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Events
Maths meets information specialists

MPI für Mathematik in den Naturwissenschaften Leipzig (Leipzig)

Inselstr. 22
04103 Leipzig
Germany

G3 10 (Lecture hall)

conference

09.10.23 11.10.23

Maths meets information specialists

MaRDI Workshop zu mathematischen Forschungsdaten für information specialists

Was sind mathematische Forschungsdaten und welche Besonderheiten weisen sie auf? Wie sollten diese Besonderheiten sich in den fachspezifischen Datenmanagementplänen, Forschungsdatenpolicies und Services niederschlagen? Vor welchen Schwierigkeiten stehen Infrastruktureinrichtungen und Servicestellen wie Bibliotheken und Rechenzentren dadurch und welche Services gibt es bereits im Bereich des mathematischen Forschungsdatenmanagement? In welcher Form soll und kann die Mathematical Research Data Initiative (MaRDI), das NFDI-Konsortium für die Mathematik, diese Bestrebungen unterstützen?

Zur Diskussion lädt MaRDI alle ein, die sich diese Fragen schon einmal gestellt haben: Bibliothekar*innen, Fachreferent*innen, Data Stewards, FDM Spezialist*innen, Mathematiker*innen und Fachwissenschaftler*innen aus angrenzenden Disziplinen sind herzlich willkommen in einem dreitägigen Noon-to-Noon Workshop mit Talks, Hands-on Sessions und einem Barcamp über mathematische Forschungsdaten zu diskutieren, eigene Ideen und Services vorzustellen und neue Verbindungen zu knüpfen.

Die Anmeldung zum Workshop ist bis Ende September möglich. Wir bitten jedoch nach Möglichkeit um frühzeitige Anmeldung.

