ aller Forschungsdaten, die Grundlage einer Publikation sind, siehe 'Management von Forschungsdaten: Was erwartet das Fachkollegium 112 „Wirtschaftswissenschaften“ von Antragstellenden? (Stand November 2018)', https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/antragstellung/forschungsdaten/fachkollegium112_forschungsdatenmanagement_1811.pdf. Frage und Attribut wurden deshalb aufgenommen.</dc:comment>
<attribute dc:uri="https://rdmorganiser.github.io/terms/domain/project/dataset/documentation"/>
<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/docu/documentation"/>
<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>4</order>
<help lang="en">In this field, enter the components of the data documentation that are available with the data set and are not only supplied on request in the context of good scientific practice later. If not yet clarified, please explain briefly when and how this question will be clarified.</help>
<text lang="en">Which components of the data documentation are available together with the dataset?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Tragen Sie in dieses Feld die Bestandteile der Datendokumentation ein, die mit dem Datensatz zur Verfügung stehen und nicht nur später auf Anfrage geliefert werden. Falls noch ungeklärt, erläutern Sie bitte kurz, wann und wie diese Frage geklärt wird.</help>
<text lang="de">Welche Komponenten der Datendokumentation stehen zusammen mit dem Datensatz zur Verfügung?</text>
<default_text lang="de"/>
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<title lang="en">Data quality</title>
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<title lang="de">Datenqualität</title>
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<order>7</order>
<help lang="en"/>
<text lang="en">What measures are being adopted to ensure high data quality? Are quality controls in place and if so, how do they operate?</text>
<default_text lang="en"/>
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<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de"/>
<text lang="de">Welche Maßnahmen werden getroffen, um eine hohe Qualität der Daten zu gewährleisten? Sind Qualitätskontrollen vorgesehen und wenn ja, auf welche Weise?</text>
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<order>3</order>
<title lang="en">Tools</title>
<help lang="en"/>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
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<title lang="de">Werkzeuge</title>
<help lang="de"/>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>1</order>
<help lang="en">To be able to re-use data (e.g. to replicate studies, for meta analysis or to solve new research questions), along with the data the software, equipment and knowledge about special methods to use the data are required. Just as with the formats, the recommendation is: the more standardised, open and established, the better for re-use.</help>
<text lang="en">Which digital methods and tools (e.g. software) are required to use the data?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Um Daten nachnutzen zu können, bspw. für die Replikation von Studien, Metaanalysen oder die Beantwortung neuer Forschungsfragen, werden neben den Daten selbst auch die Software, Geräte etc. und das Wissen über spezielle Verfahren zur Nutzung benötigt. Ebenso wie bei den Formaten gilt hier: je standardisierter, offener und etablierter diese sind, desto einfacher ist i.d.R. eine Nachnutzung möglich.</help>
<text lang="de">Welche digitalen Methoden und Werkzeuge (z. B. Software) sind zur Nutzung der Daten erforderlich?</text>
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<order>3</order>
<title lang="en">Storage and technical archiving the project</title>
<title lang="de">Speicherung und technische Sicherung während des Projektverlaufs</title>
</section>
<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/saving/storage">
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<is_collection>True</is_collection>
<order>1</order>
<title lang="en">Storage</title>
<help lang="en">Original question from the DFG <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_en.pdf" target=_blank>Checklist Regarding the Handling of Research Data</a>: "How is the data to be stored and archived throughout the project duration"</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Speicherung</title>
<help lang="de">Originalfrage aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf" target=_blank>Checkliste zum Umgang mit Forschungsdaten</a> der DFG: "Auf welche Weise werden die Daten während der Projektlaufzeit gespeichert und gesichert?"</help>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/saving/storage/type">
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<order>1</order>
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<text lang="en">Where is the dataset stored during the project?</text>
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<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de"/>
<text lang="de">Wo wird der Datensatz während der Projektlaufzeit gespeichert?</text>
