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Humboldt-Universität zu Berlin - Forschungsdatenmanagement

Forschungsdaten zitieren

Bitte beachten Sie bei der Zitation von Forschungsdaten die folgenden Hinweise.

Konkrete Empfehlungen zur Zitation von Forschungsdaten haben wir unter Forschungsdatenzitation zusammengestellt.

 

FORCE11 Datenzitationsprinzipien

Die Data Citation Principles von FORCE11 umfassen den Zweck, die Funktion und Eigenschaften von Zitationen. Die nachfolgenden Prinzipien erkennen die doppelte Notwendigkeit der Schaffung von Zitationspratiken an, welche sowohl für Menschen verständlich als auch maschinenlesbar sind.  

Die folgenden Zitationsprinzipien sind nicht als umfassende Empfehlungen zur Datenverwaltung anzusehen. Da Praktiken zwischen Communities variieren und Technologien sich über die Zeit weiterentwickeln, sind keine Empfehlungen zu spezifischen Anwendungsfällen enthalten; die Communities sind vielmehr dazu aufgerufen eigene Praktiken und Werkzeuge zu entwickeln die diese Prinzipien verkörpern.

Die Prinzipien gliedern sich nach Erleichterung des Verständnisses und sind nicht nach Wichtigkeit angeordnet.

  1. Bedeutung

    Forschungsdaten sollten als legitime, zitierbare Produkte der Forschung angesehen werden. Datenzitationen sollten folglich die gleiche Bedeutung für die wissenschaftliche Laufbahn erfahren wie die Zitation anderer Forschungsobjekte, wie beispielsweise Publikationen.

  2. Anerkennung und Attribution

    Datenzitationen sollten die wissenschaftliche Anerkennung und normative sowie legale Zuschreibung aller Mitwirkenden der Daten erleichtern, wobei anerkannt werden muss, dass eine einzelner Zuschreibungsstil oder -mechanismus nicht auf alle Datenformen anwendbar sein muss oder kann.

  3. Belege

    In wissenschaftlicher Literatur, wann immer, wo immer eine Behauptung auf Daten basiert, sollten die korrespondierenden Daten zitiert werden.

  4. Eindeutige Identifizierung

    Eine Datenzitation sollte eine persistente Methode zur Identifikation beinhalten, welche maschinenlesbar, global eineindeutig und weit verbreitet in der Community ist.

  5. Zugang

    Datenzitationen sollten den Zugang zu den Daten selbst und zu den dazugehörigen Metadaten, Dokumentationen, Code und anderen Materialen erleichtern, die sowohl für Menschen als auch Maschinen notwendig sind um einen informierten Gebrauch der referenzierten Daten zu gewährleisten.

  6. Persistenz

    Eindeutige Identifikatoren und Metadaten, die die Daten beschreiben sowie deren Verfügbarkeit sollten langfristig verfügbar sein - sogar über die Lebensspanne der Daten, die sie beschreiben.

  7. Spezifizität und Überprüfbarkeit

    Datenzitationen sollten die Identifikation von, den Zugang zu und die Überprüfbarkeit von bestimmten Daten erleichtern, die eine Behauptung belegen. Zitationen oder Zitationsmetadaten sollten ausreichende Informationen über Herkunft und Beständigkeit enthalten um so die Verifizierung einer bestimmten Zeitspanne, Version und/oder eines granularen Abschnitts der nachfolgend abgerufenen Daten zu erleichtern und ob es sich somit um die originär zitierten Daten handelt.

  8. Interoperabilität and Flexibilität

    Methoden zur Datenzitation sollten ausreichend flexibel sein und sich an die verschiedenen Praktiken der Communities anpassen, aber sollten auch nicht so sehr abweichen, dass die Interoperabilität der Datenzitation zwischen Communities gefährdet wird.

 

Thomson Reuters Data Citation Index

Der Data Citation Index von Thomson Reuters ist eine Online-Datenbank und auf der Web of ScienceTM-Plattform verfügbar. Der Data Citation Index vereinfacht die Entdeckung, Nutzung und Zuordnung von Forschungsdaten und verknüpt diese mit verwandter Literatur. Die Weiterleitung der Metadaten an Thomson Reuters erfolgt unter anderem via DataCite im Zuge einer DOI-Registrierung.