Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften (NFDI4Ing)

Das Konsortium NFDI4Ing wurde 2017 gegründet und legt einen Schwerpunkt seiner Arbeit auf die Identifizierung und Harmonisierung spezifischer, datengenerierender Ingenieurtätigkeiten. Das Arbeitsprogramm des Konsortiums ist modular aufgebaut und zeichnet sich durch die Einführung sogenannter methodenorientierter Archetypen aus. Dabei werden fachspezifische Use Cases zusammen mit Nutzenden aus den Ingenieurswissenschaften entlang der Forschungsprozesse kontinuierlich ausbaut. NFDI4Ing besitzt drei Community-bezogene Schwerpunkte: Die Gewährleistung von Datenkompetenz durch Aus- und Weiterbildung, die Förderung von technologischen Lösungen und Methoden, sowie die Förderung von Data Governance und Kuration

Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften (NFDI4Ing)

The NFDI4Ing consortium has been founded in 2017. As one important step, NFDI4Ing has taken on the task of identifying and harmonising specific, data-generating engineering activities. The consortium's work programme has a modular structure and is characterised by the introduction of method-oriented archetypes. In close collaboration with users from the engineering sciences, subject-specific use cases are continuously expanded along research processes. NFDI4Ing has three community-related priorities: providing training and ensuring data literacy from the very beginning, nurturing technological solutions and methods, and fostering data governance and curation

Invenio User Group Workshop 2017

We present an extension to the Invenio 1.1 software for semi-automatically harvesting ORCID IDs of users and allowing them to upload publications to their respective ORCID profile. This extension was created in the context of the Join2 initiative, however, it can easily be adapted to other Invenio instances because it is only loosely coupled with Invenio itself. It opens its own local webserver to handle the additional endpoints, and calls Invenio API functions and command line programs to interact with the database. We also present a recommended workflow for successfully harvesting ORCID ID in an institution. The implementation is realised in well-documented Python 2.6 and Go and will be published as Free Software

ORCID – Best Practices im Forschungszentrum Jülich

Presentation at the 1. ORCID DE Outreach Workshop. Potsdam, Germany, October 25, 2016