Ludwig-Maximilians-Universität München
Foto: Thomas Oswald
Außer dem Modellprojekt eHumanities – interdisziplinär, das sich dem Forschungsdatenmanagement für Geisteswissenschaften widmet, gibt es an der LMU auch einige geisteswissenschaftliche Forschungsprojekte, bei denen Forschungsdaten eine größere Rolle spielen. Zudem ist die LMU an vierzehn NFDI-Konsortien beteiligt.
Darüber hinaus finden Sie auf dieser Seite auch Informationen zu Tools & Materialien, die an der LMU (mit-)entwickelt werden.
Universitätsbibliothek der LMU
Die Universitätsbibliothek ist mit der FDM-Beratungsstelle die Erstanlaufstelle an der LMU für alle Fragen rund um das FDM. Mit Formaten wie Workshops oder Schulungen werden ergänzend zur Beratung auch konkrete Bereiche des FDMs aufbereitet und in maßgeschneiderten Angeboten für alle LMU-Angehörigen zur Verfügung gestellt. Dies umfasst beispielsweise Angebote für Studierende bis hin zu großen Verbundprojekten.
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IT-Gruppe Geisteswissenschaften
Die IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG) versteht sich als DH-Kompetenz- und Datenzentrum an der LMU München. Sie ist den geisteswissenschaftlichen Fakultäten zugeordnet und wird auf der Grundlage eines fach- und fakultätsübergreifenden Konzeptes umfassend in folgenden Bereichen tätig:
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Open Science Center
Das interdisziplinäre Open Science Center der LMU hat die Aufgabe, Open Science-Praktiken an der LMU und darüber hinaus zu fördern und zu stärken. In der Funktion als zentrales Wissenszentrum von und für Forschende soll es Unterstützung in allen praktischen Fragen im Zusammenhang mit Open Science bieten, einschließlich Forschungsdatenmanagement, FAIRem Datenaustausch und Datenanonymisierung.
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IT-Angebote für LMU-Angehörige
LMU-Angehörige haben ergänzend zu den LMU-spezifischen Angeboten auch Zugang zu verschiedenen LRZ-Services.
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Projekte & Praxisbeispiele an der LMU
Tools & Materialien
DataCite Best Practice Guide
Der Best Practice Guide wurde konzipiert, um eine strukturierte und normierte Beschreibung zu unterstützen. Die aktuelle Version des Leitfadens bezieht sich auf das DataCite Metadaten Schema (Version 4.5.) und wird auf Zenodo bereitgestellt.
Er kann einfach an die Bedürfnisse anderer Einrichtungen angepasst werden und viele der Empfehlungen sind allgemein gehalten.
Bayer, C., Frech, A., Gabriel, V., Kümmet, S., Lücke, S., Munke, J., Putnings, M., Rohrwild, J., Schulz, J., Spenger, M., & Weber, T. (2024). DataCite Best Practice Guide (Version 3.0). Zenodo. 10.5281/zenodo.3559799.
DataCite Best Practice Guide (Begleitpublikation)
Veröffentlicht in Korpus und Text (KiT) beschreibt dieser Aufsatz den Entstehungsprozess hin zur ersten Version des veröffentlichten DataCite Best Practice Guide, erörtert die Gründe für seine Erarbeitung, stellt wesentliche Merkmale des Leitfadens vor und den potenziellen Mehrwert durch seine künftige Anwendung dar.
Kümmet, Sonja et al. (2020). Standardisierung eines Standards: Warum und wie ein Best-Practice-Guide für das Metadatenschema DataCite entstand, Version 1 (20.01.2020, 13:49). In: Korpus im Text, Serie A, 42800. URL: http://www.kit.gwi.uni-muenchen.de/?p=42800&v=1.
Kümmet, Sonja et al. (2020). Standardizing a Standard: Why and how a Best Practice Guide for the DataCite Metadata Schema was created, Version 1 (20.01.2020, 13:47). In: Korpus im Text, Serie A, 51272. DOI: 10.24344/kit_post_51272_1.
DataCite Metadaten Generator
Mit dem DataCite Metadaten Generator steht ein praktisches Open Source-Tool zur Verfügung, mit dem bequem DataCite-konforme XML-Dateien erzeugt werden können. Dieser Generator wurde im Projekt angepasst und um Hilfstexte erweitert, um Nutzende beim Ausfüllen der Felder mit wenig intuitiven Feldbezeichungen zu unterstützen. Der erweiterte Generator ist auch über GitHub zugänglich. Beispiele im XML-Format können über den GitHub-Account der Universitätsbibliothek der LMU eingesehen werden.
