28.04.2025
Datenrepositorien, die den FAIR-Prinzipien (Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Nachnutzbarkeit) folgen, sind entscheidend für die Maximierung des Wertes und nachhaltigen Nutzens von Forschungsdaten. Eine kürzlich im European Journal of Soil Science Facilitating Effective Reuse of Soil Research Data: The BonaRes Repository veröffentlichte Publikation zeigt, wie spezialisierte Forschungsdateninfrastrukturen die landwirtschaftliche Bodenforschung voranbringen. Die offen zugängliche Studie stellt das BonaRes Repositorium vor, welches die FAIR-Prinzipien umsetzt, um effektives Teilen und Nachnutzen von Daten zu ermöglichen:
Seit seiner Gründung im Jahr 2018 hat das
BonaRes Repositorium 815 Datensätze veröffentlicht, die in 62 wissenschaftlichen Publikationen nachgenutzt wurden. Das Repositorium bietet spezialisierte Anwendungen zur Qualitätssicherung und unterhält Infrastrukturen für das Management und die Veröffentlichung von Bodenprofil- und Dauerfeldversuchsdaten. Die Plattform stellt standardisierte Daten zur Verfügung, die für Metaanalysen, Modellierungsstudien und bei der Forschungssynthese unverzichtbar sind. Diese Daten helfen dabei, komplexe Herausforderungen in Bezug auf Klimawandel und Agrarsysteme zu bewältigen. Forschende haben die Daten des Repositoriums bisher für verschiedene Zwecke genutzt, mit Schwerpunkt auf Methodenentwicklung und -evaluierung. Durch die Integration in nationale und internationale Forschungsdateninfrastrukturen - wie das
FAIRagro-Konsortium - erweitert das Repositorium seine Reichweite über die Agrosystemwissenschaften aus. Diese Vernetzung erleichtert das Auffinden und die Nutzung von Bodenforschungsdaten durch die wissenschaftliche Gemeinschaft.
Förderinformation: Bundesministerium für Bildung und Forschung, Projekt "Soil as a sustainable resource for the bioeconomy - BonaRes", Grant Number: 031B 1064B; Deutsche Forschungsgemeinschaft, Projekt FAIRagro, Grant Number: 501899475
Hinweis: Diese Pressemitteilung wurde mit Notion AI bearbeitet und anschließend unter den Gesichtspunkten der KI-Regelungen am ZALF sorgfältig überprüft und überarbeitet (Notion Labs, Inc. 2024. Notion AI. San Francisco, CA: Notion Labs, Inc. Verfügbar unter: https://www.notion.so/product/ai).
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