attribute

https://rdmorganiser.github.io/terms/domain/project/dataset/id

is_collection

True

title_en

Created or re-used

help_en

Original question: Will you re-use any existing data and what will you re-use it for? State the reasons if re-use of any existing data has been considered but discarded. Organisation of data into data sets The following questions address the content, format, origin and management of the research data generated or reused in the project. It is best to answer these questions by dividing the data into logical units, since each unit will require different answers. The same questions are asked for each of these 'data sets'. Data sets may represent broader categories with similar characteristics and data management requirements. Click here to see tips for dividing project data into data sets You can proceed as follows: Obtain an overview of the data generated or used in your research activities. Evaluate the data based on the following criteria: Origin/generation: generated (e.g. observation/measurement, experiment, survey, simulation, web-crawl) or reused; Storage space requirements: e.g.: <1 GB, ~10 TB; Documentation requirements: Example A: Detailed description of sample generation and data collection; Example B: Description of measuring devices and measurement parameters; Data protection aspects: Personal data, sensitive non-personal data, public data; Relevance/reuse potential: High (reference data), medium (main scientific study), low (preliminary study); Publication of data: Yes/no, planned repository, planned implementation and financing; Long-term archiving: Yes/no, planned data format, planned implementation and financing. Decide on the most favourable division of project data into data sets, ensuring that only data which differ significantly in terms of these criteria are assigned to different data sets. Create a suitable number of homogeneous data sets: enough to avoid the need for conditional answers, but few enough to prevent repetition of the same answers. Examples of two projects in which the data are sorted into data sets can be found here. Give each 'data set' a meaningful but short name that reflects the research work. This name will be used to label the corresponding tab in RDMO.

verbose_name_en

dataset

title_de

Erzeugt oder nachgenutzt

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Originalfrage: Will you re-use any existing data and what will you re-use it for? State the reasons if re-use of any existing data has been considered but discarded. Organisation der Daten in Datensätze Die folgenden Fragen befassen sich mit dem Inhalt, dem Format und der Herkunft der im Projekt generierten oder wiederverwendeten Forschungsdaten und beschreiben deren Verwaltung. Am besten lassen sich diese Fragen beantworten, indem die Daten in logische Einheiten aufgeteilt werden, die jeweils unterschiedliche Beantwortung der Fragen erfordern. Für jeden dieser "Datensätze" werden dieselben Fragen gestellt. Datensätze können eher breitere Kategorien mit ähnlichen Eigenschaften und Erfordernissen hinsichtlich der Datenverwaltung darstellen. Klicken Sie hier für Tipps zur Unterteilung der Projektdaten in Datensätze Sie können wie folgt vorgehen: Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Daten, die im Rahmen Ihrer Forschungsaktivitäten generiert oder verwendet werden. Bewerten Sie die Daten anhand der folgenden Kriterien: Herkunft/Generierung: generiert (Beobachtung/Messung, Experiment, Umfrage, Simulation, Web-Crawl,…) oder wiederverwendet; Speicherplatzanforderungen: z. B.: <1 GB, ~10 TB; Dokumentationsanforderungen: Beispiel A: Ausführliche Beschreibung von Stichprobengenerierung und Datenerhebung; Beispiel B: Beschreibung von Messvorrichtungen und Messparametern; Datenschutzaspekte: personenbezogene Daten, sensible nicht personenbezogene Daten, öffentliche Daten; Relevanz/Wiederverwendungspotenzial: hoch (Referenzdaten), mittel (wissenschaftliche Hauptstudie), gering (Vorstudie); Veröffentlichung der Daten: ja/nein, geplantes Repositorium, geplante Durchführung und Finanzierung; Langzeitarchivierung: ja/nein, geplantes Datenformat, geplante Durchführung und Finanzierung. Entscheiden Sie sich für die günstigste Unterteilung der Projektdaten in Datensätze, so dass nur Daten, die sich hinsichtlich dieser Kriterien erheblich unterscheiden, verschiedenen Datensätzen zugeordnet werden. Legen Sie eine angemessene Anzahl homogener Datensätze an: ausreichend viele, um Fallunterscheidungen zu vermeiden, und wenige genug, um Wiederholungen derselben Antworten vorzubeugen. Zwei Beispiele, wie Daten in Projekten Datensätzen zugeordnet wurden, finden Sie hier. Geben Sie jedem "Datensatz" einen im Sinne der Forschungsarbeit aussagekräftigen, aber kurzen Namen. Er wird zur Beschriftung des entsprechenden Tabs in RDMO verwendet.