Program

14:00 - 14:30	Begrüßung und Kennenlernen
14:30 - 15:00	Björn Schembera, Mietchen, Daniel MaRDI Services
	Kaffeepause
15:30 - 16:00	Sibylle Hermann Forschungsdatenmanagement als Teil der Forschung im Zusammenspiel zwischen Infrastruktur und Wissenschaft Um gutes Forschungsdatenmanagement betreiben zu können, müssen Infrastruktur und Wissenschaft eng zusammenarbeiten. Für das Veröffentlichen und Archivieren der Daten braucht es eine geeignete Infrastruktur, die an die Anforderungen der Wissenschaft angepasst ist. Dabei wird die Infrastruktur, genau wie Forschung, oft über Projekte entwickelt. Anders als in der Forschung, bei der es um das Erarbeiten neuer Erkenntnisse geht, schafft Infrastrukturförderung Rahmenbedingungen, Voraussetzungen und Strukturen, damit diese Erkenntnisse möglichst gut erarbeitet und verbreitet werden können (Ball, 2023). Ein Beispiel dafür ist das Publizieren der Forschungsdaten und -software und deren Beschreibung mit Metadaten. Dafür ist eine geeignete Fachexpertise der formalen und inhaltlichen Beschreibung notwendig, um die Daten inhaltlich zu beschreiben, aber auch eine geeignete Infrastruktur, um die Forschungsdaten finden und nachnutzen zu können. Ergänzt werden diese Überlegungen durch gezielte Weiterentwicklungen, die das Veröffentlichen und Auffinden der Forschungsdaten vereinfachen. Forschungsdatenmanagement ist aber selber auch ein Forschungsgebiet und spielt nicht nur für das Veröffentlichen und Nachnutzen der Daten im Forschungsprozesses eine wichtige Rolle. Vielmehr fallen Forschungsdaten im gesamten Forschungsprozess an und kommen in vielen Ausprägungen vor. Das zeigen auch die Leitlinie zur Sicherung Guter Wissenschaftlicher Praxis der DFG (DFG, 2019), hier wird ersichtlich, dass es dabei nicht nur um das Veröffentlichen der Forschungsdaten (Leitlinie 13), der Qualitätssicherung (Leitlinie 7) und der Dokumentation (Leitlinie 12) geht, sondern auch das Forschungsdesign (Leitlinie 9) sowie die Methoden und Standards (Leitlinie 13) in das Forschungsdatenmanagement hineinspielen, in dem diese Punkte bisher wenig berücksichtigt werden. Auch hier braucht es gemeinsame Bemühungen, Standards und Infrastruktur aufzubauen, die auch den Spagat zwischen disziplinspezifischen Besonderheiten und allgemeingültiger Infrastruktur benötigen. Im Vortrag wird am Beispiel des Exzellenzclusters SimTech aufgezeigt, wie Infrastruktur und Forschung erfolgreich zusammenarbeiten können. Weiterhin wird exemplarisch der Forschungsprozess aus den Ingenieurwissenschaften beleuchtet und auf dessen Implikationen für die Dokumentation und das Forschungsdatenmanagement eingegangen.Ball, R. (2023). „Die Grenze zwischen Forschung und Infrastruktur wird zunehmend durchlässiger“: Interview mit Dr. Johannes Fournier, Leiter der Gruppe Wissenschaftliche Literaturversorgungs- und Informationssysteme (LIS). b.i.t. online, 26(3), 268–274. DFG (Hrsg.). (2019). Leitlinien zur Sicherung Guter Wissenschaftlicher Praxis: Kodex.
16:00 - 16:20	Holger Israel Die Forschungsdatendienste der technischen Informationsbibliothek Die Technische Informationsbibliothek (TIB) – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften vereint in sich mehrere Funktionen, in denen sie (Foschungsdaten-)dienste für die mathematische Community bereitstellt:Lokal als Universitätsbibliothek für Forschende der Leibniz-Universität HannoverDeutschlandweit als Zentrale Fachbibliothek für u.a. Mathematik mit dem Schwerpunkt Angewandte MathematikDurch ihre Forschung und Entwicklung zur Digitalisierung der Wissenschaft, welche in Services wie dem Open Research Knowledge Graph Anwendung finden.Als Organisation, die sich Open Science, zuverlässigen digitalen Infrastrukturen und verantwortungsvoller Datenwissenschaft verschrieben hat, engagiert sich die TIB in der NDFI in mehreren Konsortien und in den Sektionen.In meinem Vortrag möchte ich einen Überblick über das Angebot der TIB für Forschende aus der Mathematik geben und aufzeigen, wie die TIB zu FAIReren mathematischen Forschungsdaten beitragen kann.
	Kaffeepause
16:30 - 16:50	Leonie Kayser MathRepo, das mathematische Repositorium des MPI MiS MathRepo ist das Forschungsdatenrepositorium des MPI MiS https://mathrepo.mis.mpg.de/ Ich gebe einen Einblick in den Aufbau des MathRepos, Erfahrungen mit den Mathematiker:innen und Ausblicke für die Zukunft.
16:50 - 17:10	Christian Himpe What is a Metadata-Lake and Why are We Building One? Universities turn out to have a lot of research data. This data is sometimes: obvious, not obvious, or even hidden; and can be itself: structured, semi-structured, or unstructured. To have an insight into their data products, collections, and responsibilities, for: administration, discoverability, and demonstration for funding agencies, university libraries will have to build central data catalogs. In this regard, the University and State Library of Münster is building a so-called metadata-lake, aiming to tackle these pressing challenges. In this contribution I will delineate the metadata-lake data-architecture, and its meaning for subject-specific NFDI consortia.
17:10 - 18:00	Vorträge

