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Mit welchem Aufwand bekommen wir Skripte FAIR(er)?

  • In diesem Beitrag widmen wir uns der Frage, welche Schritte unternommen werden müssen, um Skripte, die bei der Aufbereitung und/oder Auswertung von Forschungsdaten Anwendung finden, so FAIR wie möglich zu gestalten. Dabei nehmen wir sowohl Reproduzierbarkeit, also den Weg von den (Roh)daten zu den Ergebnissen einer Studie, als auch Wiederverwertbarkeit, also die Möglichkeit, die Methoden einer Studie mittels des Skripts auf andere Daten anzuwenden, in den Fokus und beleuchten dabei die folgenden Aspekte: Arbeitsumgebung, Datenvalidierung, Modularisierung, Dokumentation und Lizenz.

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Metadaten
Author:Denis ArnoldORCiDGND, Christian LangGND
URN:urn:nbn:de:bsz:mh39-110470
DOI:https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13746
ISBN:978-3-948083-54-0
Parent Title (Multiple languages):E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data
Publisher:heiBOOKS
Place of publication:Heidelberg
Editor:Vincent Heuveline, Nina Bisheh
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of first Publication:2022
Date of Publication (online):2022/05/10
Publishing Institution:Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS)
Publicationstate:Veröffentlichungsversion
Reviewstate:Peer-Review
GND Keyword:Datenaufbereitung; Datenauswertung; E-Science; Forschungsdaten; Reproduzierbarkeit; Skript <Programm>
First Page:333
Last Page:338
DDC classes:400 Sprache / 400 Sprache, Linguistik
Open Access?:ja
Leibniz-Classification:Sprache, Linguistik
Linguistics-Classification:Computerlinguistik
Program areas:G2: Sprachinformationssysteme
Program areas:S2: Forschungskoordination und –infrastrukturen
Licence (German):License LogoCreative Commons - Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International