![\"\"](\"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/files/2026/05/UNESCO-Recommendation-on-Open-Science-2021-CC-BY-SA.png\")
Unsere monatliche Rubrik zu aktuellen Veranstaltungen rund um Open Research.
\n\nAnmerkung zu dieser Rubrik: Das Open Research Office Berlin erstellt monatlich eine \u00dcbersicht \u00fcber Termine und Veranstaltungen zu Open Access und Open Research in Berlin bzw. an Berliner Einrichtungen. Der Fokus liegt dabei auf unseren Partnereinrichtungen und auf Veranstaltungen, die sich an die \u00d6ffentlichkeit richten bzw. die offen sind f\u00fcr Angeh\u00f6rige der Wissenschafts- und Kulturerbeeinrichtungen in Berlin. Wir erg\u00e4nzen diese Liste gerne (Info bitte via Mail ans OROB).\n
Wem geh\u00f6rt ein KI-generierter Text? Darf ich KI-generierte Bilder ausstellen oder verkaufen? In der Online-Session am 2. Juni gibt Rechtsanw\u00e4ltin Dr. Lisa K\u00e4de eine praxisnahe Einf\u00fchrung in das Urheberrecht im Kontext von KI \u2013 mit einem Fokus auf konkrete F\u00e4lle aus dem Kulturalltag.
\nDie Servicestelle Diamond Open Access (SeDOA) startete im Mai 2025 und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gef\u00f6rdert. Das Projektkonsortium umfasst 15 Einrichtungen und plant, in einem dezentralen Ansatz die Effizienz des Diamond-Open-Access-Publizierens in Deutschland durch bessere Koordinierung und Sichtbarkeit von vorhandenen, dezentralen Publikationsinfrastukturen zu steigern, zentrale Informationen bereitzustellen sowie Innovationen zu f\u00f6rdern. Ziel ist es, Diamond-Open-Access-Publizieren in der wissenschaftlichen Fachkommunikation fest zu etablieren. Durch die geplante Governance-, Angebots- und Kommunikationsstruktur sollen alle Stakeholder in Deutschland miteinbezogen werden.
\nThe event brings together researchers who (want to) develop software with networking and training initiatives for research software engineering, computer scientists interested in this domain, as well as RDM teams, data stewards, librarians and other research managers who are increasingly confronted with software questions.
\nDigital research data are generated or collected in almost every research project. Researchers are faced with the challenge of not only managing and documenting these data, but also preserving them and even making them accessible for the public and for further research. The workshop offers a general introduction to the various aspects of research data management in the humanities and social sciences. What is considered research data in these disciplines? Which guidelines and good academic practice policies are important to know right from the start and during writing your dissertation? And where can you find support?
\nThe Barcamp Open Science is a barcamp dedicated to the Open Science movement. We invite researchers and practitioners from various backgrounds, experts and novices, those who investigate Open Science, and those who want to practice it. The barcamp's open format allows lively discussions, learning about and sharing experiences on practices in Open Science, and much time networking with the community. Specific knowledge on Open Science is not needed, participants are invited to bring in their topics and session proposals.
\nDigital Benin is an international digital humanities project that brings together dispersed collections, archival records, and images of royal artefacts from the Kingdom of Benin, providing an unprecedented overview of objects looted in the late nineteenth century by British forces and now held in museums worldwide. Building on five years of collaboration with more than 250 institutions and dozens of expert partners, the project not only aggregates data but foregrounds provenance research, community knowledge, and restitution pathways.\u00a0From this work emerged \u1ecckpan \u2013 Origin Knowledge Platform for Assembled Narratives, an open-source software designed to address structural challenges in heritage data. \u1ecckpan enables institutions and communities of origin to link and enrich museum datasets without altering original records, integrating indigenous languages, oral histories, and community-based knowledge. Centering origin communities as primary knowledge holders, \u1ecckpan supports collaboratively assembled narratives that reconnect fragmented object histories across collections and geographies.
\nDie WikiKult-Gruppe ist ein Netzwerk von Expert:innen und Interessierten aus dem Kulturerbe-Sektor (Bibliotheken, Archive, Museen und Forschung), das sich sparten\u00fcbergreifend zur Arbeit mit offenen Kulturdaten austauscht. Unser Kollege Alexander Winkler ist aktives Mitglied und das Netzwerktreffen richtet sich an alle Interessierten, die mehr \u00fcber die praktischen Einsatzm\u00f6glichkeiten von Wikidata erfahren m\u00f6chten.
\nIm Sommersemester setzen sich die FID Media Bites mit Predatory Publishing, digitalen Zugangsm\u00f6glichkeiten und aktuellen (KI-)Anwendungen von/f\u00fcr Archivbest\u00e4nden sowie manueller und KI-assistierter Annotation auseinander. Die Inhalte basieren auf Themenw\u00fcnschen der Teilnehmenden des Wintersemesters.\u00a0Die FID Media Bites richten sich an Forschende aller Karrierestufen, Mitarbeitende aus Infrastruktureinrichtungen in den entsprechenden Fachgebieten, Studierende sowie Interessierte. Organisiert und moderiert werden die FID Media Bites durch das Koordinationsteam des FID Media.
\nIm April 2025 entschied das Verwaltungsgericht M\u00fcnster, dass die \u00f6rtliche Stadtbibliothek B\u00fccher mit eingeklebtem Hinweis als umstritten kennzeichnen d\u00fcrfe. Im Juli desselben Jahres hob das Oberverwaltungsgericht NRW die Entscheidung auf und verbot derartige Kennzeichnungen. Eine angeregte bibliotheksrechtliche Debatte folgte. Ein Jahr sp\u00e4ter lohnt sich eine Betrachtung von Sach- und Rechtslage: Was d\u00fcrfen Bibliotheken derzeit tun, was sollten sie vermeiden und was ist f\u00fcr die Zukunft zu hoffen?\u00a0Der Vortrag versucht sich an einer Bestandsaufnahme der Positionen aus Rechtswissenschaft und Bibliothekspraxis, um offene Fragen wo m\u00f6glich zu beantworten und verbleibende Unklarheiten zumindest zu strukturieren.
\nDer Vortrag gibt einen fundierten Einblick in die Ergebnisse der Umfrage und pr\u00e4sentiert typische Konfliktszenarien, Erfahrung von Ombudspersonen und zentrale Streitpunkte aus der Praxis.\u00a0Auf dieser Basis wird herausgearbeitet, welche pr\u00e4ventiven Ma\u00dfnahmen als wirksam erachtet werden, wo Regelwerke ihre Grenzen zeigen und welche Leitfragen bei der Ausgestaltung rechtssicherer und zugleich praxistauglicher Vereinbarungen beachtet werden sollten.\u00a0Die Veranstaltung richtet sich an alle Wissenschaftler*innen sowie Hochschulmitarbeitende, die mit der Gestaltung und Auslegung entsprechender Vereinbarungen betraut sind oder zu Daten- und Autorschaftsfragen beraten sowie an alle Personen, die in Autorschafts- und Datennutzungskonflikte involviert sind/waren.
\nThis session is an introduction to core issues that arise when encoding looted African cultural heritage and histories of colonial spoliation on digital data platforms. With three exemplary cases developed by the Wikidata project \"The Restitution of Knowledge: A Digital Repertory of Colonial Plunder\", the participants will get familiar with object-centered, agent-centered and event-centered approaches to digital provenance. They will be invited to examine the ethical issues linked to one-to-one transfers of museum databases to online platforms, and to reflect of possible solutions to provide a plurality of perspectives (including oral historical records) in referencing the provenance or context of acquisition of African cultural heritage.
\nDigitalisierungsprojekte machen Kulturerbe im Netz erlebbar. Zugleich erzeugen sie Daten \u2013 sowohl Digitalisate als auch Metadaten \u2013, die ihrerseits analysiert und anderweitig genutzt werden k\u00f6nnen. Ein m\u00f6glichst niedrigschwelliger Zugriff auf die Daten ist dabei wesentlich. Im Workshop wollen wir die Grundprinzipien der Bereitstellung 'FAIrRer' Daten, sprich Daten, die in Anlehnung an die bekannten FAIR-Prinzipien findable, accessible, interoperable und really reusable sind, vorstellen und einige good practices der Datenbereitstellung diskutieren. Im Rahmen einer kleinen praktischen \u00dcbung werden wir auch versuchen, einen strukturierten Begleittext f\u00fcr ein Datenangebot zu konzipieren.
\nIm Workshop gibt es Inputs zur Frage der konsortialen Finanzierung von Diamond Open Access. Au\u00dferdem berichten Zeitschriftenherausgebende, die ihre Zeitschrift in Diamond Open Access \u00fcberf\u00fchrt haben. Neben den Inputs gibt es viel Raum f\u00fcr Austausch zu Fragen der Finanzierung von Diamond OA und zu den Erfahrungen von Zeitschriften mit der Umstellung.
\nIm Workshop werden anhand von Impulsvortr\u00e4gen die unterschiedlichen Perspektiven aus Sicht von Forschung, Bibliothek, Archiv und IT reflektiert. Anschlie\u00dfend bieten verschiedene Thementische die M\u00f6glichkeit zu einer intensiven Auseinandersetzung mit spezifischen Fragen, von der technischen Einrichtung nachhaltiger Infrastrukturen zwischen quelloffenen und kommerziellen L\u00f6sungen bis hin zum Einsatz sog. K\u00fcnstlicher Intelligenz samt deren ethischen Herausforderungen.
\nDie Juristin Simone Ruf von der Gesellschaft f\u00fcr Freiheitsrechte (GFF) begleitet die Einf\u00fchrung des DSA in die Praxis seit langem, setzt sich kritisch mit dem Regelwerk sowie mit den Reaktionen der Plattformen darauf auseinander. In ihrem Input wird die juristische Expertin die Hintergr\u00fcnde des DSA erl\u00e4utern, die Potentiale des darin enthaltenen Forschungszugangs ausloten sowie die Chancen und Herausforderungen des Rechtsinstruments f\u00fcr die offene Forschung diskutieren. Anschlie\u00dfend wird es Gelegenheit f\u00fcr Fragen und gemeinsame Diskussion geben.\u00a0Die Veranstaltung richtet sich an Forschende mit Schwerpunkt digitale Plattformen insbesondere aus der Medien- und Kommunikationswissenschaft, aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, aus den Rechtswissenschaften und weiteren Forschungsfeldern, sowie an Mitarbeitende aus Bibliotheken, Archiven und anderen Infrastruktureinrichtungen. Auch Studierende und andere Interessierte sind selbstverst\u00e4ndlich willkommen. Juristische Kenntnisse sind nicht erforderlich.
\nweiter zu Juli 2026 [folgt in K\u00fcrze]
","doi":"https://doi.org/10.59350/239nx-n3m75","guid":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/?p=4092","language":"de","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1779840000,"rid":"nyqrw-qmw02","summary":"Unsere monatliche Rubrik zu aktuellen Veranstaltungen rund um Open Research.","tags":["Veranstaltungshinweise"],"title":"Veranstaltungshinweise Juni 2026","updated_at":1781024491,"url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/2026/05/27/veranstaltungshinweise-juni-2026/","version":"v1"}},{"document":{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Fischer","given":"Georg","url":"https://orcid.org/0000-0001-5620-5759"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2","created":1694476800,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin","issn":null,"language":"deu","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"oaberlin","status":"active","subfield":"1802","title":"Open Research Blog Berlin","updated":1780399155,"use_api":true},"blog_name":"Open Research Blog Berlin","blog_slug":"oaberlin","content_html":"Registrierung unter folgendem Link: https://fu-berlin.webex.com/weblink/register/r9fe0ce62cb9536e2356e0be01b26d909
\n\nHintergrund: Im Februar 2024 wurde der europ\u00e4ische Digital Services Act (kurz DSA, deutsch: Gesetz \u00fcber digitale Dienste) innerhalb der EU und damit auch in Deutschland vollst\u00e4ndig anwendbar. Mit dem DSA legt die EU ein Regelwerk vor, um digitale Plattformen, Dienste und Produkte wirkungsvoller und einheitlicher zu regulieren. Der DSA richtet sich unter anderem an Akteure wie X, Meta, TikTok oder Google. In dem Gesetz sind etwa Regeln festgelegt, nach denen digitale Online-Plattformen Inhalte entfernen oder auch wieder freischalten m\u00fcssen, sowie wie sie dar\u00fcber mehr Transparenz verschaffen sollen. Zur Bemessung und Eind\u00e4mmung von sogenannten systemischen Risiken h\u00e4lt der DSA Regelungen bereit, die dem Schutz Minderj\u00e4hriger dienen oder die Transparenz von Werbung erm\u00f6glichen sollen, etwa in Bezug auf suchtf\u00f6rderndes Design oder illegale beziehungsweise gef\u00e4hrliche Inhalte.
\nAuch enth\u00e4lt der DSA in Artikel 40 ein Recht auf Forschungszugang: Forschende haben seit Oktober 2025 die M\u00f6glichkeit, \u00fcber eine Registrierung auf dem Data Access Portal Daten von sehr gro\u00dfen Online-Plattformen und -Suchmaschinen zu bekommen und zu analysieren (weitere Informationen dazu beispielsweise bei der Bundesnetzagentur). Die Veranstaltung am 30. Juni bietet eine Einf\u00fchrung in diese neue und f\u00fcr viele Forschende noch unbekannte Thematik. Wir wollen die Regelungen des DSA insbesondere im Zusammenhang mit den Ma\u00dfgaben von Open Research, Forschungsdaten bzw. Open Data diskutieren.
\n\u00dcber die Referentin: Die Juristin Simone Ruf von der Gesellschaft f\u00fcr Freiheitsrechte (GFF) begleitet die Einf\u00fchrung des DSA in die Praxis seit langem, setzt sich kritisch mit dem Regelwerk sowie mit den Reaktionen der Plattformen darauf auseinander. In ihrem Input wird die juristische Expertin die Hintergr\u00fcnde des DSA erl\u00e4utern, die Potentiale des darin enthaltenen Forschungszugangs ausloten sowie die Chancen und Herausforderungen des Rechtsinstruments f\u00fcr die offene Forschung diskutieren. Anschlie\u00dfend wird es Gelegenheit f\u00fcr Fragen und gemeinsame Diskussion geben.
\nDie Veranstaltung richtet sich an Forschende mit Schwerpunkt digitale Plattformen insbesondere aus der Medien- und Kommunikationswissenschaft, aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, aus den Rechtswissenschaften und weiteren Forschungsfeldern, sowie an Mitarbeitende aus Bibliotheken, Archiven und anderen Infrastruktureinrichtungen. Auch Studierende und andere Interessierte sind selbstverst\u00e4ndlich willkommen. Juristische Kenntnisse sind nicht erforderlich.
\nF\u00fcr die Teilnahme ist eine Registrierung unter folgendem Link erforderlich: https://fu-berlin.webex.com/weblink/register/r9fe0ce62cb9536e2356e0be01b26d909\nDer Link zur Teilnahme wird nach Registrierung per Mail zugesandt.","doi":"https://doi.org/10.59350/xc1cy-31210","guid":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/?p=4098","language":"de","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1780272000,"rid":"9cg1z-m8p86","summary":"Chancen und Herausforderungen f\u00fcr die (offene) Erforschung von gro\u00dfen Online-Plattformen Online-Veranstaltung am 30. Juni (13:15 bis 14:45 Uhr) mit Simone Ruf, Gesellschaft f\u00fcr Freiheitsrechte (GFF) Registrierung unter folgendem Link: https://fu-berlin.webex.com/weblink/register/r9fe0ce62cb9536e2356e0be01b26d909","tags":["Allgemein","Veranstaltungshinweise","Legal Helpdesk Berlin","Digital Services Act","Forschungszugang"],"title":"Der Forschungszugang nach Digital Services Act (DSA), 30. Juni, online","updated_at":1781024489,"url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/2026/06/01/der-forschungszugang-nach-digital-services-act-dsa-30-juni-online/","version":"v1"}},{"document":{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Duine","given":"Maatje Sophia"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2","created":1694476800,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin","issn":null,"language":"deu","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"oaberlin","status":"active","subfield":"1802","title":"Open Research Blog Berlin","updated":1780399155,"use_api":true},"blog_name":"Open Research Blog Berlin","blog_slug":"oaberlin","content_html":"
Authors: Anastasiia Iarkaeva (ORCiD) and Maaike Duine (ORCiD)
\nFollowing our previous events (the Open Science Dashboards role-play event and a panel discussion on defining openness in the Social Sciences and Humanities, our third (and final) event in the online event series \"Magnifying Open Science\" focused on one of the emerging yet often overlooked Open Science (OS) pillars of the UNESCO Open Science Recommendation (2021): Open Engagement of societal actors. We presented and discussed different monitoring approaches for one of the areas within this pillar: Citizen and participatory science.
\nRecommended citation: Iarkaeva, A. and M. Duine (2026). Challenges and opportunities for monitoring societal engagement: Insights from Berlin and Leiden. Open Research Blog Berlin. https://doi.org/10.59350/xj9cy-v0h89\n\n
We first shared insights from the Berlin University Alliance (BUA) Participatory Research Map (developed by the BUA Open Science Magnifiers project). Subsequently, Margaret Gold (Leiden University, the Netherlands) presented insights from her work at the Citizen Science Lab and shared the objectives of the recently funded MEECSE (Monitoring the implementation of Enabling Environments for Citizen Science & Societal Engagement practices) project. Dr. Antonella Maiello and Dr. Daniel Petrovics (Faculty of Governance and Global Affairs of Leiden University) shared insights from the EmPowerED (Enabling Positive Energy Districts through citizen-centered socio-technical models for upscaling of the heat transition) project. Although these projects pursue different monitoring approaches, they share a common goal in distinguishing societal engagement activities from other OS activities and increasing their visibility.
\nThe BUA Participatory Research Map highlights the diversity of Participatory Research (PR) approaches across the Berlin University Alliance partner universities. Over 90 projects have been collected, and the collection showcases a wide diversity of applied approaches: Citizen Science (CS), Living Lab, Patient Engagement, Transdisciplinary Research, and Collaborative Action Research, across different disciplines. Within these projects, different levels of participation by non-scientific stakeholders, including consultation, involvement, and collaboration were categorized.
\nThe PR Map aims both to categorise and to visualise the diversity of PR, promoting Open Science practices that extend beyond better known open practices, as for example Open Access publishing or Open Data and Code. There is no centralized coordination or systematic research on PR in the Berlin research area. Moreover, these PR approaches remain poorly recognized and difficult to assess within current research evaluation procedures. The PR Map aims not only to raise awareness of these practices within Berlin (and beyond), and to provide networking opportunities, but also to assess current trends and opportunities of PR.
\nCS in the Netherlands is supported on national and regional levels through organizations such as Citizen Science NL and the recently launched Hub for Impactful and Engaged Research (HIER). Researchers across all disciplines are supported in their CS activities through awareness raising on types of engagement practices, their impacts, and by facilitating mutual learning between them. In her presentation, Margaret Gold showed how the Citizen Science Lab in Leiden also collaborates on a European and global level by developing standards to describe a range of participatory tasks and practices, e.g. for the European Citizen Science platform or the Public Participation in Scientific Research (PPSR) Core.
\nThe MEECSE (Monitoring the implementation of Enabling Environments for Citizen Science & Societal Engagement (CS&SE) practices) project is one of 19 recently funded projects researching open science in the Netherlands. The project aims to develop indicators for Citizen Science & Societal Engagement (CS&SE) practices, focusing on monitoring implementation, uptake and effectiveness of CS related practices. This reflects a transformation of assessing Open Science uptake from a primarily output-based view (Open Access publications, FAIR Data etc.), to a more broad perspective that includes CS&SE practices and processes. These practices cover a broad spectrum and, are often not clear and consistently defined, nor is their quantification beneficial to the scientific community. The MEECSE project frames these practices as CS&SE enabling environments, and aims to research how to support these enabling environments (e.g., role of data stewards and funding, trans\u2013 vs. interdisciplinarity), how to embed them within research institutes, and how to integrate these into OS Monitoring frameworks (such as the Dutch national OS monitor that is currently being developed).
\nDr. Antonella Maiello and Dr. Daniel Petrovics presented the EmPowerED project. This NWO-funded project focuses on application strategies for the Energy Transition field, and brings together 49 partners across the Netherlands. It explores how to co-create knowledge on carbon-neutral heating, tailored to Positive energy districts (PED) within the Dutch context and its limited space. A key interest lies in how to effectively design and implement participatory approaches.
\nAntonella Maiello stressed the importance of understanding the definition of Citizen Science, which is often understood as a time-efficient and cost-effective way to collect data through citizens. However, the EmPowerED project emphasises that citizens are active and conscious knowledge co-creators, whose positions, perspectives, values and emotions shape research. Usually, Energy Transition research is a heavily technical domain and top-down pursued, where CS approaches are a niche. Nevertheless, Antonella Maiello and Daniel Petrovics pointed out that research findings (e.g. Gooding et al., 2024, Table 3) show a wide spectrum of citizens' roles in research, such as data set producers, site identifiers, technology testers/validators, policy advocates, public engagement facilitators, impact assessment auditors, and business model testers. Therefore, citizen participation should not be seen as merely an opportunity to increase project outputs, consisting of data collections produced by citizens, but as an emergent process.