DataCite-Plugin für EPrints
Das Plugin exportiert Metadaten via OAI-PMH. Es basiert auf dem DataCite Metadaten Schema 4.1.
DCC-Themes
Die vom Digital Curation Center (DCC) erarbeiteten 14 DCC-Themes beschreiben Thematiken, die in jedem Datenmanagementplan abgedeckt werden sollten. Hierzu gehören unter anderem die Daten- und Dateiformate, die Langzeitverfügbarhaltung der Daten oder die Frage nach den Rechten am Geistigen Eigentum. Entsprechend sollte jedes DMP-Werkzeug Hilfestellungen haben, die diese Aspekte behandeln. Die DCC-Themes werden standardmäßig von DMPOnline und von DMProadmap verwendet, um allgemeine, nicht Fragebogen-spezifische Informationen bereitzustellen, die einfach in neue Vorlagen integriert werden können.
Das Projekt eHumanities – interdisziplinär erarbeitete im Rahmen des Arbeitspaketes „Transferierbarer Datenmanagementplan“ deutsch- und englischsprachige Hilfetexte entsprechend der DCC-Themes, die so beispielsweise direkt in DMProadmap verwendet werden können. Der fachliche Fokus liegt hierbei auf den (digitalen) Geisteswissenschaften.
Die Hilfetexte wurden in allgemeine und fachspezifische Informationen aufgeteilt, da dies ein einfaches Zusammenstellen und Kombinieren der benötigten Informationen ermöglicht. Für einige DCC-Themes gibt es keine eigenen fachspezifischen Texte, da es keine sinnvolle Aufteilung von allgemeinen und spezifischen Hilfen gibt. Dies ist etwa bei den Texten zur Budgetplanung und zur Rollenverteilung der Fall. Bislang wurden die Domänen-spezifischen Texte in vier grobe Kategorien eingeteilt:
- Geschichte, Altertumswissenschaften und Kunstgeschichte
- Sprach- und Literaturwissenschaften
- Sozialwissenschaften
- Erziehungswissenschaften und Psychologie
Mit Blick auf die stetig wachsende Zahl von Unterstützungsangeboten und Richtlinien für das Forschungsdatenmanagement können die gesammelten Informationen keinen Anspruch auf Vollständigkeit erheben.
Hilfetexte nach den DCC-Themes zum Download:
DHVLab
Das Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab) ist eine virtuelle, modulare und Cloud-basierte Infrastruktur für Lehre und Forschung. Es wurde in den Jahren 2016-2018 an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) von der IT-Gruppe Geisteswissenschaften entwickelt und kommt seitdem in verschiedenen Kontexten zum Einsatz. Die Idee entstand in digital gestützten Lehrveranstaltungen, die auf eine gemeinsame Infrastruktur und Software-Basis angewiesen waren, jedoch unter disparaten Umgebungen auf den Rechnern der einzelnen Studierenden litten. Das DHVLab eignet sich in besonderer Weise für Lehrveranstaltungen und Projekte mit anspruchsvollen digitalen Inhalten wie Korpora, (Bild-)Datenbanken, XML und bietet eine niederschwellige Lösung für Lehrende und Forschende, die eine zentrale Datenbank-, Repositoriums- und Entwicklungsumgebung benötigen. Mit dem DHVLab wird damit eine digitale Infrastruktur zur Verfügung gestellt, die für die Vermittlung grundlegender Datenkompetenzen (Data Literacy) eingesetzt werden kann.
GitLab
GitLab ist eine Webanwendung zur Versionsverwaltung von Softwareprojekten. Auch im Bereich textbasierter Forschungsdaten kann GitLab die Versionierung und Zusammenarbeit unterstützen. Einige Einrichtungen stellen zentrale Instanzen zur Verfügung.
- Informationen für Angehörige der Universität Augsburg
- Informationen für Angehörige der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
- Informationen für Angehörige der Universität Bayreuth
- Informationen für Angehörige der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- GitLab des open bydata competence center
- Informationen für Angehörige des LRZ, der Ludwig-Maximilians-Universität München und der Technischen Universität München
- Informationen für Angehörige der Universität Regensburg
- GitLab der OTH Regenburg
Leitfaden für den Umgang mit Forschungsdaten in den digitalen Geisteswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München
An der LMU verfolgen die Universitätsbibliothek (UB) und die IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG) das Ziel, Wissen für Wissenschaft und Gesellschaft über die üblichen Lebenszyklen von Projekten, Datenformaten und Software hinaus zugänglich und nutzbar zu machen. Aus diesem Grund bilden beide Einrichtungen ein Zentrum für Forschungsdatenmanagement (FDM) für die digitalen Geisteswissenschaften an der LMU. Mit dem vorliegenden Leitfaden möchte das FDM-Zentrum den Forschenden eine Orientierung für die Archivierung und nachhaltige Veröffentlichung von Forschungsdaten an die Hand geben. Damit soll eine langfristige Bewahrung der Forschungsdaten sichergestellt werden, um Forschungsergebnisse nachvollziehbar und überprüfbar zu gestalten.