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<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/saving/storage/backups">
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>2</order>
<help lang="en">This question refers to backups while the data is being worked with. Questions of long-term preservation will be adressed in the respective section.</help>
<text lang="en">How and how often will backups of the data be created?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Die Frage bezieht sich auf Backups während der Zeit, in denen mit den Daten gearbeitet wird. Fragen der Langzeitarchivierung werden gesondert im entsprechenden Abschnitt behandelt.</help>
<text lang="de">Wie und wie oft werden Backups der Daten erstellt?</text>
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<order>2</order>
<title lang="en">Security</title>
<help lang="en">Original question from the DFG <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_en.pdf" target=_blank>Checklist Regarding the Handling of Research Data</a>: "What is in place to secure sensitive data throughout the project duration (access and usage rights)?"</help>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Sicherheit</title>
<help lang="de">Originalfrage aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf" target=_blank>Checkliste zum Umgang mit Forschungsdaten</a> der DFG: "Wie wird die Sicherheit sensibler Daten während der Projektlaufzeit gewährleistet (Zugriffs- und Nutzungsverwaltung)?"</help>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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<is_collection>False</is_collection>
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<order>1</order>
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<text lang="en">Who is allowed to access the dataset?</text>
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<text lang="de">Wer darf auf den Datensatz zugreifen?</text>
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<order>4</order>
<help lang="en"/>
<text lang="en">Which measures or provisions are in place to ensure data security (e.g. protection against unauthorized access, data recovery, transfer of sensitive data)?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de"/>
<text lang="de">Welche Maßnahmen zur Gewährleistung der Datensicherheit werden getroffen (z. B. Schutz vor unbefugtem Zugriff, Datenwiederherstellung, Übertragung sensibler Daten)?</text>
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<order>4</order>
<title lang="en">Legal obligations and conditions</title>
<title lang="de">Rechtliche Verpflichtungen und Rahmenbedingungen</title>
</section>
<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/legal/general-legal-issues-international_yesno">
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<is_collection>False</is_collection>
<order>10</order>
<title lang="en">General legal issues</title>
<help lang="en">Because of the complexity of the legal questions to be considered, the original question from the DFG <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_en.pdf" target=_blank>Checklist Regarding the Handling of Research Data</a> "What are the legal specifics associated with the handling of research data in your project?" is divided up into the next six subsections.</help>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<title lang="de">Recht allgemein</title>
<help lang="de">Wegen der Komplexität der zu beachtenden Rechtsfragen wird die Originalfrage aus der <a href="https://www.dfg.de/download/pdf/foerderung/grundlagen_dfg_foerderung/forschungsdaten/forschungsdaten_checkliste_de.pdf" target=_blank>Checkliste zum Umgang mit Forschungsdaten</a> der DFG "Welche rechtlichen Besonderheiten bestehen im Zusammenhang mit dem Umgang mit Forschungsdaten in Ihrem Projekt?" auf die nächsten sechs Unterabschnitte aufgeteilt.</help>
<verbose_name lang="de"/>
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</questionset>
<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/legal/general-legal-issues-international_yesno/international_yesno">
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>0</order>
<help lang="en">If you answer this question with "Yes", please get in touch with the legal department or a respective contact person at your institution to clarify if this has consequences for the project and its data management and if yes, what
consequences these are.</help>
<text lang="en">Does the legal situation of different countries have to be considered?</text>
<default_text lang="en"/>
<verbose_name lang="en"/>
<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Falls Sie diese Frage mit "Ja" beantworten, setzen Sie sich bitte mit der Rechtsabteilung bzw. einem/r entsprechenden Ansprechpartner/in an Ihrer Institution in Verbindung, um zu klären, ob sich daraus Konsequenzen für Ihr Projekt
ergeben und wenn ja, welche dies sind.</help>
<text lang="de">Muss die rechtliche Situation verschiedener Länder berücksichtigt werden?</text>