\nAntonella Maiello and Daniel Petrovics additionally illustrated pitfalls of CS approaches in Energy Transition, which relates both to data collection (e.g., cultural or language literacy of citizens; sustainability of projects over time) and project design (e.g., citizen data is not properly used, which results in delays). It is still unclear how to properly design CS approaches and what skills or values would be needed. Within the project, literature review results will support development of a toolbox on matching engagement approaches to local PED contexts. This work in progress is preliminary but so far includes a set of 31 CS indicators in 7 categories: knowledge production, continuity and uptake, trust and transparency, capacity and learning, influence, quality, and reach. The aim is to move beyond simply counting projects towards tracking citizen contributions, their uptake, and their continuity over time.
\nAlthough all three projects engage with PR monitoring, the presentations and discussion revealed that not every monitoring approach is the same. For example, monitoring through a dashboard has a key limitation: categorisation cannot capture the complex picture of what should be acknowledged in the participatory research field. More comprehensive approaches, such as those developed in MEECSE and EmPowerED projects, are better suited to reflect this complexity.
\nAt the current stage of defining participatory/CS&SE research for monitoring and meta-research purposes, we also deal with the complexity of defining the different terms for mutual understanding. Examples are the way individual terms such as \"transdisciplinary research\" and \"participatory research\" are understood, and whether they exist in opposition to each other or whether one is subordinate to the other.
\nThe MORPHSS project (presented in the 2nd event) identified and described 30 open research practices within the Arts, Humanities and Social Sciences. Among these, practices like Co-production, Collaborative Translation, Community-Based Participatory Research, Participatory Action Research (PAR), Public Scholarship, Research-Practice Partnerships align directly with CS&SE enabling environments. These practices are described as processes rather than outputs. Similarly, the MEECSE and EmPowerED projects seek to extend current approaches to understanding and monitoring open science, from output-focused towards more process-oriented. In the CS&SE / PR field, this can include contribution analysis of collaborations with stakeholders, interviews with partners at different project stages, or case studies as an evidence base for applied approaches and their impact.
\nIn conclusion, we would like to emphasize the importance of dialogue between different communities and stakeholders involved in PR. Diversified perspectives contribute to more inclusive and practice-oriented approaches to OS monitoring, which can include disciplinary, societal or institutional differences, and enable mutual learning in the development of more robust OS Monitoring frameworks.
\nIarkaeva, A., Duine, M., Bobrov, E., Kindling, M., & Neufend, M. (2026, April 23). Magnifying Open Science: Insights from the BUA Participatory Research Map. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20159646
\nPetkovich, D., Maiello, A., & Gold, M. (2026, April 23). Magnifying Citizen Science: Three initiatives looking at monitoring and indicators for CS from a different angle. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20142924
","doi":"https://doi.org/10.59350/xj9cy-v0h89","guid":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/?p=4107","image":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/files/2026/05/UNESCO-Recommendation-on-Open-Science-2021-CC-BY-SA.png","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1780012800,"rid":"ffvsb-hke32","summary":"Authors: Anastasiia Iarkaeva (ORCiD) and Maaike Duine (ORCiD) Following our previous events (the Open Science Dashboards role-play event and a panel discussion on defining openness in the Social Sciences and Humanities, our third (and final) event in the online event series \"Magnifying Open Science\" focused on one of the emerging yet often overlooked Open Science \u2026 \"Challenges and opportunities for monitoring societal engagement: Insights from","tags":["Allgemein","BUA Open Science Magnifiers","Monitoring","Open Science","Open Research"],"title":"Challenges and opportunities for monitoring societal engagement: Insights from Berlin and Leiden","updated_at":1781024488,"url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/2026/05/29/challenges-and-opportunities-for-monitoring-societal-engagement-insights-from-berlin-and-leiden/","version":"v1"}},{"document":{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Roman\u00f2","given":"Nicola"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"212a3b16-cdbc-4985-a6de-839fda3e5591","created":1765497600,"current_feed_url":null,"description":"Of data analysis, biology and random other things","favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/212a3b16-cdbc-4985-a6de-839fda3e5591/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://www.nicolaromano.net/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://www.nicolaromano.net","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"nicolaromano","status":"active","subfield":"1706","title":"Nicola Roman\u00f2","updated":1766333506,"use_api":true},"blog_name":"Nicola Roman\u00f2","blog_slug":"nicolaromano","content_html":"In this post we will introduce the concept of statistical power and we are going to use R to perform a power analysis through simulation.
\n\n\n\nI know what power analysis is! Just show me the code!
\n\n\n\nIn science, we often want to assess the effect of a certain factor or set of factors on an outcome. For example, we could ask whether a drug lowers blood pressure or whether a new teaching method improves students' scores. We can then design an experiment in which we give the drug to one group of patients and a placebo to another, and compare their mean blood pressure using a statistical method.
\n\n\n\nIn doing so, we make a major assumption: the effect we observe in our experiment is a truthful representation of what will happen to future patients who take the drug. But how do we know that the effect we saw was not just a fluke? In other words, how can we be confident that the result wasn't simply due to random variation in our sample?
\n\n\n\nOne reason an observed effect might be misleading is that our sample doesn't reflect the population we care about. So, if our sample (e.g., the group of patients we give the drug to) consists of only young, healthy male students from a European University campus, it wouldn’t be surprising if the drug acted somehow differently, for example, in elderly Japanese women with hypertension, who are actually more likely to take it! In this case, the sample is not a good representation of the population, an issue known as sampling bias. This is a serious problem related to how we designed the study and should be avoided as much as possible through careful design of our studies. There are many causes of sampling bias, and many strategies to mitigate it, but this is beyond the scope of this post. Importantly, power analysis does not address sampling bias; it only addresses sampling error (see below).
\n\n\n\nHowever, even when the sample is representative of the population, we can still observe effects that do not generalise. We could, entirely by chance, happen to randomly select patients who are very sensitive to the drug, and when we test the drug at a larger scale, we might find that the average effect is much smaller, or even non-existent. This is known as sampling error, and it’s a fundamental issue in statistics; importantly, we can never completely eliminate it, unless we measure the entire population (which is often impossible).
\n\n\n\nThe other important issue is that we are using statistical methods to estimate the effect. These methods always involve some uncertainty, meaning that even if there is a true effect in the population, our estimate from the sample might differ simply due to random variation. To quantify this, scientists use the concept of statistical power, which is defined as “the probability of correctly detecting a true effect when it exists”. High power means we are more likely to identify the effect, while low power increases the risk of missing it, even if the effect is real. For example, a power of 0.8 (or 80%) means that if a true effect exists in the population, our study design has an 80% chance of detecting it. Crucially, power is a property of the study design, not of the data after they are collected. It must therefore be considered before running the experiment.
\n\n\n\nThe most obvious factor influencing power, and the one that most people focus on, is sample size. The larger the sample size, the more precise our estimates become, because random variation tends to cancel out, and we are more likely to detect true effects.
\n\n\n\nSo, is it just a matter of recruiting as many participants as possible? Not quite.
\n\n\n\nWhile sample size is important, I would argue that often it is more effective to focus first on experimental design. A well-designed experiment that minimises variability and controls for confounding factors can greatly enhance power, even with a smaller sample size. Furthermore, in fields like biomedical sciences and medicine, increasing sample size can be costly, time-consuming, and sometimes ethically challenging.
\n\n\n\nLet’s consider this example: I am interested in growing pepper plants and would like to measure how compound X affects the plants growth over time. I could either:
\n\n\n\nThe second design is better and likely to yield higher power, because it controls for variability between plants by measuring the same plants over time (a repeated-measures design). So, even if I randomly picked taller plants and shorter plants, the comparison will less affected by this variability, because I would be looking at how much each plant grows relative to its own baseline (an internal control).
\n\n\n\nIn the first design, the plants I measure at week 4 are different plants from those I measure at week 2, so if by pure chance I happened to pick taller plants at week 1 and shorter plants at week 4 in the treatment group, I might incorrectly conclude that the compound stunts growth, when in reality it might have no effect or even promote growth.
\n\n\n\nImportantly, we need to ensure that we use statistical methods appropriate for the design. In the example above, for design 1 we would probably use a linear model with time, treatment, and their interaction, to compare the means of the groups, while for design 2 we would use a linear mixed-effects model, which accounts for the correlation between measurements from the same plants, and is thus a more powerful approach.
\n\n\n\nCrucially, we also need to think about effect size and variability. This is probably the hardest part in a power calculation, because we often need to estimate these parameters before we have any substantial data. The effect size is simply how big the effect we want to detect is (e.g., how much our drug lowers blood pressure on average). The bigger the effect size, the easier it would be to detect it, and thus the higher the power, given the same sample size.
\n\n\n\nVariability, on the other hand, will have the opposite effect: the more variable our measurements, because of real biological variability, measurement error or any other source of noise, the harder it will be to detect an effect, and thus the lower the power.
\n\n\n\nAs the name implies, a power calculation is a method to estimate the statistical power of a proposed study design, given certain assumptions about effect size, variability, and sample size. This can help researchers decide how many participants they need to recruit, or whether their proposed design is likely to yield meaningful results.
\n\n\n\nA brief note on post-hoc power analysis. Power is sometimes computed after a study has been completed, using the observed effect size. This practice is generally discouraged, because post-hoc power is a direct function of the p-value and does not provide additional information beyond what the confidence interval already conveys. Power analysis is most useful before data collection, as a planning tool to guide study design and sample size.
\n\n\n\nWhile there are analytical methods (i.e., mathematical formulas) to perform power calculations for simple designs, these methods often rely on strong assumptions and can be difficult to apply to more complex designs (e.g., mixed-effects models, non-normal data, etc.). The R package pwr provides several functions to perform power calculations for common statistical tests, for example pwr.t.test() for t-tests, pwr.anova.test() for ANOVA, and so on. In this post, we will not cover these analytical methods but rather use a simulation-based apprach.
This involves simulating data according to our proposed design, and then analysing the simulated data. By repeating this process many times (e.g., 1000, a technical term for this is Monte Carlo simulation) we can estimate the proportion of simulations in which we correctly detect the effect. This proportion is our estimated power.
\n\n\n\nThere are several advantages to a simulation-based approach:
\n\n\n\nOf course, there are also some disadvantages to consider:
\n\n\n\nTo show the power of simulation-based power analysis, we will consider the moderately complex scenario described above, where we want to assess the effect of compound X on pepper plant growth over time. We will also compare the two experimental designs described earlier, to see how they affect power.
\n\n\n\nThe general idea for the simulation is
\n\n\n\nn_simulations = 1000\nn_detections = 0\nRepeat for sample size N in a range of interest:\n Repeat n_simulations times:\n Generate synthetic data with sample size N\n Run the statistical analysis\n If p-value < 0.05:\n n_detections = n_detections + 1\n Power(N) = n_detections / n_simulationsIn order to generate relevant data, we need to define several parameters and assumptions for our simulation. We starti with asking what effect size do we want to detect. This is the key question to answer when doing a power calculation and it does require domain knowledge. This can be based on previous studies, pilot data, expert opinion or, less ideally, an arbitrary choice. For this example, we will all be plant growing experts (right!) so we will use our knowledge to make some assumptions.
\n\n\n\nIn the steps above we need to repeat certain steps several times. We can do this using a for loop in R. A for loop allows us to execute a block of code multiple times, iterating over a sequence of values. For instance
for (i in 1:5) {\n print(i)\n}This means that we assign the value 1 to the variable ii), then assign the value 2 to i, execute the code again, and so on, until we reach 5. The output of this code would be:
[1] 1\n[1] 2\n[1] 3\n[1] 4\n[1] 5We’re now ready to put it all together and implement the simulation in R! You can download the full script here, below I will guide you through the main parts.
\n\n\n\nWe start by defining the parameters
\n\n\n\n# Power analysis parameters\nnum_simulations <- 1000\nalpha <- 0.05 # significance level\nsample_sizes <- c(3, 5, 10, 15, 20, 30, 50) # sample sizes to test\n\n# Experimental design parameters\nmeasurement_weeks <- c(0, 2, 4)\nmean_initial_height <- 20\nsd_initial_height <- 5\nbase_growth_rate <- 8 # cm/week\nsd_growth_rate <- 3\nX_growth_rate <- 3 # additional cm/week due to compound XNext, we create two functions to simulate data for the two designs. Creating functions makes our code more modular, easier to read and allows us to make changes more easily later on.
\n\n\n\nNote: I have tried to keep the code simple, to help understand what is going on. In some places, this might come sometimes at the expense of speed and efficiency; while there are ways of writing this code that would make it faster, they are beyond the scope of this post.
\n\n\n\nBecause we assume normal distributions for plant heights and growth rates, we can use the rnorm() function in R to generate random numbers from a normal distribution with specified mean and standard deviation.
Our functions will return a data frame containing plant ID (which we will need for design 2 only), time point in weeks, treatment group, and measured height.
\n\n\n\nTo simulate design 1 fairly, we first generate a population of plants with differences in baseline height and growth rate, and then sample new plants at each time point. Although these differences are never observed directly over time in design 1, they still contribute to variability and therefore affect power.
\n\n\n\ngenerate_population <- function(N) {\n # Generate a population of plants with initial heights and growth rates\n # This incorporates natural variability among plants with the parameters we defined\n data.frame(\n PlantID = 1:N,\n InitialHeight = rnorm(N, mean_initial_height, sd_initial_height),\n GrowthRate = rnorm(N, base_growth_rate, sd_growth_rate)\n )\n}\n\nsimulate_design1 <- function(n) {\n # Generate a large population of plants\n population <- generate_population(10000)\n # Design 1: Separate groups measured at different times\n \n data <- data.frame(ID = integer(),\n Height = numeric(),\n Time = integer(),\n Treatment = factor())\n\n for (week in measurement_weeks) {\n # Sample n plants for control and treatment groups at each time point\n ctrl_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n treat_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n\n ctrl_heights <- ctrl_plants$InitialHeight + ctrl_plants$GrowthRate * week\n treat_heights <- treat_plants$InitialHeight + \n (treat_plants$GrowthRate + X_growth_rate) * week\n\n data <- rbind(data,\n data.frame(\n # All IDs must be unique across time points,\n # because we are sampling new plants each time\n ID = 1:(n * 2) + nrow(data),\n Height = c(ctrl_heights, treat_heights),\n Time = rep(week, n * 2),\n Treatment = factor(rep(c(\"Control\", \"X\"), each = n))\n ))\n }\n\n return(data)\n}The second function simulates data for design 2, in a very similar way. The main difference is that we need to account for repeated measurements on the same plants over time, so we assign unique IDs to each plant and ensure that their growth is correlated across time points.
\n\n\n\nsimulate_design2 <- function(n) {\n # Generate a large population of plants\n population <- generate_population(10000)\n\n # We sample plants once here because this is a repeated measures design \n ctrl_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n treat_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n\n data <- data.frame(ID = integer(),\n Height = numeric(),\n Time = integer(),\n Treatment = factor())\n\n for (week in measurement_weeks) {\n\n ctrl_heights <- ctrl_plants$InitialHeight +\n ctrl_plants$GrowthRate * week\n\n treat_heights <- treat_plants$InitialHeight +\n (treat_plants$GrowthRate + X_growth_rate) * week\n\n data <- rbind(data,\n data.frame(\n # Same IDs reused across time \u2192 repeated measures\n ID = c(ctrl_plants$PlantID, treat_plants$PlantID),\n Height = c(ctrl_heights, treat_heights),\n Time = rep(week, n * 2),\n Treatment = factor(rep(c(\"Control\", \"X\"), each = n))\n ))\n }\n\n return(data)\n}Let’s check that everything is working as expected, by calling these functions, for example with 10 plants per group, then plotting them.
\n\n\n\nsimulated_data1 <- simulate_design1(10)\nsimulated_data2 <- simulate_design2(10)\n\nggplot(simulated_data1,\n aes(x = Time, y = Height, fill = Treatment)) +\n geom_line(alpha = 0.3) +\n geom_boxplot() +\n geom_point(position = position_jitterdodge()) +\n ggtitle(\"Design 1\") +\n xlab(\"Time (weeks)\") +\n ylab(\"Plant Height (cm)\") + \n ylim(0, 75) +\n theme_minimal()\n\nggplot(simulated_data2,\n aes(x = Time, y = Height, Group = ID)) +\n geom_line(aes(group = ID), linewidth = 0.4) +\n geom_point() +\n ggtitle(\"Design 2\") +\n xlab(\"Time (weeks)\") +\n ylab(\"Plant Height (cm)\") + \n facet_wrap(~Treatment) +\n ylim(0, 75) +\n theme_minimal()![\"\"](\"https://www.nicolaromano.net/wp-content/uploads/2025/12/Design1-1.png\")
![\"\"](\"https://www.nicolaromano.net/wp-content/uploads/2025/12/Design2-1.png\")
Now that we can simulate data, we need to analyse it to see whether we can detect the effect of compound X.
\n\n\n\nFor design 1, this is done using a linear model with Treatment, Time, and their interaction as predictors of plant height. In this case we will mostly be interested with the Treatment \u00d7 Time interaction, which tests whether plant growth over time differs between control and treated plants. A significant interaction indicates that the effect of compound X changes the growth trajectory, rather than simply shifting heights by a constant amount.
\n\n\n\nThe p-value for this interaction can be extracted from the ANOVA summary, in the Pr(>F) column. If this doesn’t make sense, try print(summary(model)) after fitting the model to see what the output looks like!
analyze_design1 <- function(sim_data) {\n model <- aov(Height ~ Treatment * Time, data = sim_data)\n summary_model <- summary(model)\n # p-value for the interaction term\n p_value <- summary_model[[1]][\"Treatment:Time\", \"Pr(>F)\"]\n return(p_value)\n}For design 2, we use a linear mixed-effects model to account for the repeated measurements on the same plants, by including plant ID as a random effect. This explicitly models the correlation between observations taken from the same plant over time.
\n\n\n\nAs for design 1, the term of interest is the Treatment \u00d7 Time interaction, which tests whether the growth trajectory differs between treated and control plants. The corresponding p-value can be extracted from the model summary. Here we use the nlme package to fit the model, although other packages (e.g. lme4) would work as well.
For simplicity, we include only a random intercept, even though plants also differ in growth rate. Allowing random slopes would be more realistic but adds complexity without changing the main conclusion.
\n\n\n\nlibrary(nlme)\n\nanalyze_design2 <- function(data) {\n model <- lme(Height ~ Treatment * Time, random = ~ 1 | ID, data = data)\n summary_model <- summary(model)\n # p-value for the interaction term\n p_value <- summary_model$tTable[\"TreatmentX:Time\", \"p-value\"] \n \n return(p_value)\n}The image below shows six samples of simulated data from design 2, with 5 plants per group. The lines represent the mean growth over time for each treatment group, and the shaded areas represent the standard deviation. The sixth panel shows an example where, due to random variation, we do not detect a significant effect of treatment. It is important to remember that in all simulations, there is a true effect of compound X; the fact that we sometimes fail to detect it is due to sampling error and variability in the data.
\n\n\n![\"Example](\"https://www.nicolaromano.net/wp-content/uploads/2025/12/samples.png\")
Finally, we can put everything together to run the power simulation. We will loop over a range of sample sizes, and for each sample size, we will run multiple simulations, generating data, analysing it, and checking whether we detect a significant effect (p < 0.05). We will then calculate the power as the proportion of simulations where we detected the effect. We will store the results in a data frame for easy plotting later.
\n\n\n\nThis bit of the code can be a bit slow. for loops are terribly inefficient in R, but they are easy. In practice, you might want to look into vectorized operations or parallel processing to speed things up, but that is beyond the scope of this post.
power_results <- data.frame(\n SampleSize = integer(),\n Power_Design1 = numeric(),\n Power_Design2 = numeric()\n)\n\nfor (n in sample_sizes) {\n print(paste(\"Simulating for sample size:\", n))\n detections_design1 <- 0\n detections_design2 <- 0\n\n for (sim in 1:num_simulations) {\n # Design 1\n data1 <- simulate_design1(n)\n p_value1 <- analyze_design1(data1)\n if (p_value1 < alpha) {\n detections_design1 <- detections_design1 + 1\n }\n\n # Design 2\n data2 <- simulate_design2(n)\n p_value2 <- analyze_design2(data2)\n if (p_value2 < alpha) {\n detections_design2 <- detections_design2 + 1\n }\n }\n\n power_design1 <- detections_design1 / num_simulations\n power_design2 <- detections_design2 / num_simulations\n\n power_results <- rbind(power_results, data.frame(\n SampleSize = n,\n Power_Design1 = power_design1,\n Power_Design2 = power_design2\n ))\n}We can plot the results to visualise how power changes with sample size for the two designs.
\n\n\n\nlibrary(ggplot2)\n\nggplot(power_results, aes(x = SampleSize)) +\n geom_line(aes(y = Power_Design1 * 100, color = \"Design 1\"), linewidth = 1) +\n geom_point(aes(y = Power_Design1 * 100, color = \"Design 1\"), size = 2) +\n geom_line(aes(y = Power_Design2 * 100, color = \"Design 2\"), linewidth = 1) +\n geom_point(aes(y = Power_Design2 * 100, color = \"Design 2\"), size = 2) +\n scale_color_manual(values = c(\"Design 1\" = \"blue\", \"Design 2\" = \"red\")) +\n geom_hline(yintercept = 80, linetype = \"dashed\", color = \"black\") +\n labs(x = \"Sample Size per Group\",\n y = \"Power (%)\",\n color = \"Design\") +\n ylim(0, 100) +\n theme_minimal()![\"A](\"https://www.nicolaromano.net/wp-content/uploads/2025/12/PowerCurves.png\")
We can clearly see that design 2 (the repeated-measures design) achieves higher power for the same sample size compared to design 1. Indeed, to reach 80% power, design 1 requires approximately 20 plants per group, while design 2 achieves the same power with only about 10 plants per group, being thus more efficient and less costly. If this experiment involved significant costs or ethical considerations (e.g., animal studies), this difference could be very important.
