FAIRagro: Ein Konsortium in der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) für Forschungsdaten in der Agrosystemforschung

Author:

Specka Xenia,Martini Daniel,Weiland Claus,Arend Daniel,Asseng Senthold,Boehm Franziska,Feike Til,Fluck Juliane,Gackstetter David,Gonzales-Mellado Aida,Hartmann Thomas,Haunert Jan-Henrik,Hoedt Florian,Hoffmann Carsten,König Patrick,Lange Matthias,Lesch Stephan,Lindstädt Birte,Lischeid Gunnar,Möller Markus,Rascher Uwe,Reif Jochen Christoph,Schmalzl Markus,Senft Matthias,Stahl Ulrike,Svoboda Nikolai,Usadel Björn,Webber Heidi,Ewert Frank

Abstract

ZusammenfassungFAIRagro ist ein Konsortium in der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) in Deutschland um Forschungsdaten der Agrosystemforschung FAIR – d. h. auffindbar (F), zugänglich (A), interoperabel (I) und für andere Forschende domänenübergreifend nachnutzbar (R) zu machen. In der deutschen Forschungslandschaft rund um nachhaltige Agrosysteme werden heterogene Forschungsdaten erhoben und nur zum Teil in existierenden Forschungsdatenrepositorien veröffentlicht. Das Spektrum der Datenformate erstreckt sich beispielsweise von Laborergebnissen, über Satellitenbilder bis hin zu qualitativen Interviews mit Landwirt:innen. Um diese Daten zukünftig für Forschende verschiedener Disziplinen besser auffindbar und nachnutzbar zu machen, wird FAIRagro eine Forschungsdateninfrastruktur (FDI) für die Agrosystemforschung einrichten, in der disziplinäre Dateninfrastrukturen miteinander verknüpft werden. Spezifische Herausforderungen im Forschungsdatenmanagement (FDM) fachlicher Disziplinen wie Pflanzenzüchtung, integrierter Pflanzenschutz oder Agrarrobotik werden als Use Cases in FAIRagro adressiert und für diese Lösungen entwickelt. Darüber hinaus wird FAIRagro ein Netzwerk aus direkten Ansprechpersonen für Fragen zum Forschungsdatenmanagement in der Agrosystem-Community bereitstellen. In Übereinstimmung mit den Zielsetzungen der NFDI und der European Open Science Cloud ist FAIRagro aktiv an der konzeptionellen Implementierung eines interoperablen Datenraums beteiligt.

Funder

Kuratorium für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft e. V. (KTBL)

Publisher

Springer Science and Business Media LLC

Subject

Computer Science Applications,Information Systems

Reference67 articles.

1. UN (2022) 17 Nachhaltigkeitsziele. https://sdgs.un.org/goals. Zugegriffen: 17. Jan. 2023

2. European Commission (2019) The European green deal

3. Zukunftskommission Landwirtschaft Geschäftsstelle (2021) Zukunf Landwirtschaft. Eine gesamtgesellschafliche Aufgabe. Empfehlungen der Zukunfskommission Landwirtschaft. https://www.bundesregierung.de/resource/blob/997532/1939908/39f791fc6a9ff293ae520e2fea41baa7/2021-07-06-zukunftskommission-landwirtschaft-data.pdf. Zugegriffen: 17. Jan. 2023

4. Minasny B, Malone BP, McBratney AB, Angers DA, Arrouays D, Chambers A, Chaplot V, Chen Z‑S, Cheng K, Das BS, Field DJ, Gimona A, Hedley CB, Hong SY, Mandal B, Marchant BP, Martin M, McConkey BG, Mulder VL, O’Rourke S, Richer-de-Forges AC, Odeh I, Padarian J, Paustian K, Pan G, Poggio L, Savin I, Stolbovoy V, Stockmann U, Sulaeman Y, Tsui C‑C, Vågen T‑G, van Wesemael B, Winowiecki L (2017) Soil carbon 4 per mille. Geoderma 292:59–86. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.01.002

5. Senft M, Stahl U, Svoboda N (2022) Research data management in agricultural sciences in Germany: We are not yet where we want to be. PLoS One 17(9):e274677. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0274677

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