Author: Ina Blümel

Stellvertretende Leitung Open Science Lab und HsH-Professur für Vernetzte Daten in der Informationswissenschaft

More collaboration based on open data and open methods: #FundingOpen

It is worthwhile for research funding to stimulate collaboration with third parties without the participants or their roles being part of a fixed plan in advance. The experiences gained are unique – and they are indispensable if we are to move forward with the dissemination of open data and open science practices. This paper will derive this from our own experiences – experiences that we at the Open Science Lab have gained in numerous third-party funded projects over the past years.

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Mehr Kollaboration auf Grundlage offener Daten und Methoden: #FundingOpen

Es lohnt sich, wenn Forschungsförderung das Zusammenarbeiten mit Dritten anregt, ohne dass die Beteiligten oder ihre Rollen bereits vorab Teil eines festen Plans sind. Die Erfahrungen, die dabei gesammelt werden, sind einzigartig – und sie sind unverzichtbar, wenn wir mit der Verbreitung von Open-Data- und Open-Science-Praktiken vorankommen wollen. Das soll in diesem Beitrag hergeleitet werden aus unseren eigenen Erfahrungen – Erfahrungen, die wir im Open Science Lab in den letzten Jahren in zahlreichen Drittmittelprojekten gesammelt haben.

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Einige Dinge, die uns für NFDI4Culture am Herzen liegen – Oder: Wir wollen bessere Werkzeuge und Workflows für das Annotieren von Bildern und 3D-Modellen!

Im Kontext unserer Arbeitspakete von NFDI4Culture im Open Science Lab der TIB beschäftigen wir uns unter anderem mit der Bündelung und Fortschreibung aktueller Entwicklungen rund um das Kommentieren und Beschreiben von digitalen Kulturdaten

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Hinter den Kulissen eines DFG-Forschungsprojekts – wie macht man 5 Millionen wissenschaftliche Open-Access-Abbildungen nutzbar und arbeitet dabei mit der Wikimedia-Community zusammen?

Wissenschaftliche Artikel sind bisher eine wenig genutzte Quelle, um Bilder zu finden, die man anderswo nachnutzen kann. Das Projekt NOA will das ändern. Bisher wurden mehrere Millionen Bilder aus frei verfügbaren wissenschaftlichen Artikeln eingesammelt und mit Text-Data-Mining-Methoden beschrieben, sodass man nach den Bildern suchen kann. Aber wie kommen sie nun zu Wikimedia Commons, damit sie langfristig für viele Menschen zur Verfügung stehen? Gehören überhaupt alle Bilder auf Wikimedia Commons? Hier beschreiben wir, warum das gar nicht so einfach ist, was unsere Überlegungen dazu waren und wie wir die Herausforderungen lösen.

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Behind the Scenes of a DFG Research Project — Making Five Million Scientific Open Access Images Available and Collaborating with the Wikimedia Community

Scientific articles have been a rarely exploited source for finding images that can be used elsewhere. The NOA project wants to change that. So far, several million images from freely available scientific articles have been collected and been described with text data mining methods, so that they are findable in a search engine. But how do they get to Wikimedia Commons to make them available for many people in the long run? Do all the images belong there at all? In this article, we describe our reflections on the questions and how they solve the challenges.

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