\n\n\n\nThis example illustrates the flexibility and power of simulation-based approach to power analysis. By simulating data according to our proposed design and analysing it, we can estimate the power of our study under various scenarios. It would be straightforward to extend this simulation to include other factors, such as missing data, measurement error, other confounding variables, etc.
\n\n\n\nImportantly, we need to always remember that practical constraints often limit our ability to achieve the desired power, or to implement the ideal experimental design. For example, if we were using a destructive measurement method that prevents repeated measurements on the same plants, we would be forced to use design 1, despite its lower power. In such cases, it is crucial to be aware of the limitations of our study and to interpret the results accordingly. In other situations, we might need to balance power with other considerations, such as cost, time, or ethical concerns; for example repeated blood sampling in human or animal studies might not be feasible or ethical.
Finally, it is imprtant to remember that power estimates are conditional on the assumed effect size and variability; if these are wrong, the power estimate will be wrong as well.
I hope this post has provided a useful introduction to power analysis using simulation in R. If you have any questions or comments, feel free to reach out!
\n\n\n\n","doi":"https://doi.org/10.59350/fw8zx-wm472","guid":"https://www.nicolaromano.net/?p=963","image":"https://www.nicolaromano.net/wp-content/uploads/2025/12/samples.png","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1766188800,"rid":"6tnxc-thv03","summary":"In this post we will introduce the concept of statistical power and we are going to use R to perform a power analysis through simulation. I know what power analysis is! Just show me the code! Table of Contents Introduction \u2013 what is power? In science, we often want to assess the effect of a certain factor or set of factors on an outcome.","tags":["Data Thoughts","R","Statistical Modelling","Power"],"title":"Power analysis \u2013 A flexible simulation approach using R","updated_at":1781024478,"url":"https://www.nicolaromano.net/data-thoughts/power-analysis-simulation/","version":"v1"}},{"document":{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Dalzell","given":"Jake"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"d0afabc7-3a25-4864-91d9-4156e0fbafb0","created":1672790400,"current_feed_url":null,"description":"Jake's blog","favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/d0afabc7-3a25-4864-91d9-4156e0fbafb0/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"http://irishplants.org/blog/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://irishplants.org/blog","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"irishplants","status":"active","subfield":"1110","title":"Irish Plants","updated":1770745180,"use_api":true},"blog_name":"Irish Plants","blog_slug":"irishplants","content_html":"
Plant pathogens are ubiquitous in terrestrial ecosystems, but their role in these ecosystems is understudied. One aspect of their ecology that has not been studied is their influence on nutrient cycling. Plant pathogens likely increase the rate of nutrient cycling in two ways: by stealing nutrients from their host plant and making them available to invertebrates in a more easily consumed form, and by reducing leaf lifespan, increasing the rate of litter entering the soil. I will now explore both of these mechanisms, the evidence for each, and potential future research directions.
Plant tissue is rich in carbon, nitrates, phosphates, and other nutrients, but these are not easily available to herbivores. Plant cell walls are formed of cellulose, a difficult to digest polymer. On top of this plants defend themselves through physical (spines, hairs, slippery bark etc) and chemical means (toxins). It is difficult for a herbivorous invertebrate to make its living by eating plants, and for this reason many are highly specialised, feeding on just one or a few species to whose defenses they have adapted.
\n\n\n\nHowever, when a pathogen such as a rust fungus infects a plant, it is able to sequester many of these nutrients in its own tissues, using complex biochemical mechanisms. These pathogens are often highly specialised to specific hosts themselves, and are able to manipulate their host in an exacting way to obtain nutrition without killing host tissue. They use the nutrients they steal from their host to grow and produce spores.
\n\n\n\nThese spores are generally dispersed by wind or splashing water, and so must be deposited on the surface of the leaf. In general, they are poorly defended, and are thus an easily accessible food resource for invertebrates. For this reason, a large guild of invertebrates have evolved to feed on plant pathogens. Let’s refer to them as pathophagous (\"disease-eating\"). These are a subset of the wider set of fungivorous/mycophagous (\"fungus-eating\") invertebrate species.
\n\n\n\nOne iconic pathophagous insect is the 22-spot Ladybird (Psyllobora vigintiduopunctata). Like other species of mildew-feeding ladybirds, this small beetle feeds on powdery mildews, fungi in the family Erysiphaceae. The powdery mildews represent a particularly easily accessed source of stolen plant nutrients as much of their tissue is produced on the outside of the host. They form a mat of white mycelium which ladybirds and other inverterbrates graze on. All life stages of the 22-spot ladybird feed on this, and given how common they are in grasslands the volume of nutrient flows in the mildew \u2192 ladybird \u2192 predators/parasitoids system must be considerable.
\n\n\n\n![\"\"](\"https://irishplants.org/blog/wp-content/uploads/2026/02/original.jpg\")
Another highly specialised group of pathophagous insects is the rust-eating midges (Mycodiplosis). These tiny flies lay eggs on rust-infected leaves, and their larvae feed exclusively on rust spores. There is some species diversity within the genus but the taxonomy remains understudied, and the evidence for different species specialising on different rusts is low (Henk et al., 2011; Nelsen, 2013). How abundant are they? I don’t have much data yet, but in my fieldwork at one site I found three Mycodiplosis larvae, in two of my five 2\u00d72m quadrats. They are certainly very common and something I regularly find while looking at microfungi.
\n\n\n\n![\"\"](\"https://irishplants.org/blog/wp-content/uploads/2026/02/original-1.jpg\")
Not all pathophagous invertebrates exclusively eat plant pathogens, and many are not widely recognised as pathophagous at all. For example, there is some evidence that some slugs preferentially feed on rust-infected leaves (Ramsell & Paul, 1990). Among the best studied system is the larvae of the moth Lymantria dispar on poplars. They preferentially feed on leaves infected by Melampsora rusts, and actually graze on the rust spores before feeding on the leaf itself. Rust spores are rich in mannitol, a sugar alcohol that can be an energy source for the larvae. They contain higher concentrations of amino acids and other nitrogen sources than host leaves. Alongside this they contain lower concentrations of defence compounds, making them easy pickings for the moth larvae (Eberl et al., 2020).
\n\n\n\nBeyond these specific examples a cursory look at a plant infected with a rust, powdery, or downy mildew makes it clear that they are an important food source for invertebrates. I regularly am frustrated in my efforts to identify pathogens that have been grazed by slugs or snails, and very often find springtails of many kinds. A lot more research is needed to understand how large of a nutrient flow this represents at the ecosystem scale, and how it differs from an ecosystem lacking pathogens.
\n\n\n\nThe other important effect of pathogens on nutrient cycling is that of reduced leaf lifespan. This is little better studied than the action of pathophagous invertebrates. Oak leaves heavily infected by powdery mildew are shed considerably more quickly than healthy leaves (Hajji et al., 2009). Anecdotally I have seen that Spilopodia nervisequia, an endophyte of Plantago lanceolata, causes the leaves of its host to yellow and die in the winter, while uninfected plants remain green. Most trivially, necrotrophic pathogens by definition actively kill leaf tissue. The result is that pathogens cause leaves to enter the soil as litter earlier than they otherwise would. This effectively speeds up nutrient cycling.
\n\n\n\n![\"\"/](\"https://inaturalist-open-data.s3.amazonaws.com/photos/588734604/original.jpg\")
How can we estimate the effect of plant pathogens on nutrient cycling? One method could be to compare communities where they are present to those where they have been excluded using fungicide and o\u00f6myceticide (Liu et al., 2022). For nitrogen, the rate of nutrient cycling can be estimated with a mechanistic model parameterised with measurements of the stable isotope ratio in plant tissues and the soil. Furthermore, the ubiquity of pathophagous invertebrates is not yet appreciated and further research on their abundance and diversity in natural ecosystems would do much to improve our understanding of their ecological importance.
\n\n\n\nThis is the first essay of a series I plan on writing during my PhD, in order to consolidate my thoughts and communicate what I am studying and thinking about. I’ll tag them as PhD essays.
\n\n\n\nEberl, F., Fernandez de Bobadilla, M., Reichelt, M., Hammerbacher, A., Gershenzon, J., & Unsicker, S. B. (2020). Herbivory meets fungivory: Insect herbivores feed on plant pathogenic fungi for their own benefit. Ecology Letters, 23(7), 1073\u20131084. https://doi.org/10.1111/ele.13506
\n\n\n\nHajji, M., Dreyer, E., & Mar\u00e7ais, B. (2009). Impact of Erysiphe alphitoides on transpiration and photosynthesis in Quercus robur leaves. European Journal of Plant Pathology, 125(1), 63\u201372. https://doi.org/10.1007/s10658-009-9458-7
\n\n\n\nHenk, D. A., Farr, D. F., & Aime, M. C. (2011). Mycodiplosis (Diptera) infestation of rust fungi is frequent, wide spread and possibly host specific. Fungal Ecology, 4(4), 284\u2013289. https://doi.org/10.1016/j.funeco.2011.03.006
\n\n\n\nLiu, X., Parker, I. M., Gilbert, G. S., Lu, Y., Xiao, Y., Zhang, L., Huang, M., Cheng, Y., Zhang, Z., & Zhou, S. (2022). Coexistence is stabilized by conspecific negative density dependence via fungal pathogens more than oomycete pathogens. Ecology, 103(12). https://doi.org/10.1002/ecy.3841
\n\n\n\nNelsen, D. J. (2013). A Phylogenetic Analysis of Species Diversity, Specificity, and Distribution of Mycodiplosis on Rust Fungi [Master of Science, Louisiana State University and Agricultural and Mechanical College]. https://doi.org/10.31390/gradschool_theses.2700
\n\n\n\nRamsell, J., & Paul, N. D. (1990). Preferential Grazing by Molluscs of Plants Infected by Rust Fungi. Oikos, 58(2), 145\u2013150. https://doi.org/10.2307/3545421
","doi":"https://doi.org/10.59350/s75n4-jnn50","guid":"https://irishplants.org/blog/?p=977","image":"https://irishplants.org/blog/wp-content/uploads/2026/02/1-nutrient-cycling-e1770744999775.png","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1770681600,"reference":[{"id":"https://doi.org/10.1111/ele.13506","unstructured":"Eberl, F., Fernandez de Bobadilla, M., Reichelt, M., Hammerbacher, A., Gershenzon, J., Unsicker, S. B., & Turlings, T. (2020). Herbivory meets fungivory: insect herbivores feed on plant pathogenic fungi for their own benefit. Ecology Letters, 23(7), 1073\u20131084."},{"id":"https://doi.org/10.1007/s10658-009-9458-7","unstructured":"Hajji, M., Dreyer, E., & Mar\u00e7ais, B. (2009). Impact of Erysiphe alphitoides on transpiration and photosynthesis in Quercus robur leaves. European Journal of Plant Pathology, 125(1), 63\u201372."},{"id":"https://doi.org/10.1016/j.funeco.2011.03.006","unstructured":"Henk, D. A., Farr, D. F., & Aime, M. C. (2011). Mycodiplosis (Diptera) infestation of rust fungi is frequent, wide spread and possibly host specific. Fungal Ecology, 4(4), 284\u2013289."},{"id":"https://doi.org/10.1002/ecy.3841","unstructured":"Liu, X., Parker, I. M., Gilbert, G. S., Lu, Y., Xiao, Y., Zhang, L., Huang, M., Cheng, Y., Zhang, Z., & Zhou, S. (2022). Coexistence is stabilized by conspecific negative density dependence via fungal pathogens more than oomycete pathogens. Ecology, 103(12)."},{"id":"https://doi.org/10.31390/gradschool_theses.2700","unstructured":"Nelsen, D. (2022). A Phylogenetic Analysis of Species Diversity, Specificity, and Distribution of Mycodiplosis on Rust Fungi [Louisiana State University Libraries]. In Louisiana State University and Agricultural and Mechanical College."},{"id":"https://doi.org/10.2307/3545421","unstructured":"Ramsell, J., & Paul, N. D. (1990). Preferential Grazing by Molluscs of Plants Infected by Rust Fungi. Oikos, 58(2), 145."}],"rid":"wvbwf-qt453","summary":"Plant pathogens are ubiquitous in terrestrial ecosystems, but their role in these ecosystems is understudied. One aspect of their ecology that has not been studied is their influence on nutrient cycling.","tags":["Plant Disease","Ecology","Nutrient Cycling","PhD Essays","Plants"],"title":"Plant pathogens and nutrient cycling","updated_at":1781023645,"url":"https://irishplants.org/blog/2026/02/10/plant-pathogens-and-nutrient-cycling/","version":"v1"}},{"document":{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Steiner","given":"Tobias","url":"https://orcid.org/0000-0002-3158-3136"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24","created":1672617600,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://flavoursofopen.science/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://flavoursofopen.science","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"flavoursofopen","status":"active","subfield":"1710","title":"Flavours of Open","updated":1743540188,"use_api":true},"blog_name":"Flavours of Open","blog_slug":"flavoursofopen","content_html":"updated: Jan 06, 2025
Please feel free to leave suggestions, critical notes, etc. via hypothes.is comments (see Annotation sidebar tab on the top-right of your screen) and I’ll make sure to add these to the main text.
\nDOI: https://doi.org/10.59350/6zvzt-94273
\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/bigbluebutton.png\")
\u00a0BigBlueButton has a selection of useful features tailored for those teaching online seminars and classes. Next to that, we’ve also been using it for a variety of conferences, project meetings, etc.:
![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/edumeet.png\")
\u00a0Alternative open-source approach to Jitsi Meet and BigBlueButton, based on WebRTC and mediasoup.
\nSupported by G\u00c8ANT (demo service used to be available at https://edumeet.geant.org, now offline) as part of the European Open Science Cloud scoping efforts, listed in EOSCSynergy and on the EOSC Marketplace.
\ud83d\udcc3 \u27a1\ufe0f Plain-text list of existing Edumeet servers (2023-01-22, 7 servers): 20230122-edumeet-list-7-servers.txt
\nDescription:
\n\nIn order to create a complete communication and fully functional solution that can meet the expectations of the scientific and research communities, enhanced functional features were designed, in particular:
\n\n
\n- WebRTC audio/video communication;
\n- screen sharing, file sharing and chat feature;
\n- federated login, including eduGAIN;
\n- speaker detection (microphone analyser with visual indicator);
\n- audio and video streams management ;
\n- full-screen mode, raise hand option, connection testing;
\n- customizable view layout (democratic and filmstrip);
\n- high resolution support (tested up to 4K).
\n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| https://lets.teamjoin.de | \nAdminForge | \nrun SSL check! | \nHetzner Online GmbH | \n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| https://mm.cedrc.cnr.it | \nConsiglio Nazionale delle Ricerche – Ufficio ICT-SAC | \nrun SSL check! | \nConsortium GARR | \n
| https://edu.meet.garr.it | \nGARR | \nrun SSL check! | \nConsortium GARR | \n
| https://edumeeting.area.fi.cnr.it | \nConsiglio Nazionale delle Ricerche – Area di Ricerca di Firenze | \nrun SSL check! | \nConsortium GARR | \n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| https://letsmeet.no | \nUNINETT | \nrun SSL check! | \nUNINETT AS | \n
| https://usually.in | \n\n | run SSL check! | \nNTE Broadband | \n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| \n | EOSCSynergy | \nrun SSL check! | \nInstitute of Bioorganic Chemistry Polish Academy of Science, Poznan Supercomputing and Networking Center PSNC | \n
![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/04/kmeet.png\")
\u00a0A customised as well as optimised fork of jitsi, run by the good folks at Infomaniak, an ethical Swiss hoster.
\n
![](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/unhangout-logo-FULL-simple.svg\"){kind=logo}
Description: Unhangout is an open source platform for running large-scale, participant-driven events online.
\nEach event has a landing page, which we call the lobby. When participants arrive, they can see who else is there and chat with each other. Hosts can welcome their community and do introductions in a video window that gets streamed into the lobby. Participants can then join breakouts, which are small group video chats, for in-depth conversations, peer-to-peer learning, and collaboration on projects.
PeerTube, developed by the good folks at FramaSoft, is a free software that, once installed on a server, generates a video hosting platform. This platform can be federated, to share its video catalog with other PeerTube platforms and the larger #fediverse. It also provides a resilient video broadcasting system, which combines peer-to-peer and traditional streaming.
\nA list of more than 900 instances that run Peertube can be found at: https://instances.joinpeertube.org/instances
\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/04/cryptpad-logo-1.png\"){kind=logo}
official: https://cryptpad.fr/
\ud83d\udca1 For more alternatives to Google services, see the excellent DeGoogle list maintained by Josh Moore: web, and GitHub repo
\nCokoDocs is an open-source, collaborative web-based Word Processor, developed and run by the amazing folks at Coko Foundation.
\nCompared to Etherpad (see below), CokoDocs has a richer set of features.
\nSee https://cokodocs.net/ and try their Beta at https://beta.cokodocs.net
\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/04/cokodocs-sg2-1024x570.gif\")
![](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/etherpad.svg\")
\u00a0… see the Etherpad Lite GitHub Wiki and https://etherpad.org for more details.
\u27a1 make sure to also check the Etherpad Lite list of sites that run Etherpad Lite.
\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/hedgedoc.png\")
![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/excalidraw.png\")
\nVirtual whiteboard for sketching hand-drawn like diagrams
Official: https://excalidraw.com
\nGitHub: https://github.com/excalidraw/excalidraw
\nTwitter: @excalidraw
![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/04/framadate.png\")
FramadateAn open-source polling/scheduling tool focusing on privacy, run by French non-profit Framasoft
\nSource: https://framadate.org
\nGitea — “a community-managed lightweight code hosting solution written in Go”. https://gitea.io/
\nForgejo — an open fork of gitea, see
\nSourceHut — https://sourcehut.org/
\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2020/11/jitsi-logo.png\"){kind=logo}
\u00a0as decentralized additive approach to lessen the load on https://meet.jit.si/
You can use DNS Lookup, GeoIP Lookup, and KeyCDN Geo Tool to find out more about each server’s location.
