AGIT Journal

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Erfahrungen bei der Umsetzung eines Datenmanagementplans für räumliche Daten des Radverkehrs

Experiences in the Implementation of a Data Management Plan for Spatial Data of Bicycle Traffic

Im Projekt Bicycle Observatory werden eine Vielzahl an unterschiedlichen räumlichen Datensätzen des Radverkehrs in Beziehung gesetzt und die Ergebnisse sollen, wo aus lizenzrechtlicher Sicht möglich, als Open Data der wissenschaftlichen Community bereitgestellt werden. Um diese Anforderungen über den kompletten Projektzyklus zu unterstützen hat sich in den letzten Jahren das Instrument des Datenmanagementplans auch in Forschungsprojekten etabliert. Zur Unterstützung dieser Aufgaben wurde auf Basis der Kollaborationsplattform Confluence ein leicht pflegbarer Datenmanagementplan aufgesetzt.

In the project, Bicycle Observatory a multitude of different spatial data sets of bicycle traffic will be correlated and the results will be made available to the scientific community as open data, where possible from a licensing perspective. In order to support these requirements over the complete project cycle, the instrument of the data management plan has also been established in research projects in recent years. To support these tasks, an easy to maintain data management plan has been set up based on the collaboration platform Confluence.

Autor / Author: Leitinger, Sven; Wagner, Andreas; Kremser, Wolfgang
Institution / Institution: Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH, Salzburg, Österreich; Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH, Salzburg, Österreich; Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH, Salzburg, Österreich
Seitenzahl / Pages: 8
Sprache / Language: Deutsch
Veröffentlichung / Publication: AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 6-2020
Tagung / Conference: AGIT 2020 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: Salzburg, Österreich 06-07-20 - 10-07-20
Schlüsselwörter (de): Mobilität, Radverkehr, Räumliche Daten, Datenmanagement
Keywords (en): Mobility, cycling, spatial data, data management
Paper review type: Extended Abstract Review
DOI: doi:10.14627/537698024
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