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Forschungsdatenmanagement - Offene Methoden und Reproduzierbarkeit (Teil 2)

Veranstaltungsdaten

Kickstarter Forschungsdatenmanagement - Teil II

Forschungsdatenmanagement beginnt bereits vor der Datenerhebung: Ein detaillierter Projektplan hilft, den Umgang mit Forschungsdaten zu managen, die Workflows über den gesamten Forschungszyklus transparent zu gestalten.

Von Förderorganisationen wird ein detaillierter Datenmanagementplan vor Projektstart bereits vielfach eingefordert. Ein Verweis auf veröffentlichte Projektpläne kann außerdem bei der späteren Publikation Ihrer Forschungsergebnisse von essenzieller Bedeutung sein.

Daher wird im zweiten Teil des Workshops ein Fokus auf Datenmanagementpläne und Pre-Registrations für ein effizientes und transparentes Projektmanagement gelegt.
Forschungsdatenmanagement endet auch nicht nach der Datenerhebung, sondern umfasst ebenfalls die entscheidende Phase der Datenanalyse. Daher widmen wir uns in diesem Kurs darüber hinaus dem Management von Datenverarbeitung und -analyse, um eine hohe Qualität sowie Kollaboration im Projekt zu gewährleisten.
Mit einer transparenten Beschreibung Ihrer Workflows und einem guten Projektmanagement sichern Sie nicht nur eine hohe Qualität Ihrer Forschung, sondern Sie tragen damit auch zu Open Science bei, indem Sie Ihren gesamten Forschungsworkflow transparent und für die wissenschaftliche Gemeinschaft nachvollziehbar beschreiben.

Entdecken Sie die Schlüsselrolle des Forschungsdatenmanagements im Kontext exzellenter wissenschaftlicher Praxis. 
Bitte beachten Sie auch unseren ebenfalls kostenfreien, halbtägigen Workshop "Forschungsdatenmanagement - Projekt- und Datenmanagement (FAIR Data)" am 24.02.2025.

Beide Veranstaltungen bietet eine Einführung in das Forschungsdatenmanagement. Bei bereits spezifisch vorliegenden Fragen beraten wir Sie gerne persönlich. Wenden Sie sich jederzeit an eresearch@uni-marburg.de.

Dieser Kurs ist Teil des Open Science Programms der MARA.

Lernziele:

• Sie wissen, wie Daten und Code ihre Ergebnisse reproduzierbar machen können.
• Sie sind in der Lage, Datenmanagementpläne bzw. eine Präregistrierung zu formulieren, die die Organisation, Dokumentation und Speicherung von Daten beinhalten und kennen Strategien, um diese Pläne einzuhalten.
• Sie kennen die Bedeutung von Forschungsdatenmanagement im Kontext von Open Science.
• Sie haben ein klares Verständnis der Forschungsdatenmanagementdienste und Beratungseinrichtungen an der Universität Marburg.