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Digital research infrastructures can be divided into four categories: large equipment, IT infrastructure, social infrastructure, and information infrastructure. Modern research institutions often employ both IT infrastructure and information infrastructure, such as databases or large-scale research data. In addition, information infrastructure depends to some extent on IT infrastructure. In this paper, we discuss the IT, information, and legal infrastructure issues that research institutions face.
In TextGrid gibt es verschiedene Content-Provider, deren Ressourcen nicht ohne weiteres in der TextGrid-Infrastruktur zur Verfügung gestellt werden können. Die Ursache hierfür ist, dass die erforderlichen Zugriffsbeschränkungen bislang nicht von der existierenden Autorisierungsinfrastruktur abgebildet werden können. Beispielsweise ist es für den Zugriff auf einige Ressourcen am Institut für Deutsche Sprache notwendig, dass Benutzer einen Lizenzvertrag akzeptieren. Um diesen Content-Providern die Bereitstellung ihrer Ressourcen in TextGrid zu ermöglichen, muss die bestehende Autorisierungsinfrastruktur erweitert werden, um feinere Zugriffsbeschränkungen zu ermöglichen.
Für die Lizenzierung der in TextGrid bereitgestellten Software und Daten wird künftig eine Lizenzierung benötigt, welche der offenen Struktur der angestrebten Forschungsplattform gerecht wird. Hierfür entwickelt AP 3.2 Musterlizenzvereinbarungen mit unterschiedlichen Content-Providern. Im Folgenden soll ein Überblick über unterschiedliche Möglichkeiten der Lizenzierung gegeben werden, um sowohl potenziell für TextGrid heranzuziehende Fremd-Software zu evaluieren als auch eine Orientierung für die Lizenzierung eigener Produkte und Daten zu geben. Letztendlich soll eine Empfehlung für ein möglicherweise in TextGrid angewandtes Modell gegeben werden.
Im zweiten Teil dieses Textes wird ein Konzept für die neue TextGrid-Middleware-Komponente TG-license vorgestellt, durch die auch lizensierter Content im Rahmen von TextGridRep zur Verfügung gestellt werden kann.
We report on finished work in a project that is concerned with providing methods, tools, best practice guidelines, and solutions for sustainable linguistic resources. The article discusses several general aspects of sustainability and introduces an approach to normalizing corpus data and metadata records. Moreover, the architecture of the sustainability platform implemented by the authors is described.