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<is_collection>True</is_collection>
<order>20</order>
<title lang="en">Personal data</title>
<help lang="en"/>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Personenbezogene Daten</title>
<help lang="de"/>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
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</questionset>
<question dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/legal/sensitive-data-personal_data_yesno/yesno">
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<is_collection>False</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>1</order>
<help lang="en">The EU General Data Protection Regulation (GDPR) defines in Art. 4 personal data as "any information relating to an identified or identifiable natural person". An identifiable natural person is "one who can be identified, directly or indirectly, in particular by reference to an identifier such as a name, an identification number, location data, an online identifier or to one or more factors specific to the physical, physiological, genetic, mental, economic, cultural or social identity of that natural person".</help>
<text lang="en">Does this dataset contain personal data?</text>
<default_text lang="en"/>
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<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Die EU Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) definiert in Art. 4 personenbezogene Daten als "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 identifiziert werden kann, die Ausdruck der physischen, physiologischen, genetischen, psychischen, wirtschaftlichen, kulturellen oder sozialen Identität dieser natürlichen Person sind".</help>
<text lang="de">Enthält dieser Datensatz personenbezogene Daten?</text>
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<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/legal/sensitive-data-privacy_law">
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<order>21</order>
<title lang="en">Data protection</title>
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<title lang="de">Datenschutz</title>
<help lang="de"/>
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<is_collection>True</is_collection>
<is_optional>False</is_optional>
<order>0</order>
<help lang="en">Opening clauses in the General Data Protection Regulation are the basis for national data protection laws in the EU. It depends on the kind of institution which law applies. Federal public bodies and private institutions are subject to the Federal Data Protection Act (BDSG). To public bodies of the states (e.g. universities), the respective State Data Protection Acts apply (exact demarcation see § 1 BDSG). In some areas, field-specific laws apply. These override the Federal and State Data Protection Acts. For example, the Tenth Social Code (§ 75 SBG X) is applicable to social data; scientific research in schools can be regulated in the respective school law of the state (for example in § 120 Education Act NRW).</help>
<text lang="en">Which law applies with respect to the aspects of data protection in the project in addition to the directly applicable parts of the EU General Data Protection Regulation?</text>
<default_text lang="en"/>
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<verbose_name_plural lang="en"/>
<help lang="de">Öffnungsklauseln in der Datenschutz-Grundverordnung sind die Grundlage für nationale Datenschutzgesetze in der EU. Welches Gesetz gilt, hängt von der Art der Einrichtung ab. Für öffentliche Stellen des Bundes sowie private Unternehmen ist das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) maßgeblich, für öffentliche Stellen der Länder (z.B. Universitäten) das entsprechende
Landesdatenschutzgesetz (genaue Abgrenzung siehe § 1 BDSG). In bestimmten Bereichen gelten bereichsspezifische Gesetze, die über dem Bundesdatenschutzgesetz bzw. den Landesdatenschutzgesetzen stehen. Auf Sozialdaten ist bspw. das Zehnte Sozialgesetzbuch (§ 75 SBG X) anwendbar, die wissenschaftliche Forschung an Schulen kann im jeweiligen Schulgesetz des Landes geregelt sein (z.B. in § 120 Schulgesetz NRW).</help>
<text lang="de">Welches Gesetz ist bezüglich der Fragen des Datenschutzes für das Projekt maßgeblich neben den unmittelbar geltenden Teilen der EU Datenschutz-Grundverordnung?</text>
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<questionset dc:uri="https://rdmo.fodako.nrw/questions/101_dfg_5/legal/sensitive-data-personal_data">
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<attribute dc:uri="https://rdmorganiser.github.io/terms/domain/project/dataset/id"/>
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<is_collection>True</is_collection>
<order>23</order>
<title lang="en">Sensitive data</title>
<help lang="en"/>
<verbose_name lang="en">dataset</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="en">datasets</verbose_name_plural>
<title lang="de">Sensible Daten</title>
<help lang="de"/>
<verbose_name lang="de">Datensatz</verbose_name>
<verbose_name_plural lang="de">Datensätze</verbose_name_plural>
<conditions>