\n(feel free to add other servers you know of via hypothes.is comments (see commentary feature on the right-hand side)
\n\ud83d\udcc3 \u27a1\ufe0f Server list, text file: 2021-12-26, 195 servers
\n\u27a1\ufe0f \u27a1\ufe0f … and the Community Wiki on GitHub
\n\ud83d\udda5\ufe0f \u27a1\ufe0f Jitsi Monitor “… monitors all known public Jitsi Meet instances for ping times and TLS quality”: Guardianproject/JitsiMonitor and JitsiMonitor on GitLab
\n\ud83c\udf1f\ud83d\udda5\ufe0f \u27a1\ufe0f Jitsi Meter “… Helping with the decision of which instance of Jitsi to use. An list of public Jitsi Meet instances sorted for ping times and TLS quality in relation to the user’s location: JitsiMeter and JitsiMeter Repo
\n\ud83d\udda5\ufe0f \u27a1\ufe0f\ud83d\udda5\ufe0f Jitsi Admin – central admin and management interface for Jitsi server setups. Project website and GitHub repo
\n\ud83c\udf1f\ud83c\udf1f special feature: auto-forwarding to a random jitsi-Server — jitsi.random-redirect.de —– How does it work? check out the GitHub repo
\n\ud83d\udcf2\ud83d\udcf2 Next to its native webclient interface, Jitsi Meet is now also available as
\n| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| easyconference.uibk.ac.at | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nUniversity of Innsbruck | \n
| meet.epicenter.works | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nNessus GmbH | \n
| fairmeeting.net | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \n\n |
| pro.fairmeeting.net | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \n\n |
| meet.graz.social | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \n\n |
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| meet.naveksoft.com | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nNavek Soft & Mobile Service LTD | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| jitsi-1.belnet.be | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nBELNET | \n
| praatbox.be | \n\n | \n | run SSL check! | \n\n |
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| meet.vpsfree.cz | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nMaster Internet s.r.o. | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| jitsi.riot.im | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nUpCloud Ltd, hosted by New Vector on behalf of the Matrix.org Foundation | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| allo.bim.land | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nILOTH | \n
| blabla.dedidream.com | \n\n | \n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| conf.conf.domainepublic.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nBouygues Telecom SA | \n
| conf.underworld.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nBouygues Telecom SA | \n
| meet.kbu.freifunk.net | \n\n | \n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| suricate.tv | \n\n | \n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| jump.chat | \n\n | \n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| jitsi.cheezecake.ovh | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOnline S.A.S. | \n
| jitsi.hadoly.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nGrenode | \n
| jitsi.hivane.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHivane | \n
| jitsi.milkywan.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nMilkyWan | \n
| jitsi.nextmap.io | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nNXT Initiative SAS | \n
| jitsi.q2r.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| jitsi.tetaneutral.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nTetaneutral.net | \n
| jitsi.videodulib.re | \n\n | \n | SSL check | \nTetaneutral.net | \n
| meet.artifaille.fr | \n\n | \n | SSL check | \n|
| meet.digdeo.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| meet.evolix.org | \n\n | \n | SSL check | \nEvolix SARL | \n
| meet.lenalio.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOceanet Technology SAS | \n
| meet.tedomum.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| meet.yapbreak.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| meeting.rezopole.net | \n\u2049 | \n\n | SSL check | \nRezopole A.D. | \n
| rendez-vous.renater.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nRenater | \n
| jitsi.debamax.com | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| talk.fdn.fr | \n\n | \n | SSL check | \nAssociation Gitoyen | \n
| talk.ouvaton.coop | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nInulogic Sarl | \n
| jitsi.laas.fr | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| video.devloprog.org | \n\n | \n | SSL check | \nBouygues Telecom SA | \n
| video.omicro.org | \n\n | \n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| jitsi.komuniki.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| visio.lafranceinsoumise.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| webconf.viviers-fibre.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| vidconf.tech4good.ch | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
\u27a1\ufe0f \u27a1\ufe0f for a subset collected by the folks at Chaos Computer Club, see pads.ccc.de/jitsiliste
\n| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| meet.ffmuc.net | \n\u2705 | \n\u274c (only Frontend \nno videotraffic \nthrough CF) | \nrun SSL check! | \nCLOUDFLARENET | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| besprechung.net | \n\n | \n | SSL check | \nHost Europe GmbH | \n
| meet.physnet.uni-hamburg.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.rexum.space | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.in-berlin.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.jotbe.io | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.nerd.re | \n\n | \n | SSL check | \nContabo GmbH | \n
| framatalk.org | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| freejitsi01.netcup.net | \n\n | \n | SSL check | \nnetcup GmbH | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.arl.wtf | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nfux eG | \n
| jitsi.debian.social | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| jitsi.dorf-post.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| jitsi.fem.tu-ilmenau.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nDFN | \n
| jitsi.flyingcircus.io | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nKAMP Netzwerkdienste GmbH | \n
| jitsi.freifunk-duesseldorf.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nFreifunk Duesseldorf e.V. | \n
| jitsi.hamburg.ccc.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.komun.org | \n\n | \n | SSL check | \nContabo GmbH | \n
| jitsi.linux.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| jitsi.netways.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nNETWAYS GmbH | \n
| jitsi.osna.social | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| jitsi.piratenpartei-duesseldorf.de | \n\n | \n | SSL check | \nContabo GmbH | \n
| jitsi.sixtopia.net | \n\n | \n | SSL check | \nAlexej Senderkin | \n
| jitsi.uni-kl.de | \n\n | \n | SSL check | \nTechnische Universitaet Kaiserslautern | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.zfn.uni-bremen.de | \n\n | \n | SSL check | \nDFN | \n
| konferenz.netzbegruenung.de | \n\u2705 — \ud83d\udcde | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.adminforge.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.alpha.berlin | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nmanitu GmbH | \n
| meet.alps.one | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.cybercyber.digital | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| jitsi.stura.htwk-leipzig.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nDFN | \n
| meet.darmstadt.social | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nnetcup GmbH | \n
| meet.ffrn.de | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.ffbrb.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.freifunk-aachen.de | \n\n | \n | SSL check | \nRelAix Networks GmbH | \n
| meet.freifunk-rhein-sieg.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.golem.de | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.hackerspace-bremen.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.hasi.it | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.isf.es | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.jugendrecht.org | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.kobschaetzki.de | \n\n | \n | SSL check | \nmyLoc managed IT AG | \n
| meet.lrz.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nLeibniz-Rechenzentrum | \n
| meet.lug-stormarn.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \n\n |
| meet.meerfarbig.net | \n\n | \n | SSL check | \nmeerfarbig GmbH & Co. KG | \n
| meet.no42.org | \n\n | \n | SSL check | \n1&1 Ionos Se | \n
| meet.opensuse.org | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| \n | \n | \n | \n | \n |
| meet.piratenpartei-sh.de | \n\n | \n | SSL check | \nISPpro Internet KG | \n
| meet.roflcopter.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.rollenspiel.monster | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.scheible.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet2.scheible.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet3.scheible.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.schnuud.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.stura.uni-heidelberg.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \n\n |
| meet.systemli.org | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nDigitale Partizipation e.V. | \n
| meet.weimarnetz.de | \n\n | \n | SSL check | \nFoerderverein Freie Netzwerke e.V. | \n
| teamjoin.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| vc.autistici.org | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| viko.extinctionrebellion.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nSysEleven GmbH | \n
| webmeeting.opensolution.it | \n\n | \n | SSL check | \nDIGITALOCEAN-ASN | \n
| virtual.chaosdorf.space | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| jitsi.eichstaett.social | \n\n | \n | run SSL check! | \nSeverloft GmbH | \n
| konferenz.buehl.digital | \n\n | \n | run SSL check! | \n\n |
| meet.stuvus.uni-stuttgart.de | \n\n | \n | run SSL check! | \nUniversit\u00e4t Stuttgart | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.php-friends.de | \n\n | \n | run SSL check! | \nPhP-Friends GmbH | \n
| meet.studiumdigitale.uni-frankfurt.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nJohann Wolfgang Goethe-Universitat Frankfurt am Main | \n
| onlinetreff.ash-berlin.eu | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nnetcup GmbH | \n
| meet.nerd.re | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nHetzner Online GmbH | \n
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Open Scholarship as a paradigm consists of three dimensions:
\nThis definition is an adaption and remix of earlier definitory elements taken from Veletsianos and Kimmons (2012), Weller (2014), and DeRosa and Jhangiani (2018).
\nVeletsianos, George and Royce Kimmons. (2012). Assumptions and Challenges of Open Scholarship. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, Vol. 13 (4), 166-89. doi: 10.19173/irrodl.v13i4.1313.
\nWeller, Martin. (2014). The Battle For Open: How openness won and why it doesn't feel like victory. London: Ubiquity Press. doi: 10.5334/bam.
\nDeRosa, Robin and Rajiv Jhangiani. (2018). What is Open Pedagogy? openpedagogy.org.
\nHeader image by Yeshi Kangrang on Unsplash.","doi":"https://doi.org/10.59350/nbkz0-79q04","guid":"https://flavoursofopen.science/?p=615","image":"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2018/05/yeshi-kangrang-iuqxv7kFj64-unsplash.jpg","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1527724800,"rid":"jwgdx-gck09","summary":"Open Scholarship (my preferred definition) Open Scholarship as a paradigm consists of three dimensions: Open output, comprising specific content / products from the fields of open publishing, open\u2026","tags":["Experimental","Open Scholarship"],"title":"Open Scholarship: A definition","updated_at":1781023605,"url":"https://flavoursofopen.science/open-scholarship-a-definition/","version":"v1"}},{"document":{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Steiner","given":"Tobias","url":"https://orcid.org/0000-0002-3158-3136"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24","created":1672617600,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://flavoursofopen.science/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://flavoursofopen.science","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"flavoursofopen","status":"active","subfield":"1710","title":"Flavours of Open","updated":1743540188,"use_api":true},"blog_name":"Flavours of Open","blog_slug":"flavoursofopen","content_html":"
![\"DOI\"](\"https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.1323437.svg\"){kind=icon}
Beachte, dass Versionen dieses Dokuments auch in anderen Sprachen wie Spanisch, Indonesisch und nat\u00fcrlich im englischen Original existieren.
\n\n\n\nDeutsche \u00dcbersetzung: Tobias Steiner, PDF DOI: 10.31235/osf.io/hu9sj
\n\n\n\nEnglisches Original: 10.31222/osf.io/b4v8p
\n\n\n\nJonathan Tennant, Jennifer E. Beamer, Jeroen Bosman, Bj\u00f6rn Brembs, Neo Christopher Chung, Gail Clement, Tom Crick, Jonathan Dugan, Alastair Dunning, David Eccles, Asura Enkhbayar, Daniel Graziotin, Rachel Harding, Johanna Havemann, Daniel S. Katz, Kshitiz Khanal, Jesper Norgaard Kjaer, Tim Koder, Paul Macklin, Christopher R. Madan, Paola Masuzzo, Lisa Matthias, Katja Mayer, David M. Nichols, Elli Papadopoulou, Thomas Pasquier, Tony Ross-Hellauer, Michael Schulte-Mecklenbeck, Dan Sholler, Tobias Steiner, Pawel Szczesny, Andy Turner
\n\n\n\n\n\n\n\n\nDer L\u00e4nge des vorliegenden Strategiedokuments Rechnung tragend wurde zudem ein IMMEDIATE ACTION PLAN / SOFORTMA\u00dfNAHMENPLAN bereitgestellt, der die aus Sicht der Autor*innen dringendsten Handlungsfelder mit Blick auf eine zuk\u00fcnftige Weiterentwicklung herausstellt.
\n
Dieses Dokument m\u00f6chte einen m\u00f6glichst breiten Konsens zur Findung einer internationalen Strategie zur Implementierung von Open Scholarship finden, die sowohl den Anspr\u00fcchen verschiedener nationaler und regionaler Communities gerecht werden kann, aber auch global funktioniert.
\n\n\n\nForschung kann idealisiert als ein inspirierender Prozess gesehen werden, um unser kollektives Wissen zum Nutzen der gesamten Menschheit weiterzuentwickeln. Die aktuelle Forschungspraxis sieht sich jedoch im aktuellen Prozess der Adaption an die digitale Welt noch mit einer Reihe von Spannungen und Konflikten konfrontiert, die sicherlich teilweise auf Differenzen zwischen dem Ideal einer wissenschaftl. Commons-Community und dem Alltag des traditionell-hochkompetitiven Wissenschaftssystems liegen mag und teilweise auf die sowieso schon bestehenden Herausforderungen durch die Ver\u00e4nderung des Wissenschaftssystems inkl. Infrastruktur hin zu digitalen L\u00f6sungen. Das, was gemeinhin als Open Scholarship bezeichnet wird, ist hier als Ansatz gedacht, moderne Forschungs- und Lehr-/Lernpraktiken auf diese digitale Welt auszurichten. Wir schlagen hier keine normative Definition von Open Scholarship vor, sondern wollen anerkennen, dass es sich dabei um einen holistischen Begriff handelt, der das ganze Spektrum wissenschaftlicher Disziplinen und damit einhergehender, sich unterscheidender Prinzipien und Praktiken umfasst, die in anderen Kontexten u.a. auch als Open Science, Open Research oder Digital Humanities bezeichnet werden (mehr dazu in Punkt 3). Wir w\u00e4hlen den Begriff “Open Scholarship”, um diese Aspekte in einem universellen und konstruktiven Sinne inklusiv einzubinden. (Wenn wir hier verk\u00fcrzt mancherorts den Begriff der Forschung verwenden, ist dies stets den historischen Entwicklungen Rechnung tragend und als verk\u00fcrzt f\u00fcr den gesamten Life Cycle von Wissenschaft, Forschung und Lehre.)
\n\n\n\nZweck dieses Dokuments ist es, eine pr\u00e4zise Analyse des aktuellen Standes der weltweiten Open Scholarship-Bewegung bereitzustellen: dies wird eine Auseinandersetzung mit Fragen nach gemeinsamen Gedankenstr\u00e4nge, nach St\u00e4rken der Bewegung und nach Potential und beinhalten. Abschlie\u00dfend wird dargestellt, wie wir als global vernetzte Gemeinschaft effizienter zusammenarbeiten k\u00f6nnen, um die wichtigsten strategischen Priorit\u00e4ten zu erkennen und gemeinsam voranzubringen. Dieses Dokument wurde von den Foundations for OER Strategy Development und der Arbeit der FORCE11 Scholarly Commons Working Group inspiriert und durch eine offene Arbeitsgruppe gemeinsam kollaborativ entwickelt.
\n\n\n\nWir hoffen, dass dieses Dokument als eine Grundlage f\u00fcr weiteren Austausch, Diskussionen und sich daraus entwickelnden Initiativen zur Umsetzung wirksamer Strategien dienen kann, um die Integration von Open Scholarship-Praktiken in eine sich entwickelnde, moderne, digitale Forschungskultur gemeinsam voranzubringen. Dadurch erhoffen wir uns, die Reichweite und Wirkung von Open Scholarship in einem globalen Kontext ausweiten und verst\u00e4rken zu k\u00f6nnen, um damit sicherzustellen, dass es wirklich offen f\u00fcr alle ist. Wir hoffen auch, dass sich dieses Dokument im Laufe der zahlreichen Diskussionen \u00fcber Open Scholarship weiterentwickeln und dazu beitragen wird, n\u00fctzliche Erkenntnisse sowohl f\u00fcr die globale Koordination der Sache, als auch f\u00fcr direktes Handeln vor Ort zu liefern. Wir glauben, dass dies ein wichtiger Schritt vorw\u00e4rts ist, um Open Scholarship zur Norm werden lassen zu k\u00f6nnen.
\n\n\n\nLetztendlich erwarten wir, dass sich die Auswirkungen einer weit verbreiteten \u00dcbernahme von Open Scholarship vielf\u00e4ltig \u00e4u\u00dfern werden. Wir erhoffen uns, dass neuartige Forschungspraktiken das Innovationstempo erh\u00f6hen und damit wichtige Industriezweige weltweit stimulieren k\u00f6nnen. Durch Open Scholarship w\u00e4re auch eine Zunahme des Vertrauens der \u00d6ffentlichkeit in die Wissenschaft m\u00f6glich, da Transparenz im Wissenschaftsprozess damit normativer wird. Daher erwarten wir, dass das Interesse an Open Scholarship aufgrund seines inh\u00e4renten Einflusses sowohl auf die Zivilgesellschaft als auch die Weltwirtschaft in Zukunft deutlich zunehmen wird.
\n\n\n\n\n\n\n\n\nUnter Strategie wird in der Regel die Festlegung von Zielen, die Definition von Ma\u00dfnahmen zur Erreichung dieser Ziele sowie die Mobilisierung von Ressourcen verstanden, welche zur Durchf\u00fchrung dieser Ma\u00dfnahmen n\u00f6tig sind. Eine Strategie beschreibt, wie die Ziele mit entsprechenden Mitteln (Ressourcen) erreicht werden k\u00f6nnen.
\n(Wikipedia, dt. \u00dcbersetzung: T.S.)
Um die bestehenden Herausforderungen zu meistern und unsere gesteckten Ziele zu erreichen sollten wir uns auf unsere gemeinsamen St\u00e4rken besinnen und auf diesen aufbauen. Im Folgenden haben wir drei zeitliche Hauptkomponenten (kurz-, mittel- und langfristig) einer Gesamtstrategie identifiziert, die als direkte Handlungsvorschl\u00e4ge auf individueller, Gruppen- und institutioneller sowie nationaler (oder h\u00f6herer) Ebene genutzt werden k\u00f6nnen. Es muss hier betont werden, dass mit diesen Vorschl\u00e4gen das komplexe Wissenschaftssystem und seine zahlreichen Verkn\u00fcpfungen und Abh\u00e4ngigkeiten nicht in vollst\u00e4ndigem Umfang abgebildet werden kann. Daher erachten wir es als notwendig, dass sich die unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen auch selbst auf ihren jeweiligen Ebenen damit auseinandersetzen, welche Aktivit\u00e4ten in den entsprechenden Fachkulturen angemessen erscheinen. Hierzu kann diese Strategie als Basis f\u00fcr eine konstruktive Auseinandersetzung in der eigenen Fachkultur und dar\u00fcber hinaus dienen.
\n\n\n\nDaher besteht eines der grundlegenden Ziele dieser Strategie darin, die Ausformung von Communities zu f\u00f6rdern, die sich gegenseitig durch gemeinsames, verteiltes und kollaboratives Lernen (bspw. \u00fcber den Open Science MOOC) weiterbilden und Wissen zu aktuellen Entwicklungen in der Welt des Open Scholarship austauschen. Diese Communities haben unserer Ansicht nach den direktesten Einblick in die spezifischen Herausforderungen und k\u00f6nnen daraus direkt anwendbare Handlungsvorschl\u00e4ge generieren, um diese Herausforderungen zu meistern. Aus diesen Handlungsvorschl\u00e4gen wiederum k\u00f6nnen mittelfristig neue Perspektiven auf die unterschiedlichen hierarchischen Ebenenen generiert werden, die dann in Entscheidungsfindungs-Prozesse einflie\u00dfen k\u00f6nnen.
\n\n\n\nWir stellen fest, dass diese Strategie aufgrund der Vielfalt der Akteure und Stakeholder sowie unterschiedlicher Perspektiven, Praktiken und Interessen kein Grundkonsensdokument sein kann. Daher wird die Priorisierung der verschiedenen Aspekte aus unterschiedlichen Perspektiven diskutiert. Eine Wirksamkeit wird sich dann einstellen, sobald Einzelpersonen und Communities verschiedene Teile dieser Strategie in ihren jeweiligen Kontexten entlang der Ver\u00e4nderung kultureller Normen hin zu offeneren Gegebenheiten realisieren k\u00f6nnen.
\n\n\n\nIn der Tat sehen viele den Fortschritt der Open Scholarship-Bewegung in den vergangenen zwei bis Jahrzehnten als weitgehend substanzlos an; ein Faktor, der sicherlich auch mit einem Mangel an strategischer Planung und entsprechend gesteuerter Umsetzung zu tun hat.
\n\n\n\nWir stellen ebenso fest, dass diese Strategie nur auf Informationen basieren kann, die uns als Kollektiv zum aktuellen Zeitpunkt vorliegen, und es ist sehr wahrscheinlich, dass es noch zahlreiche Initiativen, Policies und Programme, Tools und Plattformen gibt, die wir ungewollt \u00fcbersehen haben. Ebenso kann es gut sein, dass schon bestehende Strategien hier nicht in Betracht gezogen wurden. Nichtsdestotrotz wollen wir mit diesem Dokument versuchen, unseren Strategieanansatz nach bestem Wissen und Gewissen mit Fakten und Argumenten zu untermauern; die entsprechenden Diskussionen dazu sind unter dem Strategie-Abschnitt in Sektion 5 zu finden.
\n\n\n\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2019/01/rainbow-of-open-science-practices.jpg\")
Beachte, dass die folgenden Elemente der Strategie in die sechs Hauptkategorien der Grafik (Suche, Analyse, Schreiben, Publizieren, Outreach und Assessment) unterteilt ist, sofern relevant.
\n\n\n\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2019/01/offene-bildungspraxis-szenarien.png\")
Viele der auf der individuellen Ebene genannten Elemente werden auch hier weiterhin relevant sein und werden hier daher teilweise wiederholt, um diesen Umstand abzubilden.
\n\n\n\nZu gegenw\u00e4rtigen Zeitpunkt wird davon ausgegangen, dass Teile der kurzfristigen Strategie auf der Grundlage der Bed\u00fcrfnisse der jeweiligen Gruppen bereits eingeleitet wurden und sich entweder in der Umsetzung oder in der vorbereitenden Entwicklung befinden. H\u00e4ufig handelt es sich um fluide und kontinuierliche Prozesse, die sich mit der mittelfristigen Strategie \u00fcberschneiden k\u00f6nnen und daher an dieser stelle nicht explizit wiederholt werden. Alle in der Kurzfristigen Strategie genannten Punkte sind daher je nach Entwicklungstempo genauso relevant.
\n\n\n\nZu diesem Zeitpunkt wird erwartet, dass bestimmte Teile der kurz- und mittelfristigen Strategien auf der Grundlage der Bed\u00fcrfnisse der jeweiligen Gruppen initiiert wurden und sich entweder in der laufenden Umsetzung oder in der Entwicklung befinden. H\u00e4ufig handelt es sich dabei um laufende Prozesse, die sich mit der langfristigen Strategie \u00fcberschneiden k\u00f6nnen daher hier nicht wiederholt werden sollen. Alle in der Kurzfristigen Strategie und der Mittelfristigen Strategie genannten Punkte sind jedoch je nach Entwicklungstempo weiterhin relevant.
\n\n\n\nMit ideologischen Wurzeln in vielen Openness-Bewegungen, die bis in die Zeit der Aufkl\u00e4rung zur\u00fcckreichen hat sich sich die Bewegung des Open Scholarship in den letzten zwei Jahrzenten – und sowohl erm\u00f6glicht als auch befeuert durch die Digitalisierung der Wissenschaftswelt – von einer Sammlung kleinerer und verstreuter Aktivit\u00e4ten hin zu einem breiten internationalen Netzwerk von Institutionen, Organisationen, Regierungen, praktizierenden Einzelindividuen sowie Verfechterinnen und Verfechtern der Ideen hinter Openness in der Wissenschaft. W\u00e4hrend schon bedeutende Fortschritte in der Erweiterung von Theorie und Praxis von Open Scholarship erzielt wurden (siehe z.B. Peters et al., 2012, Friesike et al., 2013, Munafo et al., 2017)), so sind Open Scholarship-Praktiken und -Werte in den meisten Forschungsdisziplinen bei Weitem noch nicht die Norm, und die Akzeptanz der durch Offenheit in der Wissenschaft proklamierten Werte ist weltweit ungleich verteilt.