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Datensatz

title_fr

Créé ou réutilisé

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Question originale : Will you re-use any existing data and what will you re-use it for? State the reasons if re-use of any existing data has been considered but discarded. Organisation des données en jeux de données Les questions suivantes portent sur le contenu, le format et l'origine des données de recherche générées ou réutilisées dans le projet et décrivent leur gestion. La meilleure façon de répondre à ces questions est de regrouper les données en unités logiques, car les réponses vont être différentes pour chacune de ces unités. Les mêmes questions sont posées pour chacun de ces "jeux de données". Les jeux de données peuvent représenter des catégories plutôt larges avec des contraintes/propriétés similaires en termes de gestion des données. Cliquez ici pour voir des conseils pour diviser les données d'un projet en jeux de données Vous pouvez procéder comme suit : Obtenez une vue d'ensemble des données générées ou utilisées dans le cadre de votre activité de recherche. Évaluez les données sur la base des critères suivants : origine/génération : générées (observation/mesure, expérience, enquête, simulation, exploration du web,...) ou réutilisées ; exigences en matière de stockage (espace) : par ex. : <1 GB, ~10 TB ; exigences en matière de documentation: exemple A : description détaillée de l'échantillonnage et de la mise en œuvre de l'enquête ; exemple B : configuration des mesures et paramètres de mesure ; aspects relatifs à la confidentialité des données : données personnelles, données sensibles non personnelles, données publiques ; pertinence / potentiel de réutilisation : élevé (données de référence), moyen (étude scientifique principale), faible (étude préliminaire) ; publication des données : oui/non, dépôt prévu, organisation et financement prévus ; conservation à long terme : oui/non, questions techniques, organisation et financement prévus. Déterminez la subdivision la plus appropriée des données du projet en jeux de données, de sorte que seules les données qui diffèrent considérablement en termes de ces critères soient attribuées à différents jeux de données. Créez un nombre approprié de jeux de données homogènes : suffisamment nombreux pour éviter la nécessité de réponses conditionnelles, et suffisamment peu nombreux pour éviter la répétition des mêmes réponses. Des exemples de deux projets dans lesquels les données sont classées en jeux de données peuvent être trouvés ici. Attribuez à chaque "jeu de données" un nom significatif mais court qui reflète le travail de recherche. Ce nom sera utilisé pour étiqueter l'onglet correspondant dans RDMO.

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jeu de données

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Creati o riutilizzati

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Domanda originale: Will you re-use any existing data and what will you re-use it for? State the reasons if re-use of any existing data has been considered but discarded. Organizzazione dei dati in raccolte di dati Le domande seguenti riguardano il contenuto, il formato e l'origine dei dati di ricerca generati o riutilizzati nel progetto e ne descrivono la gestione. Il modo migliore per rispondere a queste domande è suddividere i dati in unità logiche per le quali le domande vanno risposte in modo differente. Per ciascuna di queste "raccolte di dati" verranno poste le stesse domande. Le raccolte di dati possono rappresentare categorie più ampie con proprietà e requisiti simili per quanto riguarda la gestione dei dati. Alcuni suggerimenti per la suddivisione dei dati del progetto in raccolte di dati Si può procedere in questo modo: Ottenere una panoramica dei dati generati o utilizzati nell'ambito della propria attività di ricerca. Valutare i dati in base ai seguenti criteri: origine/generazione: generati (osservazione/misurazione, esperimento, sondaggio, simulazione, web crawl,...) o riutilizzati; requisiti di archiviazione (spazio): es.: 1 GB, ~10 TB; Requisiti di documentazione: esempio A: descrizione dettagliata del campionamento dell'indagine e dell'implementazione dell'indagine; esempio B: impostazione della misurazione e parametri di misurazione; Aspetti relativi alla protezione dei dati: dati personali, dati sensibili non personali, dati pubblici; Rilevanza / potenziale di riutilizzo: alto (dati di riferimento), medio (studio scientifico principale), basso (studio preliminare); pubblicazione dei dati: sì/no, archivio previsto, organizzazione e finanziamento previsti; conservazione a lungo termine: sì/no, questioni tecniche, organizzazione e finanziamento previsti. Stabilire la suddivisione più favorevole dei dati del progetto in raccolte di dati, in modo che solo i dati che differiscono significativamente rispetto a questi criteri siano assegnati a insiemi di dati diversi. Creare un numero adeguato di insiemi di dati omogenei: abbastanza per evitare distinzioni di casi, ma abbastanza pochi per evitare la ripetizione delle stesse risposte. Esempi di due progetti in cui i dati sono organizzati in raccolte di dati si possono trovare qui. Assegnare a ciascuna raccolta di dati un nome significativo ma breve che rifletta il lavoro di ricerca. Questo nome verrà utilizzato per etichettare la scheda corrispondente in RDMO.

