Research data have a lifecycle — and every stage matters.
🔄 Plan → Collect → Process → Analyze → Preserve → Share → Reuse
Generally one thinks first about the "Analyze" part. But how you plan, document, and store your data determines whether anyone (including future you) can ever use it again.
👉 https://forschungsdaten.info/themen/informieren-und-planen/was-ist-forschungsdatenmanagement/
Half of social-science studies fail replication test in years-long project
Hundreds of scientists have scrutinized thousands of research papers as part of a huge project exploring whether experiments…
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https://www.newsbeep.com/463782/
Why is reusing data often more complex than making it available? On 22 May, Christine Borgman (UCLA) and Paul Groth (Uva) will explore the social fabric of data sharing and reuse at Leiden University Library. Their talk builds on “From Data Creator to Data Reuser: Distance Matters” (Harvard Data Science Review) and reflects on the accompanying commentaries and response. Organised by DANS and CWTS. Join in person or online: https://edu.nl/xnkjp
At the Earth, Space, and Environmental Global Data Resilience Convening, Maja Dolinar highlighted that resilient research ecosystems need trustworthy stewardship and governance grounded in public values.
🔗https://news.agu.org/press-release/agu-global-data-resilience-convening/
The 3-2-1 backup rule for research data:
3️⃣ Keep 3 copies of your data
2️⃣ Store them on 2 different media types
1️⃣ Keep 1 copy off-site
Hard drives fail. Laptops get stolen. Cloud services go down. Your data is worth more than your equipment. Take care of it and spend some thoughts how to manage it.
👉 https://forschungsdaten.info/themen/organisieren-und-aufbereiten/speichern-und-sichern/
🎮 Play your way into research data management (RDM)!
Our new newsletter features the “MaRDI Station”, an interactive video game about data and the FAIR principles. Explore, play, and discover how data management can be engaging, creative, and collaborative.
👉 Read more here: https://www.mardi4nfdi.de/community/newsletter
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Anfang 2025 sah sich die Scientific Community in den USA einer bisher in diesem Umfang nie dagewesenen politisch motivierten Datensäuberung durch die dort neu gewählte Regierung ausgesetzt. In einem Teil des alternativen sozialen Netzwerks Fediverse organisierte sich zu dieser Zeit eine Gruppe engagierter Freiwilliger, um letztendlich ein Guerillakollektiv zur Datenrettung zu bilden, das heute unter den Namen Safeguarding Research & Culture (SRC) bekannt ist. Aus dem SRC-Kollektiv heraus entstand wenig später auch die Open-Source-Software und Plattform SciOp. Diese ermöglicht mittels einer Integration von Datenkatalog und BitTorrent-Tracker eine dezentral verteilte und koordinierte Datenhaltung, an der jede Person mit der Bereitstellung von eigenem Speicherplatz und Bandbreite teilnehmen kann, um eine bessere Verfügbarkeit und zensurresistente Bereitstellung der geretteten Daten zu gewährleisten. Dieser Beitrag zeichnet die Entstehungsgeschichte des Projekts nach und stellt dessen Besonderheiten im Vergleich zu konventionellen Ansätzen und Softwarelösungen im Bibliotheksbereich heraus. Es kann aufgezeigt werden, dass im begrenzten Umfang bekannte bibliothekarische Praktiken adaptiert wurden. Im Gegensatz zu traditionellen Bibliotheken bestehen jedoch neben dem besonderen technologischen Fundament des Projekts auch deutliche Unterschiede hinsichtlich dem Sammelschwerpunkt, der Organisationspraxis und den Partizipationsmöglichkeiten.
Can your analysis be reproduced by someone else? By you, in six months?
Reproducibility isn't just about publishing code — it's about documenting your environment, your data, and every decision along the way.
Small steps: use virtual environments, pin your dependencies, write a README.
👉 https://the-turing-way.netlify.app/reproducible-research/
#Reproducibility #OpenScience #ResearchData #DataLiteracy
— bos
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Frank Grieshaber
(((@amarois)))
MaRDI
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