Workshop on Reproducible Science in Data Management

被引:0
|
作者
Lehner, Wolfgang [1 ]
机构
[1] Fakultät Informatik, Technische Universität Dresden, Dresden,01062, Germany
来源
Datenbank-Spektrum | 2022年 / 22卷 / 03期
关键词
Workshop; Open Science; Reproducibility; Data Management;
D O I
10.1007/s13222-022-00422-1
中图分类号
学科分类号
摘要
30 Promovierende von über 20 Hochschulen und Forschungsinstitutionen aus ganz Deutschland nahmen an dem von der Datenbank-Gruppe der TU Dresden organisierten Workshop zum Thema „Reproducible Science in Data Management“ vom 8.–10. Juni 2022 an der Fakultät Informatik der TU Dresden teil. Mit einem ausgewogenen Mix aus Theorie und Praxis wurden die Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler für die Notwendigkeit von Open Science und die Komplexität dieses Themenkomplexes im speziellen Kontext der Reproduzierbarkeit sensibilisiert. Darüber hinaus war der Workshop auch zur wissenschaftlichen und sozialen Vernetzung der Doktorandinnen und Doktoranden gedacht und deshalb ausschließlich in Präsenz (keine „Kachelkommunikation“!) unter Beachtung aller Corona-Auflagen an der Informatik-Fakultät der TU Dresden durchgeführt worden.
引用
收藏
页码:265 / 268
页数:3
相关论文
共 50 条
  • [21] Striving for Reproducible Science
    Sweedler, Jonathan V.
    ANALYTICAL CHEMISTRY, 2015, 87 (23) : 11603 - 11604
  • [22] Inquiry into reproducible science
    不详
    PSYCHOLOGIST, 2022, 35 : 12 - 12
  • [23] A manifesto for reproducible science
    Munafo, Marcus R.
    Nosek, Brian A.
    Bishop, Dorothy V. M.
    Button, Katherine S.
    Chambers, Christopher D.
    du Sert, Nathalie Percie
    Simonsohn, Uri
    Wagenmakers, Eric-Jan
    Ware, Jennifer J.
    Ioannidis, John P. A.
    NATURE HUMAN BEHAVIOUR, 2017, 1 (01):
  • [24] Reproducible science of science at scale: pySciSci
    Gates, Alexander J.
    Barabasi, Albert-Laszlo
    QUANTITATIVE SCIENCE STUDIES, 2023, 4 (03): : 700 - 710
  • [26] Raiders of the lost HARK: a reproducible inference framework for big data science
    Prosperi, Mattia
    Bian, Jiang
    Buchan, Iain E.
    Koopman, James S.
    Sperrin, Matthew
    Wang, Mo
    PALGRAVE COMMUNICATIONS, 2019, 5 (1)
  • [27] KNIME for reproducible cross-domain analysis of life science data
    Fillbrunn, Alexander
    Dietz, Christian
    Pfeuffer, Julianus
    Rahn, Rene
    Landrum, Gregory A.
    Berthold, Michael R.
    JOURNAL OF BIOTECHNOLOGY, 2017, 261 : 149 - 156
  • [28] Designing PIDs for Reproducible Science Using Time-Series Data
    Tu, Wen Ting Maria
    Makonin, Stephen
    METADATA AND SEMANTIC RESEARCH, MTSR 2022, 2023, 1789 : 295 - 301
  • [29] KDD 2023 Workshop on Data Science and AI for Sports
    Song, Huan
    Xu, Panpan
    Cheong, Lin Lee
    Wang, Yuanheng
    PROCEEDINGS OF THE 29TH ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, KDD 2023, 2023, : 5886 - 5887
  • [30] Evolution of Urban Patterns: Urban Morphology as an Open Reproducible Data Science
    Fleischmann, Martin
    Feliciotti, Alessandra
    Kerr, William
    GEOGRAPHICAL ANALYSIS, 2022, 54 (03) : 536 - 558