\n\n\n\nIn diesem Dokument verstehen wir den Begriff “Open Scholarship” als eine inklusiv gedachte und somit weit gefasste Perspektive auf den Prozess von, die Kommunikation in und \u00fcber, und die Wieder- und Weiterverwendung (Remix) von Wissenschaft und Forschung, sowie die Auseinandersetzung der eigenen Rolle im gr\u00f6\u00dferen sozialen Kontext der Gesellschaft, und eine Inklusion dieser unter den Vorzeichen von Offenheit/Openness.
\n\n\n\nSowohl Ziele als auch die grundlegende Vision von Open Scholarship sind in Dokumenten wie der Budapest Open Access Initiative, der Open Archives Initiative, den Vienna Principles, den Scholarly Commons Principles und den Panton Principles beschrieben. Im Laufe der Zeit entwickelten sich so Dutzende von Erkl\u00e4rungen, Chartas sowie Statements \u00fcber die Priorit\u00e4ten und deren Setzung zu verschiedenen Aspekten von Open Scholarship.
\n\n\n\nDies hat zur Folge, dass es heute zahlreiche konkurrierende, parallele oder sich \u00fcberschneidende Definitionen dessen gibt, was Open Scholarship sowohl in Bezug auf Forschungsprinzipien als auch auf die Praktiken umfasst – alle mit dem Ziel, eine Bewegung zu beschreiben, die die F\u00f6rderung des wissenschaftlichen Wachstums unter den Gegebenheiten einer freien und \u00f6ffentlichen Zug\u00e4nglichkeit anstrebt.
\n\n\n\nHierbei erachten wir es n\u00fctzlich, Open Scholarship als “boundary object” (Moore, 2017) zu betrachten, da es dadurch flexibel anpassungsf\u00e4hig ist, in verschiedenen Communities in seiner Auspr\u00e4gung unterschiedlich interpretiert wird, jedoch gen\u00fcgend unver\u00e4nderliche Kerninhhalte mit sich bringt, um eine intrinsische Integrit\u00e4t beizubehalten. Neben dem “Virtues of Openness”-Ansatz von Peters und Roberts, 2012 halten wir die f\u00fcnf Denkschulen aka. “schools of thought” von Fecher und Friesike, 2013 f\u00fcr n\u00fctzlich, um die vorliegende Strategie anhand der dort genannten Auspr\u00e4gungen zu rahmen; diese beinhalten einen Fokus auf: Infrastruktur, Datenerfassung, \u00d6ffentlichkeit, demokratische Werte und Pragmatismus. Dar\u00fcber hinaus schlagen wir hiermit eine Erweiterung um eine sechste Schule mit Fokus auf Gemeinschaft und Integration vor, die den Entwicklungen in diesem Kontext innerhalb der letzten f\u00fcnf Jahre (und dar\u00fcber hinaus) Rechnung tr\u00e4gt. Erw\u00e4hnt werden soll hier auch das OCSD (Open and Collaborative Science in Development) Network, das ein Open Science Manifesto f\u00fcr inklusiv-integrativ ausgelegte Open Science mit Blick auf soziales und umweltbewusst-\u00f6kologisches Selbstbewusstsein verfasst hat, welches zur Rahmung der hier vorliegenden Strategie von gro\u00dfem Nutzen sein kann.
\n\n\n\nDiese vorangegangenen Arbeiten waren und sind weiterhin entscheidend f\u00fcr die Schaffung einer zentralen Identit\u00e4t der weltweiten Open Scholarship-Community, da diese Argumentationslinien zur Bef\u00fcrwortung von Open Scholarship gegen\u00fcber der breiteren Gesellschaft sichtbar werden und damit eine Grundlage geschaffen wird, um die weltweite Bewegung voranzubringen.
\n\n\n\nUm das volle Potenzial und die Vision von Open Scholarship zu verwirklichen, sind wir der Meinung, dass ein Dokument hilfreich sein kann, das die Zusammensetzung von Open Scholarship als Bewegung kritisch hinterfragt und eine strategische Perspektive einnimmt, um darzulegen, wie wir als globale Bewegung konkrete Schritte zur Erreichung dieser Ziele identifizieren k\u00f6nnen. Denjenigen, die mit manchen Begrifflichkeiten der Welt des Open Scholarship (noch) nicht vertraut sind, m\u00f6chten wir vertrauensvoll auf das Open Research Glossar hinweisen, welches durch die Right to Research Coalition zur Verf\u00fcgung gestellt wird.
\n\n\n\n![\"\"](\"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2019/01/5SchoolsofThought.png\")
Ein Movement kann definiert werden als “eine Gruppe von Menschen, die zusammenarbeiten, um ihre gemeinsamen politischen, sozialen oder k\u00fcnstlerischen Ideen voranzubringen”. Unterst\u00fctzung erf\u00e4hrt Open Scholarship von zahlreichen und enorm vielf\u00e4ltigne Gruppe von Menschen, darunter auch B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger ohne akademischen Hintergrund, Aktivisten, Dozierende und Studierende auf verschiedenen akademischen und beruflichen Ebenen sowie Forschungsinstitute, wissenschaftliche Verlage, Bibliothekare, politische Entscheidungstr\u00e4ger und Nichtregierungsorganisationen (NGOs). Die Mitglieder dieser Communities kommen aus L\u00e4ndern rund um den Globus und haben unterschiedlichste sozio\u00f6konomische Hintergr\u00fcnde und Motivationen.
\n\n\n\nOpen Scholarship muss daher eine Reihe unterschiedlicher sozialer, wirtschaftlicher und kultureller Kontexte, unter denen diese verschiedenen Gemeinschaften und Interessengruppen vereint sind, mit einbeziehen. Wie oben schon angedeutet ist diese Vielfalt zwar einerseits eine St\u00e4rke der Open Scholarship-Bewegung, da sie eine Vielzahl von Perspektiven, Erfahrungen, Kapazit\u00e4ten und Ressourcen mitbringt – sie stellt die Bewegung aber auch vor Herausforderungen in Bezug auf die strategische Ausrichtung, das Finden gemeinsamer Pl\u00e4ne sowie den Aufbau gemeinsamer Governance- und Koordinationsstrukturen.
\n\n\n\nDie Annahme, die vermutlich den breitesten Zuspruch unter den zahlreichen Open Scholarship-Stakeholdern erntet, ist die \u00dcberzeugung, dass eine verst\u00e4rkte Akzeptanz von Open Scholarship-Praktiken – und damit im Allgemeinen einfach offenen Praktiken – eine gute Sache darstellt, da sie sowohl der Forschungsgemeinschaft als auch der Umwelt, den weltweiten Volkswirtschaften sowie der breiteren Gesellschaft insgesamt gr\u00f6\u00dfere Vorteile bringen w\u00fcrde.
\n\n\n\nAufbauend auf dieser grundlegenden Wertesetzung k\u00f6nnen wir also beginnen, sowohl die zentralen Herausforderungen als auch die vielf\u00e4ltigen sich ergebenden M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Open Scholarship zu identifizieren, um strategische Elemente zu definieren, die auf verschiedenen Ebenen und durch unterschiedliche Interessengruppen \u00fcbernommen bzw. adaptiert werden k\u00f6nnen.
\n\n\n\nDaraus k\u00f6nnen wir ein gemeinschaftliches Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Art der n\u00f6tigen Ma\u00dfnahmen gewinnen, die ergriffen werden k\u00f6nnen, um die Sache des Open Scholarship voranzubringen.
\n\n\n\nOpen Scholarship macht Forschungsergebnisse und Praktiken in Wissenschaft und Forschung zug\u00e4nglicher und inklusiver und erweitert unseren Horizont \u00fcber die M\u00f6glichkeiten von Bildung, Wissenschaft und Forschung.
\n\n\n\nForschungspraktiken und wissenschaftliche Kommunikation entwickeln sich stetig weiter. Obwohl das Word Wide Web mit seinem Ansatz einer Dezentralisierung der wissenschaftlichen Kommunikation urspr\u00fcnglich vor rund 30 Jahren als Gegenentwurf zu \u00fcberkommenen Informationsmanagements-Hierarchien entwickelt wurde (Berners-Lee, 1989), hat die sonst allgegenw\u00e4rtige Pr\u00e4senz des Web einen Gro\u00dfteil der bereits existierenden wissenschaftlichen Publikationsmodelle sowie der damit befassten Industrie im Gro\u00dfen und Ganzen unver\u00e4ndert gelassen. Die so wahrgenommene langsam fortschreitende Entwicklung bzw. gar Tr\u00e4gheit kann m\u00f6glicherweise auf das breite Spektrum unterschiedlichster Akteure in diesem Bereich und ein fast schon traditionelles Beharren auf eigene Interessen und Positionen, z.B. zu Fragen des Urheberrechts, Prestige und Renomm\u00e9e etablierter Journal-Titel, sowie die Bewertung und das Assessment von Forschung zur\u00fcckgef\u00fchrt werden.
\n\n\n\nDoch haben sich auch im Sektor der Wissenschaftskommunikation schon Perspektiven auf die Vorteile des Webs entwickelt: so ist beispielsweise eine verbreitete Sicht, dass wissenschaftliche Kommunikationsprozesse zunehmend die Macht webnativer Technologien nutzen sollten, um von den Vorteilen des semantischen Webs zu profitieren, das effiziente Vernetzung, Kollaboration und Transparenz in Wissenschaft und Forschung verspricht (siehe dazu z.B. Hitzler, 2010 oder Pomerantz, 2015).
\n\n\n\nDie Angleichung der bestehenden Prozesse von Forschung und Lehre an dieses Ideal wird im Kontext des Open Scholarship weitgehend einhellig gefordert, und so hat in den vergangenen zehn Jahren eine nicht von der Hand zu weisende rapide Zunahme an Innovationen in Wissendschaft und Forschung stattgefunden.
\n\n\n\nDie prim\u00e4re Vision, die wir mit Optimismus verfolgen, ist in drei Teile gegliedert und fordert,
\n\n\n\nDurch die Setzung als Grenzobjekt bzw. boundary object (Star & Griesemer, 1989) erm\u00f6glicht uns Open Scholarship, verschiedene Kategorien und Bedeutungsr\u00e4ume quer \u00fcber unterschiedlichste Communities of Practice auszubalancieren. Dadurch wird die Festlegung und Aushandlung solcher Grenzobjekte ein Schl\u00fcsselprozess f\u00fcr die Entwicklung und Aufrechterhaltung der Koh\u00e4renz zwischen den sich \u00fcberschneidenden Communities.
\n\n\n\nWeit gefasst lassen sich die Kernaspekte von Open Scholarship anhand von zwei Hauptkategorien einteilen: Praktiken und Prinzipien. Erstere Kategorie betrifft Aspekte wie Open Access, Open Data und Open Evaluation. Zu den Kernprinzipien von Open Scholarship geh\u00f6ren Partizipation, Gleichheit, Transparenz, Fairness, kognitive Gerechtigkeit, Zusammenarbeit, Verteilungsgerechtigkeit und Inklusivit\u00e4t; Aspekte, die in traditionellen Wissenschaftspraktiken vielfach verloren gegangen scheinen. Grundlegend ist man sich einig, dass die Kombination dieser Praktiken und Prinzipien zu einem besseren Forschungsprozess f\u00fchren wird, die alle unter dem breiten Begriff Open Scholarship zusammengefasst sind. Und in der Tat ist bspw. Watson (2015) der Ansicht, dass diese Attribute nicht ausschlie\u00dflich f\u00fcr Open Scholarship gelten, sondern grundlegende Schl\u00fcsselmerkmale von guter Wissenschaft insgesamt sein sollten.
\n\n\n\nWir erkennen jedoch an, dass Open Scholarship in seiner derzeitigen Form als Konstrukt nicht unbedingt leicht verst\u00e4ndlich ist, u. a. weil sich im Diskurs um Opennes zahlreiche Fach-Termini und ein fast schon distinkt eigene Sprache herausgebildet hat. Wir erkennen voll und ganz an, dass diese damit selbst eingef\u00fchrten Hindernisse \u00fcberwunden werden m\u00fcssen, um eine m\u00f6glichst breite Partizipation und Engagement zur Etablierung der Prinzipien und Praktiken von Open Scholarship zu erm\u00f6glichen (Masuzzo und Martens, 2017).
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Vier Hauptelemente sind Voraussetzung f\u00fcr die Verbreitung von Open Scholarship:
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Neben den schon genannten Gemeinsamkeiten gibt es auch Spannungen zwischen unterschiedlichen Ansichten, wie Open Scholarship-Praktiken am Besten implementiert werden k\u00f6nnen. Daher scheint es wichtig, hier nochmals darauf zu verweisen, dass die Agenda hinter Open Scholarship zahlreiche Stakeholder mit unterschiedlichen Motivationen, Interessen und kulturellen Hintergr\u00fcnden zusammenbringt – eine One-Size-Fits-All-L\u00f6sung k\u00f6nnte daher unter Umst\u00e4nden lokalen Interessen schaden (dies gilt aber auch umgekehrt).
\n\n\n\nAndererseits hat sich in den vergangenen Jahren durchaus der Bedarf herauskristallisiert, die zahlreichen existierenden Strategien von Openness-Communities so zusammenzuf\u00fchren, dass Handlungen und potentielle zuk\u00fcnftige Strategien derjenigen mit \u00e4hnlichen Zielen nicht gegenl\u00e4ufig realisiert werden. Im Open Scholarship-Kontext k\u00f6nnen wir folgende potentielle “St\u00f6rungszonen” identifizieren, die einer Erstellung einer koh\u00e4renten Strategie abtr\u00e4glich sind:
\n\n\n\nWenn man die Bandbreite der Akteur_innen-Gruppen mit direktem Interesse an einer (Weiter-)Entwicklung von Open Scholarship betrachtet – Forschende, Studierende, F\u00f6rderinstitutionen, Bibliothekarinnen und Bibliothekare, Forschungsmanager_innen, wissenschaftliche Gesellschaften, Anbieter von IT-Infrastruktur, Industrie sowie die Zivilgesellschaft in ihrer ganzen Breite, Wissenschaftsverlage sowie weitere Dienstleistende im Feld des Open Scholarship, P\u00e4dagoginnen und P\u00e4dagogen, Lehrende, NGOs und politische Entscheidungstr\u00e4ger – so wird schnell deutlich, dass sich jede dieser Gruppen aus verschiedenen Gr\u00fcnden in der Verwirklichung von Open Scholarship engagiert, und dabei die eigenen Ziele – je nach intrinsischer Motivation – in Konflikt miteinander stehen k\u00f6nnen.
\n\n\n\nSo gibt es beispielsweise im Hinblick auf Open Access kaum Konsens dar\u00fcber, wie dies auf einer Vielzahl von Dimensionen (geografisch, institutionell, individuell) am besten zu erreichen ist. Aus den hier entstehenden Spannungen ergibt sich – vielleicht nicht \u00fcberraschend – ein Fehlen klar definierter strategischer Priorit\u00e4ten zur Kl\u00e4rung von Konflikten im Feld des Open Access, mit denen zwischen verschiedenen Gruppen von Stakeholdern, die oft auf der Grundlage konkurrierender Interessen agieren und sich auf zahlreichen Ebenen in Kommunikation, Politik und Praxis durchsetzen, vermittelt werden k\u00f6nnte.
\n\n\n\nDaraus ergibt sich eine besondere Komplexit\u00e4t im Beziehungsgeflecht zwischen den an der Wissenschaftskommunikation und den in allen Feldern des Open Scholarship beteiligten Akteurinnen und Akteuren. Einige der am Kontroversesten diskutierten Punkte betreffen:
\n\n\n\nDies ist selbstverst\u00e4ndlich eine unvollst\u00e4ndige Liste aller offenen Punkte, durch die aber schon deutlich wird, dass Konfliktl\u00f6sungen und Kompromissfindung im Bereich der Wissenschaftskommunikation in unterschiedlichsten Variationen geschehen kann, die sich um die Kernthemen der Unabh\u00e4ngigkeit von Wissenschaft und Forschung, Governance-Strukturen und Finanzierung drehen.
\n\n\n\nEs gibt unterschiedliche Meinungen und insgesamt fehlenden Konsens dar\u00fcber, in welchem Ausma\u00df die Ziele von Open Scholarship erreicht werden m\u00fcssen, um die Open Scholarship-Bewegung insgesamt als erfolgreich zu deklarieren. Teilweise ist dies auf das Fehlen klar definierter Ziele zur\u00fcckzuf\u00fchren, was bedeutet, dass es bisher schwierig war, einen klar formulierten Weg mit definierten Zwischenzielen festzulegen. Die Gesamtlage der unterschiedlichen und teilweise konkurrierenden Akteure sowie der Vielzahl komplexer Prozesse trug dazu auch nur bedingt bei.
\n\n\n\nManche Aspekte scheinen jedoch von allen Beteiligten allgemein akzeptiert werden zu k\u00f6nnen:
\n\n\n\nUnter Ber\u00fccksichtigung der oben genannten strategischen Ziele und Erfolgskriterien ist es m\u00f6glich, mehrere Ma\u00dfnahmen-Cluster zu definieren, die umgesetzt werden m\u00fcssen, um die genannten Ziele und Kriterien zu erreichen. Auch wenn es zwar keinen klar proklamierten Konsens der Open Scholarship-Bewegung dar\u00fcber oder \u00fcber die explizite Reihenfolge von Priorisierung gibt, so besteht doch Einigkeit dar\u00fcber, dass alle diese Ma\u00dfnahmen zumindest bis zu einem gewissen Grad wichtig sind.
\n\n\n\nDiese strategischen Cluster adaptieren wir hier von Fecher und Friesike (2013); sie bilden die Grundlage f\u00fcr die skizzierte Gesamtstrategie.
\n\n\n\nIn der \u00dcberzeugung, dass es eine ungleiche und ungerechte Verteilung des Zugangs zu Wissen gibt, hat Open Scholarship zum Ziel, Wissen aus Wissenschaft und Forschung (einschlie\u00dflich Publikationen, Code, Methoden, Daten und Lehrmaterialien) f\u00fcr alle mit Zugang zu moderner Technologie (z.B. Computer und Internetanschluss) frei zug\u00e4nglich und weiter nutzbar zu machen. Insbesondere muss dies f\u00fcr \u00f6ffentlich gef\u00f6rderte Wissenschaft und Forschung gelten.
\n\n\n\nWichtig ist, dass der demokratische Aspekt von Open Scholarship nicht nur die Forderung nach gleichem Zugang zu Wissen beinh\u00e4lt, sondern auch die offene Bef\u00e4higung, mit gleichen M\u00f6glichkeiten zum Wissen beizutragen, und mit gleichen Rechten an den Entscheidungen der globalen Gemeinschaft teilzunehmen, die sich auf die Schaffung und Verbreitung von Wissen auswirken. Letzteres bedeutet, dass Open Scholarship kontr\u00e4r zu auf Machtstrukturen basierenden, geschlossenen Institutionen wie exklusiven Vereinen und Clubs steht, die auf eine kleine Anzahl von Teilnehmern beschr\u00e4nkt sind, welche f\u00fcr die gesamte internationale Gemeinschaft entscheiden – egal ob diese geschlossenen Vereinigungen von institutionellen und staatlichen Geldgebern unterst\u00fctzt werden oder exklusive Bottom Up-Organisationen darstellen (z.B. kleine Gruppen angesehener Autorinnen und Autoren).
\n\n\n\nIn der Tat scheint es ziemlich unwahrscheinlich, dass mehr als 10 Millionen hochgebildete und intelligente Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sich mit Regeln einverstanden zeigen w\u00fcrden, die ohne ihr Zutun von einer kleinen Anzahl von Menschen (oder – schlimmer noch – von Advokatengruppen mit prim\u00e4r finanziellen Interessen) f\u00fcr sie eingef\u00fchrt wurden. Ein wahrscheinlicheres Szenario ist, dass die neuen Regeln f\u00fcr Open Scholarship in \u00f6ffentlicher Diskussion durch viele gemeinsame Projekte in kollektiv-geteilter Erstellung – genau wie die hier vorliegende Strategie – erscheinen werden.
\n\n\n\nEs wurden zahlreiche spezifizierte Ma\u00dfnahmen und Herangehensweisen vorgeschlagen, um demokratische Werte in Open Scholarship dezentral zu verwirklichen, darunter Peer-to-Peer- und Blockchain-basierte Mechanismen.
\n\n\n\nWenn wir auf die Etablierung von Prinzipien des Open Scholarship hinarbeiten, erkennen wir an, dass es potentiell Komplexit\u00e4t oder sogar Konflikte auf diesem Weg geben wird, wenn sich Richtlinien, Policies und Arbeitspraktiken weiterentwickeln. Das Bewusstsein f\u00fcr die breitere Wissenschafts-, Forschungs-, und Bildungslandschaft wird dazu beitragen, Open Scholarship so zu positionieren, dass es die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Wirkung entfalten kann und das Potenzial anderer, gegenl\u00e4ufiger Policies und Priorit\u00e4ten abschw\u00e4cht. So sollten beispielsweise Vorschl\u00e4ge zur Novellierung des Urheberrechts in der EU, die eine Beschr\u00e4nkung der Befugnis zur Durchf\u00fchrung von TDM (Text und Data Mining) oder Ma\u00dfnahmen zur F\u00f6rderung des geistigen Eigentums (IP) und der Kommerzialisierung vorsehen, mit Ma\u00dfnahmen, die eine breite Nutzung von Daten, Forschung und Wissen erm\u00f6glichen, in Einklang gebracht werden. Es gibt eine Reihe von aktuellen Initiativen, die auf die Entwicklung von Copyright-Frameworks hinarbeiten, die der Sache von Open Scholarship zutr\u00e4glich sind.