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raccolta di dati

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Creados o reutilizados

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Pregunta originaria: Will you re-use any existing data and what will you re-use it for? State the reasons if re-use of any existing data has been considered but discarded. Las siguientes preguntas están diseñadas para describir los conjuntos de datos generados y/o utilizados en el proyecto. También ayudan a evaluar el valor de los datos en cuanto a su posible reutilización y posterior archivo. Antes de generar nuevos datos, conviene comprobar si los existentes pueden reutilizarse. Evitar la duplicación de la recogida de datos ahorra esfuerzos y costes. Si se trata de datos personales, los principios del Reglamento General de Protección de Datos de la UE (GDPR), como la minimización de datos (Art.5 Para.1) y la Ley Federal Alemana de Protección de Datos (BDSG). Organización de los datos en conjuntos de datos Las siguientes preguntas se refieren al contenido, formato y origen de los datos de investigación generados o reutilizados en el proyecto y describen su gestión. La mejor manera de responder a estas preguntas es resumir los datos en unidades lógicas que requieran respuestas distintas para cada unidad. Se plantean las mismas preguntas para cada uno de estos "conjuntos de datos". Los conjuntos de datos pueden representar categorías bastante más amplias con propiedades similares y requisitos parecidos en términos de gestión de datos. Algunos consejos para subdividir los datos del proyecto en conjuntos de datos Puede proceder de la siguiente manera: Obtenga una visión general de los datos que se generarán o utilizarán como parte de de su actividad de investigación. Evalúe los datos en función de los siguientes criterios: Origen/generación: generados (observación/medición, experimento, encuesta, simulación, rastreo web,...) o reutilizados; Requisitos de espacio de almacenamiento: p. ej.: 1 GB, ~10 TB; Requisitos de documentación: ejemplo A: descripción extensa del muestreo y la realización de la encuesta; ejemplo B: configuración de la medición y parámetros de medición; Aspectos de protección de los datos: datos personales, datos sensibles no personales, datos públicos; Relevancia / potencial de reutilización: alta (datos de referencia), media (estudio científico principal), baja (estudio preliminar); Publicación de datos: sí/no, repositorio previsto, organización y financiación previstas. Conservación a largo plazo: sí/no, cuestiones técnicas, organización y financiación previstas. Decidir la división más favorable de los datos del proyecto en conjuntos de datos, asegurándose de que sólo se asignen a conjuntos de datos diferentes los datos que difieran significativamente en función de estos criterios. Crear un número adecuado de conjuntos de datos homogéneos: suficientes para evitar para evitar la necesidad de respuestas condicionales, pero suficientemente pocos para evitar la repetición de las mismas respuestas. Puede encontrar ejemplos de dos proyectos en los que los datos están ordenados por categorías aquí. Asigne a cada "conjunto de datos" un nombre significativo pero breve que refleje el trabajo de investigación. Este nombre se utilizará para etiquetar la pestaña correspondiente en RDMO.

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colección de datos

questions

• https://rdmorganiser.github.io/terms/questions/horizon-europe/data_summary/data-generation/origin
• https://rdmorganiser.github.io/terms/questions/horizon-europe/data_summary/data-generation/existing