De volgende datasets zijn open access beschikbaar in de DANS Data Stations: S. Gil-Clavel; T. Filatova, 2024, “Interrelated Climate Change Adaptation Measures and Factors”, https://doi.org/10.17026/SS/PYZCXK, DANS Data Station Social Sciences and Humanities, V2 T. Ubels, 2024, “Well-Being and Psychosocial Support for Undocumented Migrants in the Netherlands: 2021-2023”, https://doi.org/10.17026/SS/4643AL, DANS Data Station Social Sciences and Humanities, V1 D. […]

Read more

Het gebeurt me regelmatig. In de Europese wandelgangen krijg ik vaak de vraag: “Hoe krijgt Nederland dat toch voor elkaar?” Of het nu gaat over FAIR data, Open Science, of de steeds belangrijker wordende rol van data stewardship—Nederland wordt gezien als een voorbeeld. Europese collega’s kijken met bewondering naar onze aanpak, en willen er graag […]

Read more

Door HERBERT VAN DE SOMPEL In de oktober-2021 editie van e-Data & Research werd aandacht besteed aan FAIR Signposting, een aanpak die machine-vriendelijke wegwijzers plaatst op en rond landingpagina’s. Dit helpt bots eenvoudig toegang te krijgen tot de metadata, de PID (Persistent IDentifier), het artikel, of de dataset die door die landingspagina beschreven wordt. Sindsdien […]

Read more

De volgende datasets zijn open access beschikbaar via de DANS Data Stations: É. Kalmár (TU Delft), 2024, “Trust in Open Publishing Practices”, https://doi.org/10.17026/SS/SOAFPP, DANS Data Station Social Sciences and Humanities, V2 D. Farace; S. Lim; J. Kim (GreyNet International), 2024, “Data from “Data Curation Processes””, https://doi.org/10.17026/SS/G0LHGY, DANS Data Station Social Sciences and Humanities, V1 P.K. Doorn; L. […]

Read more

Van ontvangers van onderzoeksbeurzen en auteurs van wetenschappelijke artikelen wordt tegenwoordig verwacht dat ze hun data delen, zowel vanuit het oogpunt van overheidsbeleid als vanuit het oogpunt van best practice. Door: Christine L. Borgman en Paul T. Groth Richtlijnen voor het delen van data, zoals de FAIR-principes (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) instrueren de onderzoekers over […]

Read more

Op 6 maart 2024 kondigde MLCommons (een consortium dat werkt aan standaarden voor kunstmatige intelligentie) de introductie aan van Croissant. Dit is een metadatastandaard, bedoeld om datasets geschikt te maken voor machine learning (ML). Door datasets te voorzien van metadata volgens de Croissant-standaard, worden de datasets makkelijker vindbaar en bruikbaar voor allerlei tools en platforms. […]

Read more