\n\n\n\nWeitere spezifische Aspekte beinhalten:
\n\n\n\nDem Grundsatz folgend, dass die Schaffung von Wissen durch Zusammenarbeit effizienter und durch Kritik gest\u00e4rkt wird, versucht Open Scholarship Netzwerkeffekte zu nutzen, indem es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verbindet und Prozesse aus Wissenschaft und Forschung auf allen Ebenen transparent macht.
\n\n\n\nEine solche Optimierung kann durch die Modularisierung des Wissensbildungs-Prozesses, die \u00d6ffnung der wissenschaftlichen Wertsch\u00f6pfungskette, die Integration externer Wissensquellen und kollektiver Intelligenz sowie die Erleichterung der Zusammenarbeit durch Online-Tools und -Plattformen erreicht werden. Diese Art von Openness/Offenheit im Forschungsprozess selbst stellt einen Paradigmenwechsel weg vom traditionell geschlossenen und unabh\u00e4ngigen Charakter der Forschung dar.
\n\n\n\nWeitere wichtige Aspekte beinhalten:
\n\n\n\nUm die Vorteile von Open Scholarship vollumf\u00e4nglich nutzen zu k\u00f6nnen, sind digitale Plattformen, Tools und Dienste f\u00fcr die Verbreitung und Zusammenarbeit erforderlich. Eine solche technische Infrastruktur kann mit aktuellen Standardtechnologien und zu wesentlich geringeren Kosten als herk\u00f6mmliche Publikationsmechanismen aufgebaut werden.
\n\n\n\nGegenw\u00e4rtig gibt es einen allgemeinen Mangel an Finanzmitteln und Unterst\u00fctzung f\u00fcr kritische Aspekte einer offenen wissenschaftlichen Infrastruktur, trotz ihrer klaren Rolle bei der Definition von Forschungspraktiken und -abl\u00e4ufen.
\n\n\n\nBeispiele f\u00fcr schon bestehende Infrastrukturen sind das DOAJ, arXiv inkl. fachspezifischer Auspr\u00e4gungen wie socArXiv, mediArXiv, Humanities Commmons, das Open Science Framework, Sherpa/RoMEO, ORCID, die Open Science Foundation, das Public Knowledge Project, Open Journals und die Open Knowledge Foundation, die neben vielen anderen Diensten einer Reihe von Interessengruppen entscheidende Dienste anbieten. Ohne nachhaltige Finanzierungsquellen sind diese Dienstleistungen nach wie vor anf\u00e4llig f\u00fcr Zusammenbruch oder den Erwerb durch Akteure des privaten Sektors, wobei letzteres immer h\u00e4ufiger zu beobachten ist.
\n\n\n\nUm das Risiko eines Zusammenbruchs dieser offenen Web-Infrastruktur zu verringern und ihre Kapazit\u00e4ten zu erh\u00f6hen, ist eine weitere und kontinuierliche Unterst\u00fctzung durch Geldgeber f\u00fcr jede Art von nachhaltiger wissenschaftlicher Infrastruktur erforderlich (siehe dazu z.B. Anderson et al., 2017, Lewis et al., 2018). Ein Teil der Budgets der Forschungsf\u00f6rderer sollte daf\u00fcr bereitgestellt werden (z.B. 2%), und Initiativen wie SCOSS und die Open Research Funders Group sollten in dieser Hinsicht voll unterst\u00fctzt werden.
\n\n\n\nZu diesen unterst\u00fctzenswerten Infrastruktureen z\u00e4hlen Elemente wie:
\n\n\n\n\u00c4hnlich wie bei \u00f6ffentlicher Infrastruktur im herk\u00f6mmlichen Sinne (Stra\u00dfen, Schienen, Kanalisation, etc.) kann auch offene digitale Infrastruktur als ein Netz von Technologien betrachtet werden, die nicht wirklich Beachtung findet, solange sie problemlos funktioniert. \u00c4hnlich wie ein defektes Stra\u00dfensystem wird auch bei der digitalen Infrastruktur ihr Wert f\u00fcr den Laien zumeist erst sichtbar, wenn sie nicht mehr so funktioniert, wie man dies bisher gewohnt war. Als Beispiel kann hier vielleicht der Ansatz des automatisierten und integrierten Datenaustausches dienen – wenn sich dies als Standard durchgesetzt hat, wird der Schritt zur\u00fcck zu Einzeleinreichungen bei Online-Repositorien ohne automatische Metadaten-Generierung erst wirklich als m\u00fchsam und ineffizient bewusst.
\n\n\n\nWas letztendlich mit solchen Infrastrukturen erreicht werden k\u00f6nnte, ist ein modernisierter Prozess gro\u00df angelegter, datenintensiver Forschung, die durch leistungsstarke Computercluster, die alle geographischen, technischen und disziplin\u00e4ren Grenzen \u00fcberschreiten, kollaborativ betrieben wird.
\n\n\n\nDie potenziellen sozialen Aspekte solcher Dienste bedeutet die Entstehung zus\u00e4tzlicher M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine Reihe von Anwendungsf\u00e4llen – darunter erweitertes Networking, Marketing sowie Informationsaustausch \u00fcber akademische Grenzen hinweg bspw. mittels Diskussionsforen.
\n\n\n\nBasierend auf der Erkenntnis, dass sich echter gesellschaftlicher Impact erst mit gesellschaftlichem Engagement in Wissenschaft und Forschung sowie einer leicht verst\u00e4ndlichen Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse entfalten kann, hat Open Scholarship zum Ziel, die \u00d6ffentlichkeit zur Zusammenarbeit in der Forschung durch Community Science anzuregen und einzubinden.
\n\n\n\nWeb 2.0-Technologien sind in der Lage, Wissenschaft durch die Bereitstellung nicht-spezialisierter Zusammenfassungen, mittels Blogging sowie andere weniger formale Kommunikationsmethoden leichter verst\u00e4ndlich und zug\u00e4nglich zu machen. Der gesellschaftliche Impact (z.B. ein besseres Verst\u00e4ndnis des Weltgeschehens) sollten f\u00fcr Wissenschaft und Forschung dabei keinen Neben- oder Nischenaspekt darstellen, sondern einen wesentlichen Teil der Motivation darstellen, in Wissenschaft und Forschung t\u00e4tig zu werden.
\n\n\n\nViele der genannten Punkte beziehen sich auf die sich wandelnde Rolle der oder des Wissen Schaffenden (der Wissenschaftlerin, des Wissenschaftlers) in einer modernen, digitalen Gesellschaft und l\u00e4sst sich auf zwei Hauptaspekte festlegen:
\n\n\n\nAls essentielle Elemente sind hier zu nennen:
\n\n\n\nUm das Verhalten von in Bildung, Wissenschaft und Forschung t\u00e4tigen Personen zu \u00e4ndern, ist es notwendig, die Art und Weise der Reputationsgenerierung zu \u00e4ndern. Zu \u00e4ndern, wie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bewertet werden, bedeutet die Einf\u00fchrung neuer Metriken, die unterschiedliche Werte und Formen wissenschaftlicher Wirkungsweisen widerspiegeln; siehe hierzu zum Beispiel den Metric Tide report oder den EU report on next-generation metrics.
\n\n\n\nJedoch ist festzustellen, dass die Verwendung fortschrittlicher Metriken und Analysen f\u00fcr die Forschungsbewertung innerhalb der Wissenschaft noch in den Kinderschuhen steckt. In der Praxis w\u00fcrde die Suche nach einer Integrationsm\u00f6glichkeit von Offenheitsmetriken der Forschung in die Algorithmen des Hochschulrankingsystems direkt dazu f\u00fchren, dass Offenheitswerte in Policies und Richtlinien eingebettet und entsprechende Ma\u00dfnahmen nach offenen Kernmetriken ausgerichtet w\u00fcrden. Eine Alternative, die f\u00fcr viele jedoch nicht allzu attraktiv erscheint, w\u00e4re die Abschaffung jeglicher Form von Bewertung und Messung, da dies gern rundheraus als schlecht f\u00fcr den Fortschritt von Wissenschaft und Forschung angesehen wird.
\n\n\n\nEs gilt mittlerweile als allgemein anerkannt, dass sich traditionelle Metriken zur Messung des wissenschaftlichen Impacts als problematisch erwiesen haben, z.B. durch eine zu starke Fokussierung auf Journal-basierte Publikationen oder durch eine unangemessene Anwendung innerhalb der Ebene einzelner Journals. Als der unr\u00fchmlichste Vertreter traditioneller Metriken muss sicherlich der Journal Impact Factor gesehen werden, eine Metrik, die Durchschnittswerte von Zitationen verteilt auf Journals berechnet, aber auf Artikel- und Individualebene oft unangemessen verwendet wird und die Bewertung auf in erfassten Journals publizierte Forschungsergebnisse limitiert und damit innovative Formen der Forschungsbewertung klar schlechter stellt, da diese einfach nicht beachtet werden (Lariviere and Sugimoto, 2018).
\n\n\n\nOpen Scholarship sucht nach alternativen Metriken (auch bekannt als altmetrics, die jedoch nicht mit der gleichnamigen Firma, Altmetric verwechselt werden sollten), welche den neuen M\u00f6glichkeiten digital vernetzter Werkzeuge Rechnung tragen k\u00f6nnen, mit denen die Wirkung von Wissenschaft und Forschung auch \u00fcber ehemals unsichtbare Aktivit\u00e4ten nachverfolgt, erfasst und messbar gemacht werden k\u00f6nnen. Dazu geh\u00f6ren u.a. Social Sharing, Tagging, Bookmarks, die Aufnahme in kuratierte Sammlungen, Adressierung verschiedener Arten von Lesenden- und Zielgruppen, Beteiligung durch Kommentare und Diskussionen, Rezensionen, sowie die Verwendung oder Zitierung in Nicht-Journal-Formaten, die alle den Kontext eines Forschungsobjekts abbilden. Wichtig ist, dass somit neue Formen der Information \u00fcber die Verbreitung von Forschung sowie den Prozess der Beteiligung und Zusammenarbeit beinhalten, die dazu beitragen wollen, die traditionelle Sicht der Ver\u00f6ffentlichung als das Ende einer eng gefassten Forschungspipeline zu erweitern.
\n\n\n\nDaher sind die Prinzipien verantwortungsvoller Metriken eng mit den Zielen von Open Scholarship verbunden:
\n\n\n\nDurch die hier genannten Faktoren kann die Erhebung von Metriken eine zentrale Rolle in der Zukunft von Open Scholarship spielen durch:
\n\n\n\nFragen der Transparenz und Reproduzierbarkeit gelten sowohl f\u00fcr Wissenschaft und Forschung selbst als auch f\u00fcr die Mechanismen, an denen unsere Forschung gemessen wird (z.B. ob eine Metrik unabh\u00e4ngig reproduzierbar ist). Furner, 2014 bietet einen ethischen Rahmen f\u00fcr die Bibliometrie, der auf breitere Metriken verallgemeinert werden kann.
\n\n\n\nNat\u00fcrlich birgt auch die Einf\u00fchrung neuer Metriken Gefahren, da alle Metriken in die Irre gef\u00fchrt bzw. mi\u00dfbraucht werden k\u00f6nnen und neue Metriken neue, bisher wenig erforschte M\u00f6glichkeiten zur Manipulation bieten. Neue Metriken l\u00f6sen auch nicht das “Publish-or-Perish”-Problem, sondern \u00fcbertragen es nur. Damit kommt den qualitativen Bewertungsverfahren auch in der Zukunft der Forschungsbewertung eine gro\u00dfe Bedeutung zu.
\n\n\n\nMotiviert durch die Erkenntnis, dass Forschung eine Integration m\u00f6glichst aller Perspektiven und Meinungen genauso erfordert wie die Einbeziehung einer engagierten Community von Akteuren, versucht Open Scholarship sicherzustellen, dass Vielfalt und Integration Grundlage aller wissenschaftlichen Konversation darstellt. Dieser Aspekt wird zwar mit den anderen von Fecher und Frieseke (2013) definierten Denkschulen bzw. Schools of Thought teilweise gestreift, aber aufgrund von zahlreichen gef\u00fchrten Diskussionen und seitdem stattgefundenen Ereignissen sind wir der Meinung, dass ein eigener Abschnitt hier angebracht ist, um die Bedeutung dieses Themas hervorzuheben.
\n\n\n\nZu den wichtigsten Aspekten geh\u00f6ren hier:
\n\n\n\nDieser Abschnitt der Strategie beschreibt einige der St\u00e4rken der sog. Open Scholarship-“Bewegung” oder auch -“Community”.
\n\n\n\nOpen Scholarship-Aktivit\u00e4ten als Teil einer breiteren Openness-Bewegung profitieren von Synergien aus Kooperationen mit Bef\u00fcrwortern aus anderen Sektoren. So wird beispielsweise Open Scholarship als Schnittstelle zu Open Education gesehen, kann aber auch auf einen Erfahrungsschatz und Policies zur\u00fcckgreifen, die im Austausch mit der Open Source-Bewegung geformt und gest\u00e4rkt wurden.
\n\n\n\nBedeutende Erfolge in Open Scholarship sind oft durch die Arbeit leidenschaftlich engagierter Verfechterinnen und Verfechter m\u00f6glich, insbesondere in den Bereichen Policy, Interessensvertretung und der Einf\u00fchrung des Themas in neuen Bereichen.
\n\n\n\nF\u00fcr das Open Scholarship-Movement werden sie besonders wichtig, wenn ihre Erfahrungen und ihr Wissen durch den Aufbau von Kooperationen, Netzwerken und Gemeinschaften und Mentorenmodellen geteilt und vervielf\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen.
\n\n\n\nEs wird mehr und mehr deutlich, dass Open Scholarship in all seinen Facetten sinnvoll erscheint. Entsprechende \u00dcbersichten bspw. von McKiernan et al., 2016, Tennant et al., 2016, sowie McKiernan, 2017 und Katz et al., 2018 k\u00f6nnen hier als Einstieg dienen. Der Impact des Open Scholarship-Unterfangens ist mittlerweile auf zahlreichen Ebenen – von der Praxis des Einzelnen bis hin zu inter-/nationalen Policies zu Open Access und Open Science sichtbar.
\n\n\n\nWichtige Projekte, Gruppen und Wissenschaftler haben verschiedene Aspekte von Open Scholarship und deren Auswirkungen erforscht und als so gut wie ausschlie\u00dflich positiv bewertet. W\u00e4hrend die Bewegung w\u00e4chst, wird sich die Evidenzbasis und die Tiefe der kritischen Analyse weiter entwickeln und reifen.
\n\n\n\nAls Beispiel kann hier der “gr\u00fcne” und”goldene” Weg zu Open Access dienen. Gr\u00fcnes OA bezieht sich hier auf das Recht der Selbstarchivierung, wohingegen Gold OA die Ver\u00f6ffentlichung in einer Open Access-Zeitschrift benennt. Obwohl davon abgesehen auch Varianten existieren (z.B. Diamant, Bronze, Platin OA), so haben die Modelle von Gr\u00fcnem und Goldenem OA die weiteste Verbreitung \u00fcber geografische, institutionelle oder sektorale Bereiche hinweg.
\n\n\n\nDie Zunahme und Adoption des Preprint-Modells als Methode, um Forschungsergebnisse schneller verf\u00fcgbar und transparenter zu machen. In den letzten zwei Jahren hat dies zu einer sich schnell entwickelnden Landschaft rund um Preprints gef\u00fchrt, in der sich technologische Innovationen und Praktiken der Communities gegenseitig bei der Weiterentwicklung unterst\u00fctzen.
\n\n\n\nDas kontinuierlich wachsende Spektrum an hochrangigen Deklarationen zur Unterst\u00fctzung von Offenheit/Openness (\u00fcblicherweise in der Form von Open Access, aber oft auch weiter gefasst) bietet intern konsistente Ziele und Ma\u00dfnahmen, die das Ergebnis zahlreicher Diskussionen und intensiver Arbeit auf unterschiedlichsten Levels darstellen.
\n\n\n\nDieser Aspekt ergibt sich aus einer Kombination von dynamischen, breit angelegten und koh\u00e4renten Top-Down-Ans\u00e4tzen (politische Initiativen von Geldgebern, Regierungen, Institutionen) mit Bottom-Up-Ans\u00e4tzen (Graswurzel-Bewegungen, Individuen). Es ist weiterhin essentiell, dass die Agenda f\u00fcr Open Scholarship auf h\u00f6chster politischer Ebene anerkannt bleibt. Das UK House of Commons Science and Technology Committee into research integrity oder die durch internationale F\u00f6rdergremien initiierte cOAlition S k\u00f6nnen als Beispiel daf\u00fcr gelten.
\n\n\n\nEine Herausforderung, die Top-Down-Policies mit sich bringen, ist die Tatsache, dass Institutionen wie Regierungen und Geldgeber normativ vorgeben, an welche Regeln Forschende sich in Bezug auf Datenaustausch, offenen Code und \u00e4hnliches zu halten haben, aber oftmals keine entsprechenden Ressourcen oder Infrastruktur bereitstellen, um dieses Verhalten zu erm\u00f6glichen.
\n\n\n\nBottom-Up-Policies wiederum verkn\u00fcpfen oftmals Best-Practices aus bestehenden Wissenschaftsgemeinschaften und sind im Vergleich zu Top-Down-Ans\u00e4tzen h\u00e4ufiger freiwillige Selbstverpflichtungen im Gegensatz zum obligatorischen Dogma. Eine Bewertung des Alignments zwischen Top-Down- und Bottom-Up-Policies k\u00f6nnte dazu beitragen, Synergien aus beide Ans\u00e4tzen zu schaffen und somit Open Scholarship besser zu f\u00f6rdern.
\n\n\n\nBetrachtet man die thematische Breite von Open Scholarship (z.B. Open Access, Open Evaluation, Open Data, Open Source, Cititzen Science) und die enorme Vielfalt der Organisationen und Individuen, die die Weiterentwicklung dieser Bereiche vorantreiben, so wird deutlich, die sich ver\u00e4ndernde Themenlandschaft der Bewegung zu erfassen.
\n\n\n\nF\u00fcr eine konzertierte Weiterentwicklung wird es daher entscheidend sein, dass diese Bem\u00fchungen in Zukunft st\u00e4rker miteinander verkn\u00fcpft werden.
\n\n\n\nAls Beispiel sei hier die die Scientific Electronic Library Online (SciELO) genannt, die sich in Lateinamerika, Portugal und S\u00fcdafrika etabliert hat. Ebenso erfreut sich Africa Journals Online (AJOL) auf dem afrikanischen Kontinent gro\u00dfer Beliebtheit.
\n\n\n\nOpen Scholarship wurde von wichtigen internationalen Organisationen, die in Wissenschaft, Forschung und Lehre t\u00e4tig sind, anerkannt und erf\u00e4hrt Unterst\u00fctzung durch Institutionen auf der ganzen Welt.
\n\n\n\nOpen Scholarship folgt im Allgemeinen einer gemeinsame Sprache (zumeist Englisch), um das Verst\u00e4ndnis untereinander zu erleichtern. Weiter unten wird weiter darauf eingegangen, inwiefern dies auch eine Herausforderung darstellen kann.
\n\n\n\nDas Open Scholarship-Movement ver\u00f6ffentlicht Artikel und Ressourcen, die in der Regel kostenlos sind, von Suchmaschinen gut gefunden werden k\u00f6nnen, leicht auf mobilen Ger\u00e4ten zu lesen und schnell mit Hilfe eing\u00e4ngiger Grafiken und Multimedia-Inhalten illustriert sind. Die Bereitschaft, zeitgem\u00e4\u00dfe Technologien zu nutzen, hilft dem Open Scholarship-Movement dabei, ihre Ideen schneller in die Breite zu tragen, als dies mit traditionellen Publikationsmethoden m\u00f6glich w\u00e4re.
\n\n\n\nEntsprechende Praktiken wie die aktive Nutzung plattformunabh\u00e4ngiger Textformatierung (z.B. durch die Auszeichnungssprache Markdown), die Bereitstellung wohlgeformter Dokumentstrukturen \u00fcber klar ausgezeichnete \u00dcberschriften, Abs\u00e4tze, etc, und eine proaktive Zuordnung von Alt-Texten f\u00fcr Bilder und beschreibende Informationen f\u00fcr Grafiken, Videos usw. tr\u00e4gt nicht nur dazu bei, Informationen maschinenlesbar zu machen, die f\u00fcr die korrekte Verbreitung von Informationen \u00fcber das Semantic Web ben\u00f6tigt werden, sondern hat auch den Vorteil, dass diese Informationen auch barrierefrei zug\u00e4nglich sind (siehe z.B. die grundlegenden Accessibility Guidelines des UK Home Office Digital).
\n\n\n\nDiese Herausforderungen stellen potenzielle Schwerpunkte der zuk\u00fcnftigen Diskussion, Forschung und Policy-Entwicklung dar. Sie umfassen sowohl externe Bedingungen im gr\u00f6\u00dferen \u00d6kosystem von Wissenschaft und Forschung als auch interne Bedingungen, die innerhalb der Open Scholarship-Bewegung bestehen. Nicht alle Herausforderungen sind gleich oder in jedem potenziellen Kontext oder in jeder lokalen Community vorhanden. Die folgenden Aspekte werden jedoch h\u00e4ufig in Diskussionen \u00fcber Open Scholarship-Strategien diskutiert und sollten daher hier hervorgehoben werden.