09:30 - 10:00	Christine Biedinger, Jochen Fiedler Workflows for structuring mathematical research data In the mathematical sciences, a large amount of data is regularly generated. This includes numerical data used and produced for specific computations, but also information of models, calculation methods, software, notations, etc. While there is now a growing awareness of the need to make numerical data findable, accessible, interoperable and reusable (FAIR), this awareness is not yet very pronounced for the other mentioned forms of data that arise. However, the research community can also benefit greatly for precisely these forms of data if they are stored according to FAIR principles, as we will explain in our talk. As part of a solution approach, we present and discuss first results obtained by the interdisciplinary working group of the mathematical research data initiative MaRDI, which enable a fair storage of information on used workflows and models. In the process, the potentially complex work processes are recorded in a structured manner in a workflow schema. It combines a description of what is done with auxiliary information like software and hardware used as well as the applied mathematical models and solution techniques, and algorithms with their corresponding properties. For the models that are used in research, we develop an ontology, which allows to classify single components and quantities and to implement a knowledge graph that can then be browsed via a web platform. In this way, a wide variety of models and problems are linked together so that researchers can identify connections between different applications and exploit possible synergies. The concepts designed so far are demonstrated on specific use cases involving complex mathematical models, parameter identification and data acquisition. They originate from applied research and therefore touch on diverse areas of mathematics, such as modeling, optimization, statistics, or machine learning - they are therefore not limited to a specific area of mathematics. The gains of documenting research data in such a scheme are compared to the expected additional effort.
10:00 - 10:20	Marco Reidelbach MaRDMO – Document and Query Interdisciplinary Workflows Using the MaRDI Portal. The Mathematical Research Data Initiative (MaRDI) has set itself the goal of making information about mathematical objects, e.g. algorithms or models, available in a structured and easy-to-find manner in the form of a knowledge graph. The linking of all these objects with concrete questions, input and output data, software and hardware is done in specific workflows. To achieve reproducibility of these often interdisciplinary workflows, detailed documentation is required. For this purpose, a standardized template for workflow documentation was developed in the MaRDI Project, which can be completed by answering a simple questionnaire in the Research Data Management Organiser (RDMO). Workflows recorded in this way can be stored locally or published, through the MaRDMO Plugin, directly on the MaRDI Portal. In addition, central information of the documentations is integrated into the MaRDI Knowledge Graph. Next to the pure documentation of workflows, MaRDMO offers the possibility to retrieve existing workflows from the MaRDI Knowledge Graph in order to provide researchers with suggestions for future projects and to document workflows based on these suggestions. Thus, MaRDMO creates a community-driven knowledge loop that could help to overcome the replication crisis.
	Kaffeepause
11:00 - 12:30	Hands-on Session
	Mittagspause mit Catering
13:30 - 15:00	Lightning Talks and Barcamp Planung
	Kaffeepause
15:30 - 17:00	Barcamp
18:00 -	Social event - gemeinsamer Museumsbesuch mit Führung in der Runden Ecke: fakultativ, selbstbezahlt
19:45 -	Abendessen bei 60 seconds to Napoli (Gottschedstraße 1): (fakultativ, selbstbezahlt)

09:30 - 10:30	Barcamp
10:30 - 11:30	Barcamp
	Kaffeepause
11:45 - 12:30	Berichte vom Barcamp
12:30 - 12:45	Abschluss des Workshops
12:45 -	gemeinsames Mittagessen in der Stadt: fakultativ, selbstbezahlt

Participants

Tabea Bacher

Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig

Ingo Brüggemann

MPI MIS

Jan Erdnüß

Technische Universität Berlin

Jochen Fiedler

Fraunhofer ITWM, Kaiserslautern

Christiane Görgen

Universität Leipzig

Kristina Hanig

Universitätsbibliothek Würzburg

Sibylle Hermann

Universität Stuttgart

Sibylle Hermann

Universität Stuttgart

Anja Herwig

Humboldt-Universität zu Berlin

Christian Himpe

University of Münster

Anu Hirvonen

Max-Planck-Institut für Mathematik, Bonn

Holger Israel

Technische Informationsbibliothek (TIB) – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften, Hannover

Leonie Kayser

MPI MiS Leipzig

Tabea Krause

Universität Leipzig

Jörg Lehnert

MPI MiS, Leipzig

Daniel Mietchen

FIZ Karlsruhe, Berlin

Silvia Polla

WIAS, Berlin

Marco Reidelbach

Zuse Institute Berlin

Kristina Reinhold

Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme, Magdeburg

Björn Schembera

Universität Stuttgart

Björn Schembera

Universität Stuttgart

Diaaeldin Taha

MPI MiS

Olaf Teschke

FIZ Karlsruhe, Berlin

Scientific Organizers

Tabea Bacher

Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften

Tabea Krause

Universität Leipzig

Daniel Mietchen

FIZ Karlsruhe

Björn Schembera

Universität Stuttgart

Olaf Teschke

FIZ Karlsruhe

Administrative Contact

Tabea Bacher

Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften Contact via Mail