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Dataset results
49 results for “Forschungsdaten”
Räumliche Struktur von Schwermetall- und Stickstoffanreicherungen in deutschlandweit gesammelten Moosen (1990-2015), Link zu Forschungsdaten und wissenschaftlicher Software
<p>Forschungsdaten und wissenschaftliche Software einer vergleichenden Untersuchung zu räumlichen Strukturen von Elementkonzentrationen in Moosen (Deutschland, 1990-2015), welche mittels Moran I-Statistik und Variogramm-Analyse auf räumliche Auto-Korrelation untersucht und durch Kriging-Interpolation räumlich verallgemeinert wurden.</p>
Schwermetall- und Stickstoffgehalte in Moosen deutscher Waldgebiete zwischen 1990 und 2015, Link zu Forschungsdaten und wissenschaftlicher Software
<p>Forschungsdaten und wissenschaftliche Software zu einer Studie basierend auf Daten der deutschen Beiträge zu den European Moss Surveys 1990, 1995, 2000, 2005 und 2015. Zeitliche Trends der länderspezifischen und deutschlandweiten Mediane der Konzentrationen von Al, As, Cd, Cr, Cu, Fe, Hg, Ni, Pb, Sb, V, Zn und N in Moosen wurden berechnet. Die Veränderungen der Mediane [%] wurden paarweise getestet: (1) Kombinationen der Erhebungen 1990/1995, 1995/2000, 2000/2005, 2005/2015; (2) aktuelle Kampagne 2015 im Verhältnis zum Jahr der Erstbeprobung.</p>
Entwicklung stofflicher Konzentrationen in Moosen (Stickstoff, Schwermetalle) von 1990 bis 2015 in Deutschland, Link zu Forschungsdaten
<p>Forschungsdaten zu einer Studie über die Entwicklung von deutschlandweit zwischen 1990 und 2015 gesammelten Moosen. Die räumliche Verteilung und die zeitliche Entwicklung der Schwermetalle Cadmium (Cd), Blei (Pb) und Quecksilber (Hg) sowie von Stickstoff (N) wurde geostatistisch ausgewertet und kartografisch unter Verwendung von Perzentilklassen dargestellt.</p>
Einfluss des Kronentraufeffekts auf Elementkonzentrationen in Moosen, Link zu Forschungsdaten und wissenschaftlicher Software
<p>Forschungsdaten und wissenschaftliche Software zu einer Untersuchung des Kronentraufeffekts auf Elementkonzentrationen in Moosen (Nordwest-Deutschland) im deutschen Beitrag zum Europäischen Moos-Monitorings 2015. Als wesentliches Ergebnis wurde der Blattflächenindex als bedeutsamer Einflussfaktor auf die kleinräumig an Moosentnahmeflächen variierenden Stoffkonzentrationen in den Moosen identifiziert.</p>
Räumliche Muster atmosphärischer Schwermetalleinträge in terrestrische Ökosysteme, Link zu Forschungsdaten und wissenschaftlicher Software
<p>Forschungsdaten und wissenschaftliche Software einer Studie zur Erfassung räumlicher Muster atmosphärischer Schwermetalleinträge in terrestrische Ökosysteme (As, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb, V, Zn) durch Depositionsmodellierung mit zwei chemischen Transportmodellen (LOTOS-EUROS, EMEP/MSC-East) und Biomonitoring (Moose aus dem European Moss Survey (EMS), Blätter und Nadeln aus der Umweltprobenbank des Bundes (UPB) und dem Level II-Progamm des ICP-Forests).</p>
Artikel- und Buchpublikationen aus der Soziologie: Open Science, Open Access zu Texten, Open Access zu Forschungsdaten, Open Access zu Forschungssoftware, Altmetrics [full record]
<p>Die Daten umfassen Stichproben an je 100 Journalartikeln und Buchpublikationen aus der Soziologie. Ausgwählt wurden Veröffentlichungen aus deutschsprachigen und nicht-deutschsprachigen Ländern.