Success Criteria for the Development and Sustainable Operation of Virtual Research Environments

In many areas of research, virtual research environments (VREs) have become an essential part of modern research processes. The providers of VREs need to respond to this growing importance with functioning and efficient processes for the development, operation and quality assurance of VREs. We have developed a life-cycle model for VREs, which focuses in particular on the success-critical points for the transition to a VRE's sustainable operation. Furthermore, we discuss a set of success criteria that enables all involved in the VRE (operators, funding bodies, users) to identify which aspects will be relevant to their specific needs prior to the creation of a new VRE. In light of the heterogeneity of VREs, this set of criteria is supplemented in individual cases by discipline-specific criteria

"Wir bringen die breite Basis mit" – Gemeinsames Plädoyer für eine enge Einbindung der Landesinitiativen für Forschungsdatenmanagement in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur : gemeinsames Papier der Landesinitiativen von Baden-Württemberg (bw2FDM), Brandenburg (FDM-BB), Hessen (HeFDI), Nordrhein-Westfalen (fdm.nrw), Sachsen (SaxFDM), Thüringen (TKFDM) sowie Vertretern aus Bayern, Hamburg, Sachsen-Anhalt und Schleswig-Holstein

Der Erfolg einer nationalen Forschungsdateninfrastruktur hängt von der Einbindung der gesamten Wissenschaftsgemeinschaft und -infrastruktur ab. In zahlreichen Bundesländern existieren Landesinitiativen für Forschungsdatenmanagement oder ähnliche Einrichtungen, die dazu beitragen können, diese Einbindung zu erreichen. Das gemeinsame Papier von Vertretern aus verschiedenen Bundesländern argumentiert, dass eine enge Verknüpfung der Landesinitiativen mit dem NFDI e.V. erfolgen sollte, um die Potentiale der Zusammenarbeit zu nutzen. Der NFDI e. V. wird einen bedeutsamen Beitrag für einen besseren Umgang mit Forschungsdaten leisten, doch der Erfolg der nationalen Forschungsdateninfrastruktur ist letztlich von einer Einbindung der gesamten Wissenschaftsgemeinschaft und -infrastruktur abhängig. Die vielfältigen Forschungseinrichtungen einzubinden, erfordert Koordination auf vielen Ebenen. Speziell Hochschulen haben eine tragende Rolle für sowohl disziplinäre und interdisziplinäre Forschung als auch wissenschaftliche Ausbildung in Deutschland und sind damit zentrale Akteure für die fachübergreifende Forschungsdateninfrastruktur. Durch die Förderung von Kooperationen und Koordination auf Ebene von Ländern oder Länderverbünden lässt sich die Entwicklung der nationalen Forschungsdateninfrastruktur unterstützen. Landesinitiativen für Forschungsdatenmanagement (FDM) oder ähnliche koordinierende Einrichtungen können die digitale Transformation in der Forschung durch Information, den Aufbau von Kooperationen und die Qualifikation von Personal unterstützen. Ihre Einrichtung, dauerhafte Etablierung und Einbeziehung in die Arbeit des NFDI e. V. ist ein wichtiger Beitrag zur Schaffung einer nationalen Forschungsdateninfrastruktur

"Wir bringen die breite Basis mit" – Gemeinsames Plädoyer für eine enge Einbindung der Landesinitiativen für Forschungsdatenmanagement in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur

Der Erfolg einer nationalen Forschungsdateninfrastruktur hängt von der Einbindung der gesamten Wissenschaftsgemeinschaft und -infrastruktur ab. In zahlreichen Bundesländern existieren Landesinitiativen für Forschungsdatenmanagement oder ähnliche Einrichtungen, die dazu beitragen können, diese Einbindung zu erreichen. Das gemeinsame Papier von Vertretern aus verschiedenen Bundesländern argumentiert, dass eine enge Verknüpfung der Landesinitiativen mit dem NFDI e.V. erfolgen sollte, um die Potentiale der Zusammenarbeit zu nutzen

Artificial Intelligence Theory in Service Management

Artificial intelligence (AI) is expected to be more promising in the coming years, with, for example, notable gains in productivity, although there may be a significant impact on job reduction, which may jeopardize labor sustainability. Accordingly, there is a need to better understand this phenomenon and to analyze it in the light of a particular theory. However, there is a scarcity of AI theories in the service management literature. In order to obtain a better understanding of the subject, we have conducted a systematic review of the literature to provide a comprehensive analysis of the theories developed regarding AI in service management. The results have showed a wide range of theories, but not all directly related with AI; the latter are smaller in number making it difficult to draw a clear pattern. At current days, researchers are slowly advancing with new AI theories and moving away from those already in use, such as in computer science, ethics, philosophical theories, and so on.info:eu-repo/semantics/publishedVersio