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12021_2024_Article_9665.pdf 1,70MB
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1000 Titel
  • Teaching Research Data Management with DataLad: A Multi-year, Multi-domain Effort
1000 Autor/in
  1. Szczepanik, Michał |
  2. Wagner, Adina S. |
  3. Heunis, Stephan |
  4. Waite, Laura K. |
  5. Eickhoff, Simon B. |
  6. Hanke, Michael |
1000 Verlag Springer US
1000 Erscheinungsjahr 2024
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2024-05-07
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 22(4):635-645
1000 Copyrightjahr
  • 2024
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://doi.org/10.1007/s12021-024-09665-7 |
  • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11579187/ |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • <jats:title>Abstract</jats:title><jats:p>Research data management has become an indispensable skill in modern neuroscience. Researchers can benefit from following good practices as well as from having proficiency in using particular software solutions. But as these domain-agnostic skills are commonly not included in domain-specific graduate education, community efforts increasingly provide early career scientists with opportunities for organised training and materials for self-study. Investing effort in user documentation and interacting with the user base can, in turn, help developers improve quality of their software. In this work, we detail and evaluate our multi-modal teaching approach to research data management in the DataLad ecosystem, both in general and with concrete software use. Spanning an online and printed handbook, a modular course suitable for in-person and virtual teaching, and a flexible collection of research data management tips in a knowledge base, our free and open source collection of training material has made research data management and software training available to various different stakeholders over the past five years.</jats:p>
1000 Sacherschließung
lokal Software documentation
lokal Software/trends [MeSH]
lokal Humans [MeSH]
lokal Teaching/standards [MeSH]
lokal Data Management/methods [MeSH]
lokal Research [MeSH]
lokal Neurosciences/methods [MeSH]
lokal Workshop
lokal Neurosciences/education [MeSH]
lokal Research
lokal Tutorial
lokal Version control
lokal Online course
lokal Research data management
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://frl.publisso.de/adhoc/uri/U3pjemVwYW5paywgTWljaGHFgg==|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/V2FnbmVyLCBBZGluYSBTLg==|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/SGV1bmlzLCBTdGVwaGFu|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/V2FpdGUsIExhdXJhIEsu|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/RWlja2hvZmYsIFNpbW9uIEIu|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/SGFua2UsIE1pY2hhZWw=
1000 Hinweis
  • DeepGreen-ID: 35536c1ed36049b9949e9c9c7e716a87 ; metadata provieded by: DeepGreen (https://www.oa-deepgreen.de/api/v1/), LIVIVO search scope life sciences (http://z3950.zbmed.de:6210/livivo), Crossref Unified Resource API (https://api.crossref.org/swagger-ui/index.html), to.science.api (https://frl.publisso.de/), ZDB JSON-API (beta) (https://zeitschriftendatenbank.de/api/), lobid - Dateninfrastruktur für Bibliotheken (https://lobid.org/resources/search)
1000 Label
1000 Förderer
  1. Deutsche Forschungsgemeinschaft |
  2. Helmholtz Research Center Jülich |
  3. National Institutes of Health |
  4. National Science Foundation |
  5. Bundesministerium für Bildung und Forschung |
  6. Horizon 2020 |
  7. HORIZON EUROPE Research Infrastructures |
  8. Forschungszentrum Jülich GmbH |
1000 Fördernummer
  1. -
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1000 Förderprogramm
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  8. -
1000 Dateien
1000 Förderung
  1. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Deutsche Forschungsgemeinschaft |
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    1000 Fördernummer -
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    1000 Förderer Helmholtz Research Center Jülich |
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    1000 Förderer National Institutes of Health |
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    1000 Fördernummer -
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    1000 Förderer National Science Foundation |
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    1000 Förderer Bundesministerium für Bildung und Forschung |
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    1000 Förderer Horizon 2020 |
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    1000 Förderer Forschungszentrum Jülich GmbH |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer -
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6512242.rdf
1000 Erstellt am 2025-07-03T16:56:41.466+0200
1000 Erstellt von 322
1000 beschreibt frl:6512242
1000 Zuletzt bearbeitet 2025-08-05T10:12:48.136+0200
1000 Objekt bearb. Tue Aug 05 10:12:48 CEST 2025
1000 Vgl. frl:6512242
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6512242 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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