</p> <p>Für alle Artikel der Stichprobe wurde geprüft,</p> <p>1) ob sie im Gold Open Access verfügbar waren<br> 2) ob sie im Green Open Access verfügbar waren<br> 3) auf welchem Repository-Typ sie (im Falle einer Green Open Access Publikation) verfügbar waren<br> 4) seit wann sie im Green Open Access verfügbar waren<br> 5) ob Forschungsdaten zum Artikel verfügbar waren<br> 6) ob Forschungssoftware zum Artikel verfügbar war<br> 7) wie häufig der Artikel in Google Scholar zitiert wurde<br> 8) wie häufig der Artikel im Web of Science zitiert wurde<br> 9) wie häufig der Artikel in Scopus zitiert wurde<br> 10) wie häufig der Artikel in den Sociological Abstracts zitiert wurde<br> 11) wie viele Mendeley User Counts der Artikel aufwies<br> 12) wie häufig der Artikel getwittert wurde (Datenquelle: Topsy)</p> <p> </p> <p>Für alle Bücher der Stichprobe wurde geprüft,</p> <p>1) ob sie im Gold Open Access verfügbar waren<br> 2) ob sie im Green Open Access verfügbar waren<br> 3) auf welchem Repository-Typ sie (im Falle einer Green Open Access Publikation) verfügbar waren<br> 4) seit wann sie im Green Open Access verfügbar waren<br> 5) wie häufig das Buch in Google Scholar zitiert wurde<br> 6) wie häufig das Buch im Web of Science zitiert wurde (als Cited-Reference-Analyse)<br> 7) wie häufig das Buch in Scopus zitiert wurde<br> 8) wie häufig das Buch in der International Bibliography of the Social Sciences zitiert wurde<br> 9) wie viele Mendeley User Counts das Buch aufwies<br> 10) wie häufig das Buch getwittert wurde (Datenquelle: Topsy)</p> <p><br> Da die Impact-Informationen unter Copyright-Schutz der Datenbank-Anbieter stehen, können diese nicht frei zugänglich gemacht werden. Es existiert jedoch eine offen verfügbare Version dieser Datensammlung, die allerdings keine Impact-Informationen enthält.</p>
Qualitative Interviews zu offenem Forschungsdatenmanagement am Beispiel von Forschungsdaten zu Jüdischen Gewerbebetrieben im Nationalsozialismus (Masterarbeit)
<p>Anonymisierte Transkripte der Interviews als PDF.</p> <p>MAXQDATA-Projekt mit qualitativer Inhaltsanalyse von vier Interviews, die im Rahmen der Konzeption eines offenen Forschungsdatenmanagements am Beispiel von Forschungsdaten zu Jüdischen Gewerbebetrieben im Nationalsozialismus geführt wurden (Masterarbeit "Open Science in den Geschichtswissenschaften?).</p>
Storage. Speicherung von Forschungsdaten. SUH.
<p>Leitfragen zur Ermittlung des Bedarfs:<br> 1. Wie viel Speicher benötigen Sie im Durchschnitt?<br> 2. Welche Kriterien müsste eine Infrastruktur erfüllen, um Ihren<br> Anforderungen gerecht zu werden?</p> <p>Die Fragen an das Forschungsprojekt beziehen sich auf Ihre<br> Forschungsdaten:<br> ● Welche Datentypen und welche Datenformate fallen in Ihrem Projekt<br> an?<br> ● Bitte schätzen Sie Umfang/Volumen der Forschungsdaten ein<br> (ungefähre Größenordnung, d.h. weniger als 100 GB, 1 TB, 10 TB,<br> 100 TB)?<br> ● Können Sie Aussagen zur Datenqualität machen? (z.B. Text: Wie<br> viele Seiten? PDF, Word? Printqualität, Webqualität u.ä.;<br> Audiointerview: Wieviel Stunden? Stereo, Mono? Ist eine<br> Sendequalität erforderlich?<br> ● Sind die Daten besonders schutzwürdig oder öffentlich (Frage nach<br> der Sensibilität)?<br> ● Wo speichern Sie die Forschungsdaten, die im Rahmen Ihrer<br> Projekte anfallen und zu welchem Zweck sollen die Daten aufbewahrt<br> werden? (mit Angabe der Aufbewahrungsdauer, wenn möglich)<br> ● Werden Sie Ihre Daten lokal oder in einem fachspezifischen,<br> externen Repositorium speichern (mit Begründung, wenn möglich)?<br> ● Mit welchen Metadaten bzw. Metadatenstandards arbeiten Sie im<br> Projekt (sofern dies schon der Fall sein sollte)?<br> Metadaten sind strukturierte Informationen, die die vorliegenden<br> Daten näher beschreiben. Während formatspezifische Metadaten,<br> auch technische Metadaten genannt, Auskunft über Dateityp, -größe<br> und Erstelldatum geben, enthalten deskriptive Metadaten<br> Informationen über den Inhalt der Daten, die die Auffindbarkeit,<br> Nachnutzung und Zitierbarkeit der Daten erleichtern.<br> UNEKE zielte insbesondere in der wisseschaftlichen Begleitstudie auf die Frage, was<br> Forschende abhält bzw. ermutigt zukünftig Daten zu publizeren und zu teilen.</p>
Forschungsdaten
<p>Ein Dokument</p>
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.