Je nach Förderorganisation und Projekt können die Anforderungen variieren. Auf SHERPA / JULIET finden Sie einen Überblick zu den Anforderungen vieler internationaler Forschungsförderer.
Im Folgenden werden die Forschungsdaten-Policies der wichtigsten Forschungsförderorganisationen für die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) skizziert.
Die DFG empfiehlt, die in DFG-Projekten erzeugten Daten so zeitnah wie möglich Dritten für mindestens 10 Jahren zur Verfügung zu stellen. Die für die Nachnutzung der Forschungsdaten anfallenden projektspezifischen Kosten können im Rahmen des Projekts beantragt werden, siehe Leitfaden für die Antragstellung.
Seit 01.08.2019 gilt der Kodex „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ der DFG. Mit Inkrafttreten des Kodex müssen alle Hochschulen und außerhochschulischen Forschungseinrichtungen die 19 Leitlinien rechtsverbindlich umsetzen, um Fördermittel durch die DFG erhalten zu können. Das Forschungsdatenmanagement ist in besonderem Maße von den nachfolgenden Leitlinien betroffen:
- Leitlinie 7: Phasenübergreifende Qualitätssicherung
- Leitlinie 10: Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen, Nutzungsrechte
- Leitlinie 11: Methoden und Standards
- Leitlinie 12: Dokumentation
- Leitlinie 13: Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen
- Leitlinie 17: Archivierung
In Projektanträgen muss im Anschnitt 2.4 „Umgang mit den im Projekt erzielten Forschungsdaten“ des Leitfadens dazu Stellung genommen werden, ob und wie die im Projekt gewonnenen Daten anderen zur Verfügung gestellt werden. Hierbei sollte auch auf (fachlichen) Standards für Dokumentation, Metadaten, Datenformate und Datenorganisation eingegangen werden.
Für die Zugänglichmachung der Daten sollen auch bestehende Datenrepositorien und Archive berücksichtigt werden. Hinzu kommt eine stetig wachsende Zahl disziplin-spezifischer Leitfäden, die für einzelne Fachdisziplinen gelten. Diese enthalten meist zusätzlich Anforderungen an das Datenmanagement, die auch in den Anträgen diskutiert werden müssen. Siehe hierzu beispielsweise die Leitfäden für der Bereichen Biodiversität, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Editionswissenschaften oder Erziehungswissenschaften.
Beachten Sie, dass einzelne Förderlinien strengere Auflagen haben. So muss in Anträgen für einen Sonderforschungsbereich zum Datenmanagement im Hauptantrag unter Punkt 1.4.3 Stellung genommen werden. Hier sollte unter anderem skizziert werden, welche Daten erhoben werden, wie die Qualitätssicherung organisiert ist, ob und wie die Daten zugänglich gemacht werden oder wie andere Institutionen sich ins Datenmanagement einbringen. Beachten Sie, dass SFB, die ein datennahes Infrastruktur-Projekt (INF) beantragen, die Belange des Datenmanagements detailreich diskutieren sollten.
Projekte, die am „Open Research Data Pilot“ teilnehmen, sind verpflichtet, einen Datenmanagementplan einzureichen und sollen zudem ihre Daten als Open Access verfügbar machen; siehe Guidelines on Data Management in Horizon 2020 und <span lang="en"Guidelines on Open Access to Scientific Publications and Research Data in Horizon 2020. Es wird außerdem gefordert, dass neben den Daten auch Kontextinformationen zu Werkzeugen wie der verwendeten Software oder Analyseprotokolle aufbewahrt werden.
Wissenschaftler, die vom Wellcome Trust gefördert werden wollen, benötigen ebenfalls einen Datenmanagementplan und können Kosten, die für die Erstellung anfallen, im Projekt mit beantragen, siehe Policy on Data Management and Sharing
Bei Projekten mit einer Fördersumme ab 500.000 USD jährlich ist die Veröffentlichung der Forschungsdaten bindend vorgeschrieben. Die Veröffentlichung der Daten soll nach Publikationszusage der interpretativen Ergebnisse (Paper, Artikel) durch einen Verlag erfolgen. Weitere Informationen finden Sie in Data Sharing Policy.
Von den Forschern wird ebenfalls erwartet, die im Zuge des Projekts gesammelten oder erstellten Primärdaten für höchstens inkrementelle Kosten und innerhalb einer angemessenen Frist zu teilen, siehe Data Management for NSF Engineering Directorate Proposals and Awards.
Einige Verlage haben auch Grundsätze zur Datenverfügbarkeit aufgestellt, in denen die Bereitstellung der Daten eingefordert und für spezifische Daten die Ablage in bestimmten Repositorien verlangt wird. Bitte achten Sie darauf, mögliche Kosten im Projektantrag zu berücksichtigen.
- Public Library of Science (PLOS) Journals: siehe Data Availability Policy und Materials and Software Sharing Policy
- SpringerNature Verlagsgruppe: Bei Nature findet sich die Availability of Data, Material and Methods Policy (http://www.nature.com/authors/policies/availability.html). Die Forschungsdatenpolicies anderer Zeitschriften der Verlagsgruppe werden in vier Research Data Policy Types eingeteilt, die jeweils den einzelnen Zeitschriften zugeordnet werden. Typ 1 stellt nur sehr geringe Anforderungen an die Zugänglichmachung von Daten; Typ 4 enthält umfangreiche Forderungen.
- Science Journal: siehe (Data and Materials Availability Policy) und Preparing Your Supplementary Materials
- Wiley Journals: haben für jede Zeitschrift eine eigene Data Policy und arbeiten darauf hin, einen Data Sharing Service für alle Wiley-Zeitschriften anzubieten.
- Elsevier Journals: siehe Research data Policy und Text and Data Mining Policy
- Taylor & Francis hat eine neue Data Sharing Policy, die aus fünf unterschiedlichen Varianten besteht. Welche Varianten bei einem bestimmten Journal zur Verfügung stehen, steht in den jeweiligen Hinweisen für Autoren.
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