{"version":"1.0","type":"rich","provider_name":"Acast","provider_url":"https://acast.com","height":250,"width":700,"html":"<iframe src=\"https://embed.acast.com/$/67373bb1ba4404855a808f2b/6ab39b5c325534dc4f87ce16?\" frameBorder=\"0\" width=\"700\" height=\"250\"></iframe>","title":"Reproduzierbarkeit – ein Schlüssel zu mehr Innovation","thumbnail_width":200,"thumbnail_height":200,"thumbnail_url":"https://open-images.acast.com/shows/67373bb1ba4404855a808f2b/1790681743121-28039b92-890b-4d81-b287-7400280747af.jpeg?height=200","description":"<h1><strong>Reproduzierbarkeit – ein Schlüssel zu mehr Innovation</strong></h1><h2><strong>Warum Forschung wiederholbar sein muss</strong></h2><p><br></p><h3><strong>Was erwartet dich?</strong></h3><p>In dieser Episode geht es um eine zentrale Grundlage guter Wissenschaft: Reproduzierbarkeit. Dr.-Ing. Felix Engel von der TIB – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek in Hannover erklärt, warum Forschungsergebnisse nachvollziehbar und überprüfbar sein müssen, welche Rolle Metadaten und Ontologien dabei spielen und warum gemeinsame Begriffe und Standards für die Nachnutzung von Forschungsdaten entscheidend sind. Es geht um Open Science, Künstliche Intelligenz und die Frage, wie aus gut dokumentierten Forschungsdaten die Grundlage für neue Erkenntnisse und Innovationen wird.</p><h3></h3><h3><strong>Themen der Episode:</strong></h3><ul><li><strong>Reproduzierbarkeit – Forschung muss überprüfbar sein:</strong></li><li>Warum es nicht reicht, Ergebnisse zu veröffentlichen – und welche Informationen andere Forschende brauchen, um Experimente nachvollziehen und validieren zu können.</li><li><strong>Metadaten – Daten brauchen Kontext:</strong></li><li>Wie zusätzliche Informationen Forschungsdaten auffindbar und verständlich machen und warum schon fehlende Angaben zu Maßeinheiten gravierende Folgen haben können.</li><li><strong>Ontologien – eine gemeinsame Sprache für Forschung:</strong></li><li>Wie Begriffe, Prozesse und Zusammenhänge eindeutig beschrieben werden und dadurch auch für Maschinen interpretierbar werden.</li><li><strong>Open Science – Wissen teilen und weiterverwenden:</strong></li><li>Warum Daten, Software und Methoden zugänglich sein sollten und welche Hürden dem Teilen von Forschungsdaten in der Praxis entgegenstehen.</li><li><strong>Künstliche Intelligenz – Unterstützung für Forschungsdaten:</strong></li><li>Wie KI beim Aufbau von Terminologien und Ontologien helfen kann – und warum menschliches Fachwissen trotzdem unverzichtbar bleibt.</li></ul><p><br></p><h3><strong>Über den Gast:</strong></h3><p><strong>Dr.-Ing. Felix Engel</strong> ist stellvertretender Leiter der Abteilung Entwicklung an der TIB Hannover - Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek. Zu seinen Arbeitsschwerpunkten gehört die Schnittstelle zwischen Wissens- und Datenmanagement und nachhaltige Forschung.</p><h3></h3><h3><strong>Mehr erfahren und vernetzen:</strong></h3><ul><li><strong>NFDI</strong> – Nationale Forschungsdateninfrastruktur: <a href=\"https://www.nfdi.de/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https://www.nfdi.de/</a></li><li><strong>NFDI4Ing:</strong> <a href=\"https://www.nfdi4ing.de/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https://www.nfdi4ing.de/</a></li><li><strong>NFDI4ING Terminology Service:</strong> <a href=\"https://terminology.nfdi4ing.de/ts/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https://terminology.nfdi4ing.de/ts/</a></li><li><strong>TIB Terminology Service:</strong> <a href=\"https://terminology.tib.eu/ts?utm_source=chatgpt.com\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">terminology.tib.eu/ts</a></li><li><strong>ACM:</strong> <a href=\"https://reviewers.acm.org/training-course/artifact-review-and-badging\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https://reviewers.acm.org/training-course/artifact-review-and-badging</a></li><li><strong>Beispiel: </strong><a href=\"https://science.nasa.gov/mission/mars-climate-orbiter/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https://science.nasa.gov/mission/mars-climate-orbiter/</a></li></ul><p><br></p><h3><strong>Zum Mitmachen:</strong></h3><p>Du hast Fragen? Schreib uns.</p><ul><li><strong>Kontakt: <a href=\"https://www.nfdi.de/kontakt/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https://www.nfdi.de/kontakt/</a></strong></li></ul><p><br></p><h3><strong>Fachbegriffe/Glossar:</strong></h3><ul><li><strong>Repeatability, Reproducibility und Replicability</strong>: Die Begriffe werden in der Literatur nicht einheitlich verwendet. Definition nach ACM: Repeatability: Ein Forscher kann seine eigenen Berechnungen oder andere Ergebnisse zuverlässig wiederholen. Reproducibility: Eine unabhängige Gruppe kann unter Verwendung der vom Autor selbst erstellten Artefakte zu demselben Ergebnis gelangen. Replicability. Eine unabhängige Gruppe kann dasselbe Ergebnis erzielen, indem sie Artefakte verwendet, die sie völlig eigenständig entwickelt hat.</li><li><strong>Metadaten</strong> sind Informationen über Daten. Sie beschreiben zum Beispiel, wer Daten erhoben hat, wann, wo, mit welcher Methode, mit welchem Gerät, in welcher Einheit, mit welcher Software und unter welchen Nutzungsbedingungen.</li><li><strong>Ontologie:</strong> Eine Ontologie ist wie ein Bedeutungsnetz: Sie legt fest, welche Begriffe es in einem Fachgebiet gibt, was sie bedeuten und wie sie miteinander zusammenhängen.</li><li><strong>Open Science: </strong>Ein Ansatz, der darauf abzielt, wissenschaftliche Prozesse und Ergebnisse möglichst offen, transparent und nachvollziehbar zu gestalten und den Zugang zu Publikationen, Daten, Methoden und Software zu erleichtern.</li><li><strong>Interoperabilität:</strong> Meint hier, dass unterschiedlicher Daten, Systeme oder Werkzeuge, über Systemgrenzen hinweg Informationen auszutauschen und diese in einem gemeinsamen Kontext zu verarbeiten.<strong> </strong>Dafür müssen Formate, Begriffe und Bedeutungen möglichst standardisiert oder zumindest miteinander verknüpfbar sein.</li></ul>","author_name":"NFDI & AudiotexTour"}