\n\n\n\nEs besteht derzeit wenig Konsens dar\u00fcber, ob Open Scholarship in Zukunft ausschlie\u00dflich durch gemeinn\u00fctzige Einrichtungen betrieben werden sollte, die von der globalen Wissenschaftscommunity gesteuert werden (einschlie\u00dflich Wohlt\u00e4tigkeitsorganisationen, non-profits und NGOs), oder ob es Raum f\u00fcr private oder gesch\u00e4ftliche Interessen geben kann.
\n\n\n\nEs scheint denkbar und wahrscheinlich, dass die Zukunft ein gemischtes Modell hervorbringen wird, das alle Akteurstypen vereint, obwohl die relative Position, Macht und der Status dieser Akteure noch unklar ist und weitere Entwicklungen abzuwarten sind. Hier bedarf es weiterer Diskussionen, um die weit verbreitete Tr\u00e4gheit der aktuellen Gesch\u00e4ftsmodelle zu \u00fcberwinden. Dies schlie\u00dft ein:
\n\n\n\nOpen Scholarship zeichnet sich durch zahlreiche konkurrierende, parallele oder sich \u00fcberschneidende Definitionen in Bezug auf Forschungsprinzipien und -praxis aus. Dementsprechend entwickeln Stakeholder wie Regierungen, \u00f6ffentliche und private Geldgeber und Forschungs- und Weiterbildungs-Institutionen kontinuierlich Strategien mit unterschiedlicher Auspr\u00e4gung zur Steuerung von Open Scholarship-Initiativen.
\n\n\n\nDiese Richtlinien \u00fcberspannen L\u00e4ndergrenzen, wissenschaftliche Disziplinen sowie Aspekte des Open Scholarship-\u00d6kosystems und schreiben der Wissenschafts- und Forschungsgemeinschaft unter anderem durch staatliche Ma\u00dfnahmen, F\u00f6rderungsanforderungen und institutionelle Mandate Regeln, Vorschriften und Richtlinien vor.
\n\n\n\nAlle aktuellen Erkenntnisse deuten darauf hin, dass sich die Dynamik von Open Scholarship im Hinblick auf ein breiteres Verst\u00e4ndnis von Themen und die \u00dcbernahme von entsprechenden Praktiken (z.B. in Bezug auf die Anzahl der institutionellen Open Access-Policies, wie von ROARMAP angegeben) verst\u00e4rkt.
\n\n\n\n\n\nDiese Verteilung geschieht jedoch oft langsam und graduell, und hat vielfach mit Reibungen zu k\u00e4mpfen. Daher sollte weiter vielfach experimentiert werden, um die Anwendbarkeit von offenen Praktiken auch in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfstab zu demonstrieren, um daraus abgeleitet eine weiter steigende Wachstumsrate und den umfassenden Impact von Open Scholarship zu erh\u00f6hen.
\n\n\n\nOftmals scheint die Open Scholarship-Bewegung relativ streitlustig zu sein, wenn es um Kleinigkeiten geht, ohne dass Einigkeit \u00fcber die grundlegenden Fragen erzielt wurde.
\n\n\n\nEine Konzentration auf die Kernprinzipien und die Feststellung, dass diese als gemeinsame Basis einen fruchtbaren Boden f\u00fcr weitere, produktive Diskussionen um Open Scholarship bilden, sollte stets im Auge behalten werden.
\n\n\n\nZu den im Open Access-Bereich schon vielfach ge\u00e4u\u00dferten Elementen z\u00e4hlen:
\n\n\n\nEs ist wichtig, hier abschlie\u00dfend herauszustellen, dass alle potentiell beteiligten Personen selbstverst\u00e4ndlich weiterhin das tun k\u00f6nnen, was sie bereits gut getan haben – auch wenn sie Open Scholarship als neues Handlungsfeld annehmen. Mit Weller, 2014, Veletsianos und Kimmons, 2016 und McKiernan, 2017 sehen wir Inklusivit\u00e4t als ein entscheidendes Merkmal der sozialen Bewegung, die Open Scholarship darstellt. W\u00e4hrend das, was wir hier beschrieben haben, im Idealfall alle vorgenannten Praktiken umfassen kann, kann ein Engagement in Open Science und Scholarshio als Instanzen in einem Spektrum von Praktiken angesehen werden, in welchem jedes Individuum f\u00fcr sich selbst aushandelt muss, wie es sich dazu positionieren m\u00f6chte.
\n\n\n\nDaher sollten zuk\u00fcnftige Kommunikationsbem\u00fchungen darauf konzentrieren, deutlich zu machen, dass Praktiken der Openness keineswegs komplett neue Handlungsweisen darstellen, sondern vielfach “nur” effizientere und damit lohnenswertere Variationen von derzeitigen Praktiken darstellen. Dar\u00fcber hinaus lohnt es, sich klar zu machen, dass Offenheit in Wissenschaft, Forschung und Lehre eine lange Tradition hat, derer wir uns zu Beginn des 21. Jahrhunderts neu besinnen sollten – damit die u.a. von Watson, 2015 gestellte rhetorische Frage “When will 'open science' become simply 'science'?” bald mit einem “Heute und hier!” beantwortet werden kann.
\n\n\n\nWir befinden uns inmitten einer rasanten globalen Weiterentwicklung von Tools, Services und Konzepten im Bereich Open Scholarship; jedoch gab es bis heute wenig strategische Koordination bei der Umsetzung der verschiedenen Aspekte von Open Scholarship. Einfach mehr Zeit, M\u00fche und Geld in die Aufrechterhaltung des Status Quo zu investieren, mit obskuren und fehlgeleiteten Anreizen und einer verzerrten Abh\u00e4ngigkeits- und Machtdynamik, ist f\u00fcr das globale Wissenschaftssystem eindeutig nicht mehr tragbar.
\n\n\n\nDieses Dokument m\u00f6chte eine umfassende und strategische L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem bieten. Indem es Open Scholarship in seine konstituierenden Elemente zerlegt, ermutigt es die zahlreichen involvierten Communities, als Kollektiv kleine Schritte in Richtung einer offeneren Kultur mit relativ geringem Aufwand zu unternehmen. Ausf\u00fchrlich haben wir die Vor- und Nachteile dieser vorgeschlagenen Schritte diskutiert und die Gr\u00fcnde, potenzielle Bedrohungen sowie die vorhandenen St\u00e4rken und unterst\u00fctzenden Initiativen des Movements um Open Scholarship skizziert. Wir glauben, dass eine koordinierte Umsetzung dieser Strategie notwendig sein wird, um sicherzustellen, dass wir nicht auf L\u00f6sungen zur\u00fcckgreifen, die die weitere Entwicklung offener Forschungspraktiken auf globaler Ebene behindern k\u00f6nnten.
\n\n\n\nUm zu vermeiden, dass die Forschungsgemeinschaft in den n\u00e4chsten gro\u00dfen profitorientierten Businessplan eingebunden wird, der nur Lippenbekenntnisse zu den Leitwerten, Prinzipien und Praktiken des Open Scholarship abgibt, muss die Wissenschaft ihre wissenschaftliche Praxis auf offene Grundprinzipien ausrichten – vor allem auf den freien Zugang zu Wissenschaft und Forschung, aber auch auf die M\u00f6glichkeit, frei an Forschungsergebnissen in all ihren Formen teilzunehmen und diese wiederzuverwenden. Wir sehen diese Freiheiten als wesentlich f\u00fcr jedwege Art von Zukunft des Open Scholarship.
\n\n\n\nWichtiger Hinweis Der neueste Projektentwurf befindet sich in Entwicklung und ist f\u00fcr Beitr\u00e4ge unter GitHub verf\u00fcgbar. Bitte beachte die Datei README f\u00fcr weitere Details; die Hauptinhaltsdatei zum Bearbeiten ist hier zu finden. \u00c4nderungen an dieser Datei werden, sofern durch die Moderation genehmigt, automatisch auf dieser Webseite aktualisiert.
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\n\n\n\nHeader image by Mark K\u00f6nig on Unsplash.
Scientific articles are theoretically rich in details about antibodies, cell lines, model organisms, or software tools. However, these details are often poorly reported and remain locked in unstructured text, making it difficult, or impossible, to reproduce experiments. Mentions are often ambiguous, inconsistent, or difficult to track across studies. This is where Research Resource Identifiers (RRIDs) come to the rescue. RRIDs are unique persistent identifiers (PIDs) assigned to key research resources and are structured (for example, RRID:AB_572263) to transform a vague mention (like \"anti-GFP antibody\") into something precise, traceable, and comparable across studies. Unlike plain text mentions, these PIDs are globally unique, machine-readable, and linked to curated metadata.
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Reading an article, you can find references to RRIDs using the SciLite tool.
\n\n\n\n![\"A](\"https://blog.europepmc.org/wp-content/uploads/2026/05/Screenshot-2026-05-11-at-14.43.44.png\")
Through this collaboration, Europe PMC now indexes over one million RRIDs (in over a hundred thousand papers), transforming previously fragmented data into a structured, discoverable dataset of literature and associated RRIDs combined. This integration enhances reproducibility, supports large-scale meta-analyses, and enables downstream reuse in emerging tools and workflows. By combining RRIDs with other search terms, users can perform precise, targeted queries, significantly improving the specificity and utility of searches across the Europe PMC platform.
\n\n\n\nAs RRID coverage and adoption continue to grow, these connections could support new approaches to reproducibility monitoring, resource validation, trend analysis, and AI-driven discovery tools built on structured scientific knowledge rather than unstructured text alone.
\n\n\n\n\n\n\n\nWritten by Matthew Jeffryes and Melissa Harrison from Europe PMC and Anita Bandrowski and Martijn Roelandse from SciCrunch.
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\n\n\n\nNote: This statement positions artistic research within the framework of academic freedom while acknowledging the urgent need to respond to emergent authoritarianism and its consequences for cultural production and knowledge creation.
\n\n\n\n\n\n\n\nSignatures
\n\n\n\nFelix Stalder, Prof. Zurich / University of the Arts
\n\n\n\nPaul Feigelfeld, Prof. / Mozarteum University Salzburg
\n\n\n\nAxel Stockburger, Assoc. Prof. / Academy of Fine Arts, Vienna
\n\n\n\nClemens Apprich, Prof. / University of Applied Arts Vienna
\n\n\n\nDani Ploeger, Prof. / University of Music and Theatre Munich
\n\n\n\nSu Steinmassl, Prof. / Mozarteum University Salzburg
\n\n\n\nBoris Cuckovic Berger, / Prof. Ludwig Maximilian University of Munich
\n\n\n\nHito Steyerl, Prof. / Academy of Visual Arts Munich
\n\n\n\nFrancis Hunger / Academy of Visual Arts Munich
\n\n\n\nVolker M\u00f6llenhoff / Academy of Visual Arts Munich
\n\n\n\nConstant Dullaart, Prof. / Academy of Visual Arts Nurnberg
\n\n\n\nRoland Meyer, Prof. / University of Zurich and Zurich University of the Arts
\n\n\n\nChristy Westhovens / University of Music and Theatre Munich
\n\n\n\nKevin B. Lee / Prof. Universit\u00e0 della Svizzera Italiana
\n\n\n\nSarah Ciston, Prof. / Academy of Media Arts Cologne
\n\n\n\n","doi":"https://doi.org/10.59350/541ds-1j069","guid":"https://carrier-bag.net/?p=2622","image":"https://carrier-bag.net/wp-content/uploads/2026/03/Petosky-Stone-by-cobalt123-is-licensed-under-CC-BY-NC-SA-2.0.jpg","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1773619200,"rid":"4c8p8-jnt33","summary":"Our teaching, research and artistic practices engage critically with contemporary social, cultural and technical systems in need of investigation and imagination beyond cycles of hype and doom. Challenging dominant assumptions and employing surprising or unexpected strategies is critical to this endeavour.","title":"Principles for Critical Research and Artistic Practice","updated_at":1781023478,"url":"https://carrier-bag.net/principles-for-critical-research-and-artistic-practice/","version":"v1"}}],"items":[{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Fischer","given":"Georg","url":"https://orcid.org/0000-0001-5620-5759"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2","created":1694476800,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin","issn":null,"language":"deu","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"oaberlin","status":"active","subfield":"1802","title":"Open Research Blog Berlin","updated":1780399155,"use_api":true},"blog_name":"Open Research Blog Berlin","blog_slug":"oaberlin","content_html":"Unsere monatliche Rubrik zu aktuellen Veranstaltungen rund um Open Research.
\n\nAnmerkung zu dieser Rubrik: Das Open Research Office Berlin erstellt monatlich eine \u00dcbersicht \u00fcber Termine und Veranstaltungen zu Open Access und Open Research in Berlin bzw. an Berliner Einrichtungen. Der Fokus liegt dabei auf unseren Partnereinrichtungen und auf Veranstaltungen, die sich an die \u00d6ffentlichkeit richten bzw. die offen sind f\u00fcr Angeh\u00f6rige der Wissenschafts- und Kulturerbeeinrichtungen in Berlin. Wir erg\u00e4nzen diese Liste gerne (Info bitte via Mail ans OROB).\n
Wem geh\u00f6rt ein KI-generierter Text? Darf ich KI-generierte Bilder ausstellen oder verkaufen? In der Online-Session am 2. Juni gibt Rechtsanw\u00e4ltin Dr. Lisa K\u00e4de eine praxisnahe Einf\u00fchrung in das Urheberrecht im Kontext von KI \u2013 mit einem Fokus auf konkrete F\u00e4lle aus dem Kulturalltag.
\nDie Servicestelle Diamond Open Access (SeDOA) startete im Mai 2025 und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gef\u00f6rdert. Das Projektkonsortium umfasst 15 Einrichtungen und plant, in einem dezentralen Ansatz die Effizienz des Diamond-Open-Access-Publizierens in Deutschland durch bessere Koordinierung und Sichtbarkeit von vorhandenen, dezentralen Publikationsinfrastukturen zu steigern, zentrale Informationen bereitzustellen sowie Innovationen zu f\u00f6rdern. Ziel ist es, Diamond-Open-Access-Publizieren in der wissenschaftlichen Fachkommunikation fest zu etablieren. Durch die geplante Governance-, Angebots- und Kommunikationsstruktur sollen alle Stakeholder in Deutschland miteinbezogen werden.
\nThe event brings together researchers who (want to) develop software with networking and training initiatives for research software engineering, computer scientists interested in this domain, as well as RDM teams, data stewards, librarians and other research managers who are increasingly confronted with software questions.
\nDigital research data are generated or collected in almost every research project. Researchers are faced with the challenge of not only managing and documenting these data, but also preserving them and even making them accessible for the public and for further research. The workshop offers a general introduction to the various aspects of research data management in the humanities and social sciences. What is considered research data in these disciplines? Which guidelines and good academic practice policies are important to know right from the start and during writing your dissertation? And where can you find support?
\nThe Barcamp Open Science is a barcamp dedicated to the Open Science movement. We invite researchers and practitioners from various backgrounds, experts and novices, those who investigate Open Science, and those who want to practice it. The barcamp's open format allows lively discussions, learning about and sharing experiences on practices in Open Science, and much time networking with the community. Specific knowledge on Open Science is not needed, participants are invited to bring in their topics and session proposals.
\nDigital Benin is an international digital humanities project that brings together dispersed collections, archival records, and images of royal artefacts from the Kingdom of Benin, providing an unprecedented overview of objects looted in the late nineteenth century by British forces and now held in museums worldwide. Building on five years of collaboration with more than 250 institutions and dozens of expert partners, the project not only aggregates data but foregrounds provenance research, community knowledge, and restitution pathways.\u00a0From this work emerged \u1ecckpan \u2013 Origin Knowledge Platform for Assembled Narratives, an open-source software designed to address structural challenges in heritage data. \u1ecckpan enables institutions and communities of origin to link and enrich museum datasets without altering original records, integrating indigenous languages, oral histories, and community-based knowledge. Centering origin communities as primary knowledge holders, \u1ecckpan supports collaboratively assembled narratives that reconnect fragmented object histories across collections and geographies.
\nDie WikiKult-Gruppe ist ein Netzwerk von Expert:innen und Interessierten aus dem Kulturerbe-Sektor (Bibliotheken, Archive, Museen und Forschung), das sich sparten\u00fcbergreifend zur Arbeit mit offenen Kulturdaten austauscht. Unser Kollege Alexander Winkler ist aktives Mitglied und das Netzwerktreffen richtet sich an alle Interessierten, die mehr \u00fcber die praktischen Einsatzm\u00f6glichkeiten von Wikidata erfahren m\u00f6chten.
\nIm Sommersemester setzen sich die FID Media Bites mit Predatory Publishing, digitalen Zugangsm\u00f6glichkeiten und aktuellen (KI-)Anwendungen von/f\u00fcr Archivbest\u00e4nden sowie manueller und KI-assistierter Annotation auseinander. Die Inhalte basieren auf Themenw\u00fcnschen der Teilnehmenden des Wintersemesters.\u00a0Die FID Media Bites richten sich an Forschende aller Karrierestufen, Mitarbeitende aus Infrastruktureinrichtungen in den entsprechenden Fachgebieten, Studierende sowie Interessierte. Organisiert und moderiert werden die FID Media Bites durch das Koordinationsteam des FID Media.
\nIm April 2025 entschied das Verwaltungsgericht M\u00fcnster, dass die \u00f6rtliche Stadtbibliothek B\u00fccher mit eingeklebtem Hinweis als umstritten kennzeichnen d\u00fcrfe. Im Juli desselben Jahres hob das Oberverwaltungsgericht NRW die Entscheidung auf und verbot derartige Kennzeichnungen. Eine angeregte bibliotheksrechtliche Debatte folgte. Ein Jahr sp\u00e4ter lohnt sich eine Betrachtung von Sach- und Rechtslage: Was d\u00fcrfen Bibliotheken derzeit tun, was sollten sie vermeiden und was ist f\u00fcr die Zukunft zu hoffen?\u00a0Der Vortrag versucht sich an einer Bestandsaufnahme der Positionen aus Rechtswissenschaft und Bibliothekspraxis, um offene Fragen wo m\u00f6glich zu beantworten und verbleibende Unklarheiten zumindest zu strukturieren.
\nDer Vortrag gibt einen fundierten Einblick in die Ergebnisse der Umfrage und pr\u00e4sentiert typische Konfliktszenarien, Erfahrung von Ombudspersonen und zentrale Streitpunkte aus der Praxis.\u00a0Auf dieser Basis wird herausgearbeitet, welche pr\u00e4ventiven Ma\u00dfnahmen als wirksam erachtet werden, wo Regelwerke ihre Grenzen zeigen und welche Leitfragen bei der Ausgestaltung rechtssicherer und zugleich praxistauglicher Vereinbarungen beachtet werden sollten.\u00a0Die Veranstaltung richtet sich an alle Wissenschaftler*innen sowie Hochschulmitarbeitende, die mit der Gestaltung und Auslegung entsprechender Vereinbarungen betraut sind oder zu Daten- und Autorschaftsfragen beraten sowie an alle Personen, die in Autorschafts- und Datennutzungskonflikte involviert sind/waren.
\nThis session is an introduction to core issues that arise when encoding looted African cultural heritage and histories of colonial spoliation on digital data platforms. With three exemplary cases developed by the Wikidata project \"The Restitution of Knowledge: A Digital Repertory of Colonial Plunder\", the participants will get familiar with object-centered, agent-centered and event-centered approaches to digital provenance. They will be invited to examine the ethical issues linked to one-to-one transfers of museum databases to online platforms, and to reflect of possible solutions to provide a plurality of perspectives (including oral historical records) in referencing the provenance or context of acquisition of African cultural heritage.
\nDigitalisierungsprojekte machen Kulturerbe im Netz erlebbar. Zugleich erzeugen sie Daten \u2013 sowohl Digitalisate als auch Metadaten \u2013, die ihrerseits analysiert und anderweitig genutzt werden k\u00f6nnen. Ein m\u00f6glichst niedrigschwelliger Zugriff auf die Daten ist dabei wesentlich. Im Workshop wollen wir die Grundprinzipien der Bereitstellung 'FAIrRer' Daten, sprich Daten, die in Anlehnung an die bekannten FAIR-Prinzipien findable, accessible, interoperable und really reusable sind, vorstellen und einige good practices der Datenbereitstellung diskutieren. Im Rahmen einer kleinen praktischen \u00dcbung werden wir auch versuchen, einen strukturierten Begleittext f\u00fcr ein Datenangebot zu konzipieren.
\nIm Workshop gibt es Inputs zur Frage der konsortialen Finanzierung von Diamond Open Access. Au\u00dferdem berichten Zeitschriftenherausgebende, die ihre Zeitschrift in Diamond Open Access \u00fcberf\u00fchrt haben. Neben den Inputs gibt es viel Raum f\u00fcr Austausch zu Fragen der Finanzierung von Diamond OA und zu den Erfahrungen von Zeitschriften mit der Umstellung.
