8 Weitere Analysen
8.1 Bekanntheit der Open Data-LOM (Leistungsorientierte Mittelvergabe)
Die Leistungsorientierte Mittelvergabe (LOM) ist 70,7% (328 von 464) der Umfrageteilnehmenden bekannt. Die Open Data LOM ist hingegen lediglich 26,1% (121 von 464) der Befragten bekannt. 7,5% (35 von 464) der Teilnehmenden gaben an, die Open Data LOM bereits einmal oder mehrmals erhalten zu haben.
Abb. 8.1: LOM und Open Data LOM
8.2 Praktiken mit Bezug zu Datenmanagementplänen (DMPs)
Abb. 8.2: DMP erstellt
Unter den Forschenden, die DMPs erstellt haben, gab eine Mehrheit von 64% (n = 105) an, hierfür Hilfsmittel wie Vorlagen oder Muster verwendet zu haben.
Als verwendete Hilfsmittel wurden in einer Mehrfachauswahl mit Abstand am häufigsten Vorlagen von Kolleg*innen genannt (57%). Ebenfalls häufig wurden Formulare von Förderorganisationen (28%) verwendet. Dedizierte DMP-Tools wurden nur sehr selten verwendet (jeweils 2% bis 6% für RDMO, DMPonline und Data Stewardship Wizard, was auch 2 bis 6 Teilnehmenden entsprach), und sind somit aktuell an der Charité kaum relevant.
Abb. 8.3: DMP und Hilfsmittel/Vorlagen
Wenn im Projekt ein DMP vorlag, gaben 61,5% der Teilnehmenden an, sich mindestens größtenteils daran zu orientieren, 34,6% gaben an, dies “teils/teils” zu tun. Nur eine sehr kleine Minderheit von 3,8% orientiert sich kaum oder gar nicht am DMP. Dieses differenzierte Bild deutet einerseits darauf hin, dass DMPs keine reine Formalie sind, die später nicht weiter beachtet wird. Andererseits ist es aber auch ein Hinweis darauf, dass DMPs oft nicht an den Projektverlauf angepasst werden, wie für ein strukturiertes FDM empfohlen und von Förderern vorgesehen.
Abb. 8.4: Orientierung nach DMP
8.3 Überschneidungen bei der Nutzung von Werkzeugen
Die Darstellung visualisiert die Überschneidungen der Antworten auf die Mehrfachauswahl-Frage “Verwenden Sie eines der folgenden Werkzeuge, um Forschungsdaten zu erfassen und/oder zu dokumentieren?”11
Abb. 8.5: Werkzeuge zur Erfassung/Dokumentation von Forschungsdaten
8.5 Richtlinien, Vorgaben oder Empfehlungen für den Umgang mit Forschungsdaten
Abb. 8.7: Richtlinien, Vorgaben, Empfehlungen
8.6 Aspekte, die Datenmanagement-Praxis beeinflussen
Abb. 8.8: Beeinflussung durch Richtlinien, Vorgaben, Empfehlungen
Auf der X-Achse ist die unabhängige Variable, deren Ausprägung mit den abhängigen Variablen der Y-Achse erklärt werden. Lesebeispiel: Von allen Befragten, die mit SecuTrial arbeiten (n=43), nutzen 86% auch REDCap. Von allen Befragte, die mit REDCap arbeiten (n=144), nutzen 25,7% auch SecuTrial.↩︎
Projektteam Open Data und Forschungsdatenmanagement
Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License.