IT-Gruppe Geisteswissenschaften & Universitätsbibliothek der LMU München (Hrsg.). (26. September 2022). Leitfaden für den Umgang mit Forschungsdaten in den digitalen Geisteswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) [Version 1.1]. München. DOI: 10.5282/ubm/epub.93361.
Open Data LMU
Die Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) stellt mit Open Data LMU eine Plattform für die Veröffentlichung von Forschungsdaten bereit.
Wissenschaftler*innen aller Fakultäten der LMU sowie von Institutionen, die mit der LMU kooperieren, sind eingeladen, ihre Forschungsdaten auf dieser Plattform abzulegen und zur Verfügung zu stellen.
- Informationen über den Zugang für Wissenschaftler*innen der LMU
Open Science Workshop Material
Das Open Science Center der Ludwig-Maximilians-Universität München stellt auf OSF Materialien für Workshops zu Open Science unter CC BY-Lizenz bereit:
RDMO
Mehrere bayerische Einrichtungen stellen für ihre Forschenden eine RDMO-Instanz (Research Data Management Organiser) zur Erstellung von Datenmanagementplänen bereit:
- RDMO@UBT stellt den Angehörigen der Universität Bayreuth eine lokale Instanz von RDMO zur Verfügung. (Mehr Informationen).
- Die RDMO-Instanz der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg wurde im Rahmen des Projekts eHumanities – interdisziplinär eingerichtet. In der zweiten Projektphase wird außerdem an einer Multisite-Instanz gearbeitet, um auch kleineren bayerischen Einrichtungen die Nutzung von RDMO zu ermöglichen.
- Auch die RDMO-Instanz der Ludwig-Maximilians-Universität München wurde im Rahmen des eHumanities – interdisziplinär-Projekts eingerichtet.
- Die Max Planck Digital Library betreibt für Wissenschaftler*innen der Max-Planck-Gesellschaft eine RDMO-Instanz.
- Die Universität Regensburg betreibt RDMO@UR.
- Die OTH Regensburg betreibt eine RDMO-Instanz.
Schnellstartanleitung RDMO an der LMU
Die Schnellstartanleitung richtet sich an alle, die RDMO zur Erstellung von Datenmanagementplänen nutzen wollen. Sie wurde mit Blick auf die RDMO-Instanz der LMU erstellt, sollte aber für die meisten RDMO-Instanzen hilfreich sein. In der LMU-Instanz kann aber auch ein eigener Account angelegt werden. Die Schnellstartanleitung basiert auf der von RDMO selbst bereitgestellten Anleitung.
Workflows für das Forschungsdatenmanagement (FDM) in den Digital Humanities an der LMU München
Ziel der Workflows ist es, die Beratung im Bereich Forschungsdatenmanagement für die (digitalen) Geisteswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München zu vereinheitlichen und zu regulieren. Folgende Bereiche werden dabei abgedeckt:
- Bereich 1 – Kontaktaufnahme mit Datenproduzierenden
- Bereich 2a – Antragstellung des DH-Vorhabens
- Bereich 2b – Umsetzung des DH-Vorhabens, FDM-spezifischer Anteil des DH-Vorhabens
- Bereich 3 – Veröffentlichung der Forschungsdaten
- Teilbereich – Metadatenanreicherung
Für jeden Abschnitt des Workflows stehen jeweils eine grafische Darstellung sowie eine ausführliche Prozessbeschreibung zur Verfügung. Die Prozessbeschreibung deckt den Anwendungsfall für die geisteswissenschaftlichen Fakultäten an der LMU ab, kann aber auch angepasst beziehungsweise erweitert werden und an anderen Einrichtungen beziehungsweise für weitere Disziplinen eingesetzt werden.
Servicestelle FDM-DH et al. (2021). Workflows für das Forschungsdatenmanagement (FDM) in den Digital Humanities an der LMU München (1.0). Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.5031602.