\nIm Workshop werden anhand von Impulsvortr\u00e4gen die unterschiedlichen Perspektiven aus Sicht von Forschung, Bibliothek, Archiv und IT reflektiert. Anschlie\u00dfend bieten verschiedene Thementische die M\u00f6glichkeit zu einer intensiven Auseinandersetzung mit spezifischen Fragen, von der technischen Einrichtung nachhaltiger Infrastrukturen zwischen quelloffenen und kommerziellen L\u00f6sungen bis hin zum Einsatz sog. K\u00fcnstlicher Intelligenz samt deren ethischen Herausforderungen.
\nDie Juristin Simone Ruf von der Gesellschaft f\u00fcr Freiheitsrechte (GFF) begleitet die Einf\u00fchrung des DSA in die Praxis seit langem, setzt sich kritisch mit dem Regelwerk sowie mit den Reaktionen der Plattformen darauf auseinander. In ihrem Input wird die juristische Expertin die Hintergr\u00fcnde des DSA erl\u00e4utern, die Potentiale des darin enthaltenen Forschungszugangs ausloten sowie die Chancen und Herausforderungen des Rechtsinstruments f\u00fcr die offene Forschung diskutieren. Anschlie\u00dfend wird es Gelegenheit f\u00fcr Fragen und gemeinsame Diskussion geben.\u00a0Die Veranstaltung richtet sich an Forschende mit Schwerpunkt digitale Plattformen insbesondere aus der Medien- und Kommunikationswissenschaft, aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, aus den Rechtswissenschaften und weiteren Forschungsfeldern, sowie an Mitarbeitende aus Bibliotheken, Archiven und anderen Infrastruktureinrichtungen. Auch Studierende und andere Interessierte sind selbstverst\u00e4ndlich willkommen. Juristische Kenntnisse sind nicht erforderlich.
\nweiter zu Juli 2026 [folgt in K\u00fcrze]
","doi":"https://doi.org/10.59350/239nx-n3m75","guid":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/?p=4092","language":"de","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1779840000,"rid":"nyqrw-qmw02","summary":"Unsere monatliche Rubrik zu aktuellen Veranstaltungen rund um Open Research.","tags":["Veranstaltungshinweise"],"title":"Veranstaltungshinweise Juni 2026","updated_at":1781024491,"url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/2026/05/27/veranstaltungshinweise-juni-2026/","version":"v1"},{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Fischer","given":"Georg","url":"https://orcid.org/0000-0001-5620-5759"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2","created":1694476800,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin","issn":null,"language":"deu","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"oaberlin","status":"active","subfield":"1802","title":"Open Research Blog Berlin","updated":1780399155,"use_api":true},"blog_name":"Open Research Blog Berlin","blog_slug":"oaberlin","content_html":"Registrierung unter folgendem Link: https://fu-berlin.webex.com/weblink/register/r9fe0ce62cb9536e2356e0be01b26d909
\n\nHintergrund: Im Februar 2024 wurde der europ\u00e4ische Digital Services Act (kurz DSA, deutsch: Gesetz \u00fcber digitale Dienste) innerhalb der EU und damit auch in Deutschland vollst\u00e4ndig anwendbar. Mit dem DSA legt die EU ein Regelwerk vor, um digitale Plattformen, Dienste und Produkte wirkungsvoller und einheitlicher zu regulieren. Der DSA richtet sich unter anderem an Akteure wie X, Meta, TikTok oder Google. In dem Gesetz sind etwa Regeln festgelegt, nach denen digitale Online-Plattformen Inhalte entfernen oder auch wieder freischalten m\u00fcssen, sowie wie sie dar\u00fcber mehr Transparenz verschaffen sollen. Zur Bemessung und Eind\u00e4mmung von sogenannten systemischen Risiken h\u00e4lt der DSA Regelungen bereit, die dem Schutz Minderj\u00e4hriger dienen oder die Transparenz von Werbung erm\u00f6glichen sollen, etwa in Bezug auf suchtf\u00f6rderndes Design oder illegale beziehungsweise gef\u00e4hrliche Inhalte.
\nAuch enth\u00e4lt der DSA in Artikel 40 ein Recht auf Forschungszugang: Forschende haben seit Oktober 2025 die M\u00f6glichkeit, \u00fcber eine Registrierung auf dem Data Access Portal Daten von sehr gro\u00dfen Online-Plattformen und -Suchmaschinen zu bekommen und zu analysieren (weitere Informationen dazu beispielsweise bei der Bundesnetzagentur). Die Veranstaltung am 30. Juni bietet eine Einf\u00fchrung in diese neue und f\u00fcr viele Forschende noch unbekannte Thematik. Wir wollen die Regelungen des DSA insbesondere im Zusammenhang mit den Ma\u00dfgaben von Open Research, Forschungsdaten bzw. Open Data diskutieren.
\n\u00dcber die Referentin: Die Juristin Simone Ruf von der Gesellschaft f\u00fcr Freiheitsrechte (GFF) begleitet die Einf\u00fchrung des DSA in die Praxis seit langem, setzt sich kritisch mit dem Regelwerk sowie mit den Reaktionen der Plattformen darauf auseinander. In ihrem Input wird die juristische Expertin die Hintergr\u00fcnde des DSA erl\u00e4utern, die Potentiale des darin enthaltenen Forschungszugangs ausloten sowie die Chancen und Herausforderungen des Rechtsinstruments f\u00fcr die offene Forschung diskutieren. Anschlie\u00dfend wird es Gelegenheit f\u00fcr Fragen und gemeinsame Diskussion geben.
\nDie Veranstaltung richtet sich an Forschende mit Schwerpunkt digitale Plattformen insbesondere aus der Medien- und Kommunikationswissenschaft, aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, aus den Rechtswissenschaften und weiteren Forschungsfeldern, sowie an Mitarbeitende aus Bibliotheken, Archiven und anderen Infrastruktureinrichtungen. Auch Studierende und andere Interessierte sind selbstverst\u00e4ndlich willkommen. Juristische Kenntnisse sind nicht erforderlich.
\nF\u00fcr die Teilnahme ist eine Registrierung unter folgendem Link erforderlich: https://fu-berlin.webex.com/weblink/register/r9fe0ce62cb9536e2356e0be01b26d909\nDer Link zur Teilnahme wird nach Registrierung per Mail zugesandt.","doi":"https://doi.org/10.59350/xc1cy-31210","guid":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/?p=4098","language":"de","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1780272000,"rid":"9cg1z-m8p86","summary":"Chancen und Herausforderungen f\u00fcr die (offene) Erforschung von gro\u00dfen Online-Plattformen Online-Veranstaltung am 30. Juni (13:15 bis 14:45 Uhr) mit Simone Ruf, Gesellschaft f\u00fcr Freiheitsrechte (GFF) Registrierung unter folgendem Link: https://fu-berlin.webex.com/weblink/register/r9fe0ce62cb9536e2356e0be01b26d909","tags":["Allgemein","Veranstaltungshinweise","Legal Helpdesk Berlin","Digital Services Act","Forschungszugang"],"title":"Der Forschungszugang nach Digital Services Act (DSA), 30. Juni, online","updated_at":1781024489,"url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/2026/06/01/der-forschungszugang-nach-digital-services-act-dsa-30-juni-online/","version":"v1"},{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Duine","given":"Maatje Sophia"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2","created":1694476800,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/52aefd81-f405-4349-b080-754395a5d8b2/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin","issn":null,"language":"deu","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"oaberlin","status":"active","subfield":"1802","title":"Open Research Blog Berlin","updated":1780399155,"use_api":true},"blog_name":"Open Research Blog Berlin","blog_slug":"oaberlin","content_html":"
Authors: Anastasiia Iarkaeva (ORCiD) and Maaike Duine (ORCiD)
\nFollowing our previous events (the Open Science Dashboards role-play event and a panel discussion on defining openness in the Social Sciences and Humanities, our third (and final) event in the online event series \"Magnifying Open Science\" focused on one of the emerging yet often overlooked Open Science (OS) pillars of the UNESCO Open Science Recommendation (2021): Open Engagement of societal actors. We presented and discussed different monitoring approaches for one of the areas within this pillar: Citizen and participatory science.
\nRecommended citation: Iarkaeva, A. and M. Duine (2026). Challenges and opportunities for monitoring societal engagement: Insights from Berlin and Leiden. Open Research Blog Berlin. https://doi.org/10.59350/xj9cy-v0h89\n\n
We first shared insights from the Berlin University Alliance (BUA) Participatory Research Map (developed by the BUA Open Science Magnifiers project). Subsequently, Margaret Gold (Leiden University, the Netherlands) presented insights from her work at the Citizen Science Lab and shared the objectives of the recently funded MEECSE (Monitoring the implementation of Enabling Environments for Citizen Science & Societal Engagement practices) project. Dr. Antonella Maiello and Dr. Daniel Petrovics (Faculty of Governance and Global Affairs of Leiden University) shared insights from the EmPowerED (Enabling Positive Energy Districts through citizen-centered socio-technical models for upscaling of the heat transition) project. Although these projects pursue different monitoring approaches, they share a common goal in distinguishing societal engagement activities from other OS activities and increasing their visibility.
\nThe BUA Participatory Research Map highlights the diversity of Participatory Research (PR) approaches across the Berlin University Alliance partner universities. Over 90 projects have been collected, and the collection showcases a wide diversity of applied approaches: Citizen Science (CS), Living Lab, Patient Engagement, Transdisciplinary Research, and Collaborative Action Research, across different disciplines. Within these projects, different levels of participation by non-scientific stakeholders, including consultation, involvement, and collaboration were categorized.
\nThe PR Map aims both to categorise and to visualise the diversity of PR, promoting Open Science practices that extend beyond better known open practices, as for example Open Access publishing or Open Data and Code. There is no centralized coordination or systematic research on PR in the Berlin research area. Moreover, these PR approaches remain poorly recognized and difficult to assess within current research evaluation procedures. The PR Map aims not only to raise awareness of these practices within Berlin (and beyond), and to provide networking opportunities, but also to assess current trends and opportunities of PR.
\nCS in the Netherlands is supported on national and regional levels through organizations such as Citizen Science NL and the recently launched Hub for Impactful and Engaged Research (HIER). Researchers across all disciplines are supported in their CS activities through awareness raising on types of engagement practices, their impacts, and by facilitating mutual learning between them. In her presentation, Margaret Gold showed how the Citizen Science Lab in Leiden also collaborates on a European and global level by developing standards to describe a range of participatory tasks and practices, e.g. for the European Citizen Science platform or the Public Participation in Scientific Research (PPSR) Core.
\nThe MEECSE (Monitoring the implementation of Enabling Environments for Citizen Science & Societal Engagement (CS&SE) practices) project is one of 19 recently funded projects researching open science in the Netherlands. The project aims to develop indicators for Citizen Science & Societal Engagement (CS&SE) practices, focusing on monitoring implementation, uptake and effectiveness of CS related practices. This reflects a transformation of assessing Open Science uptake from a primarily output-based view (Open Access publications, FAIR Data etc.), to a more broad perspective that includes CS&SE practices and processes. These practices cover a broad spectrum and, are often not clear and consistently defined, nor is their quantification beneficial to the scientific community. The MEECSE project frames these practices as CS&SE enabling environments, and aims to research how to support these enabling environments (e.g., role of data stewards and funding, trans\u2013 vs. interdisciplinarity), how to embed them within research institutes, and how to integrate these into OS Monitoring frameworks (such as the Dutch national OS monitor that is currently being developed).
\nDr. Antonella Maiello and Dr. Daniel Petrovics presented the EmPowerED project. This NWO-funded project focuses on application strategies for the Energy Transition field, and brings together 49 partners across the Netherlands. It explores how to co-create knowledge on carbon-neutral heating, tailored to Positive energy districts (PED) within the Dutch context and its limited space. A key interest lies in how to effectively design and implement participatory approaches.
\nAntonella Maiello stressed the importance of understanding the definition of Citizen Science, which is often understood as a time-efficient and cost-effective way to collect data through citizens. However, the EmPowerED project emphasises that citizens are active and conscious knowledge co-creators, whose positions, perspectives, values and emotions shape research. Usually, Energy Transition research is a heavily technical domain and top-down pursued, where CS approaches are a niche. Nevertheless, Antonella Maiello and Daniel Petrovics pointed out that research findings (e.g. Gooding et al., 2024, Table 3) show a wide spectrum of citizens' roles in research, such as data set producers, site identifiers, technology testers/validators, policy advocates, public engagement facilitators, impact assessment auditors, and business model testers. Therefore, citizen participation should not be seen as merely an opportunity to increase project outputs, consisting of data collections produced by citizens, but as an emergent process.
\nAntonella Maiello and Daniel Petrovics additionally illustrated pitfalls of CS approaches in Energy Transition, which relates both to data collection (e.g., cultural or language literacy of citizens; sustainability of projects over time) and project design (e.g., citizen data is not properly used, which results in delays). It is still unclear how to properly design CS approaches and what skills or values would be needed. Within the project, literature review results will support development of a toolbox on matching engagement approaches to local PED contexts. This work in progress is preliminary but so far includes a set of 31 CS indicators in 7 categories: knowledge production, continuity and uptake, trust and transparency, capacity and learning, influence, quality, and reach. The aim is to move beyond simply counting projects towards tracking citizen contributions, their uptake, and their continuity over time.
\nAlthough all three projects engage with PR monitoring, the presentations and discussion revealed that not every monitoring approach is the same. For example, monitoring through a dashboard has a key limitation: categorisation cannot capture the complex picture of what should be acknowledged in the participatory research field. More comprehensive approaches, such as those developed in MEECSE and EmPowerED projects, are better suited to reflect this complexity.
\nAt the current stage of defining participatory/CS&SE research for monitoring and meta-research purposes, we also deal with the complexity of defining the different terms for mutual understanding. Examples are the way individual terms such as \"transdisciplinary research\" and \"participatory research\" are understood, and whether they exist in opposition to each other or whether one is subordinate to the other.
\nThe MORPHSS project (presented in the 2nd event) identified and described 30 open research practices within the Arts, Humanities and Social Sciences. Among these, practices like Co-production, Collaborative Translation, Community-Based Participatory Research, Participatory Action Research (PAR), Public Scholarship, Research-Practice Partnerships align directly with CS&SE enabling environments. These practices are described as processes rather than outputs. Similarly, the MEECSE and EmPowerED projects seek to extend current approaches to understanding and monitoring open science, from output-focused towards more process-oriented. In the CS&SE / PR field, this can include contribution analysis of collaborations with stakeholders, interviews with partners at different project stages, or case studies as an evidence base for applied approaches and their impact.
\nIn conclusion, we would like to emphasize the importance of dialogue between different communities and stakeholders involved in PR. Diversified perspectives contribute to more inclusive and practice-oriented approaches to OS monitoring, which can include disciplinary, societal or institutional differences, and enable mutual learning in the development of more robust OS Monitoring frameworks.
\nIarkaeva, A., Duine, M., Bobrov, E., Kindling, M., & Neufend, M. (2026, April 23). Magnifying Open Science: Insights from the BUA Participatory Research Map. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20159646
\nPetkovich, D., Maiello, A., & Gold, M. (2026, April 23). Magnifying Citizen Science: Three initiatives looking at monitoring and indicators for CS from a different angle. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20142924
","doi":"https://doi.org/10.59350/xj9cy-v0h89","guid":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/?p=4107","image":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/files/2026/05/UNESCO-Recommendation-on-Open-Science-2021-CC-BY-SA.png","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1780012800,"rid":"ffvsb-hke32","summary":"Authors: Anastasiia Iarkaeva (ORCiD) and Maaike Duine (ORCiD) Following our previous events (the Open Science Dashboards role-play event and a panel discussion on defining openness in the Social Sciences and Humanities, our third (and final) event in the online event series \"Magnifying Open Science\" focused on one of the emerging yet often overlooked Open Science \u2026 \"Challenges and opportunities for monitoring societal engagement: Insights from","tags":["Allgemein","BUA Open Science Magnifiers","Monitoring","Open Science","Open Research"],"title":"Challenges and opportunities for monitoring societal engagement: Insights from Berlin and Leiden","updated_at":1781024488,"url":"https://blogs.fu-berlin.de/open-research-berlin/2026/05/29/challenges-and-opportunities-for-monitoring-societal-engagement-insights-from-berlin-and-leiden/","version":"v1"},{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Roman\u00f2","given":"Nicola"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"212a3b16-cdbc-4985-a6de-839fda3e5591","created":1765497600,"current_feed_url":null,"description":"Of data analysis, biology and random other things","favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/212a3b16-cdbc-4985-a6de-839fda3e5591/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://www.nicolaromano.net/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://www.nicolaromano.net","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"nicolaromano","status":"active","subfield":"1706","title":"Nicola Roman\u00f2","updated":1766333506,"use_api":true},"blog_name":"Nicola Roman\u00f2","blog_slug":"nicolaromano","content_html":"In this post we will introduce the concept of statistical power and we are going to use R to perform a power analysis through simulation.
\n\n\n\nI know what power analysis is! Just show me the code!
\n\n\n\nIn science, we often want to assess the effect of a certain factor or set of factors on an outcome. For example, we could ask whether a drug lowers blood pressure or whether a new teaching method improves students' scores. We can then design an experiment in which we give the drug to one group of patients and a placebo to another, and compare their mean blood pressure using a statistical method.
\n\n\n\nIn doing so, we make a major assumption: the effect we observe in our experiment is a truthful representation of what will happen to future patients who take the drug. But how do we know that the effect we saw was not just a fluke? In other words, how can we be confident that the result wasn't simply due to random variation in our sample?
\n\n\n\nOne reason an observed effect might be misleading is that our sample doesn't reflect the population we care about. So, if our sample (e.g., the group of patients we give the drug to) consists of only young, healthy male students from a European University campus, it wouldn’t be surprising if the drug acted somehow differently, for example, in elderly Japanese women with hypertension, who are actually more likely to take it! In this case, the sample is not a good representation of the population, an issue known as sampling bias. This is a serious problem related to how we designed the study and should be avoided as much as possible through careful design of our studies. There are many causes of sampling bias, and many strategies to mitigate it, but this is beyond the scope of this post. Importantly, power analysis does not address sampling bias; it only addresses sampling error (see below).
\n\n\n\nHowever, even when the sample is representative of the population, we can still observe effects that do not generalise. We could, entirely by chance, happen to randomly select patients who are very sensitive to the drug, and when we test the drug at a larger scale, we might find that the average effect is much smaller, or even non-existent. This is known as sampling error, and it’s a fundamental issue in statistics; importantly, we can never completely eliminate it, unless we measure the entire population (which is often impossible).
\n\n\n\nThe other important issue is that we are using statistical methods to estimate the effect. These methods always involve some uncertainty, meaning that even if there is a true effect in the population, our estimate from the sample might differ simply due to random variation. To quantify this, scientists use the concept of statistical power, which is defined as “the probability of correctly detecting a true effect when it exists”. High power means we are more likely to identify the effect, while low power increases the risk of missing it, even if the effect is real. For example, a power of 0.8 (or 80%) means that if a true effect exists in the population, our study design has an 80% chance of detecting it. Crucially, power is a property of the study design, not of the data after they are collected. It must therefore be considered before running the experiment.
\n\n\n\nThe most obvious factor influencing power, and the one that most people focus on, is sample size. The larger the sample size, the more precise our estimates become, because random variation tends to cancel out, and we are more likely to detect true effects.
\n\n\n\nSo, is it just a matter of recruiting as many participants as possible? Not quite.
\n\n\n\nWhile sample size is important, I would argue that often it is more effective to focus first on experimental design. A well-designed experiment that minimises variability and controls for confounding factors can greatly enhance power, even with a smaller sample size. Furthermore, in fields like biomedical sciences and medicine, increasing sample size can be costly, time-consuming, and sometimes ethically challenging.
\n\n\n\nLet’s consider this example: I am interested in growing pepper plants and would like to measure how compound X affects the plants growth over time. I could either:
\n\n\n\nThe second design is better and likely to yield higher power, because it controls for variability between plants by measuring the same plants over time (a repeated-measures design). So, even if I randomly picked taller plants and shorter plants, the comparison will less affected by this variability, because I would be looking at how much each plant grows relative to its own baseline (an internal control).
\n\n\n\nIn the first design, the plants I measure at week 4 are different plants from those I measure at week 2, so if by pure chance I happened to pick taller plants at week 1 and shorter plants at week 4 in the treatment group, I might incorrectly conclude that the compound stunts growth, when in reality it might have no effect or even promote growth.
\n\n\n\nImportantly, we need to ensure that we use statistical methods appropriate for the design. In the example above, for design 1 we would probably use a linear model with time, treatment, and their interaction, to compare the means of the groups, while for design 2 we would use a linear mixed-effects model, which accounts for the correlation between measurements from the same plants, and is thus a more powerful approach.
\n\n\n\nCrucially, we also need to think about effect size and variability. This is probably the hardest part in a power calculation, because we often need to estimate these parameters before we have any substantial data. The effect size is simply how big the effect we want to detect is (e.g., how much our drug lowers blood pressure on average). The bigger the effect size, the easier it would be to detect it, and thus the higher the power, given the same sample size.
\n\n\n\nVariability, on the other hand, will have the opposite effect: the more variable our measurements, because of real biological variability, measurement error or any other source of noise, the harder it will be to detect an effect, and thus the lower the power.
\n\n\n\nAs the name implies, a power calculation is a method to estimate the statistical power of a proposed study design, given certain assumptions about effect size, variability, and sample size. This can help researchers decide how many participants they need to recruit, or whether their proposed design is likely to yield meaningful results.
\n\n\n\nA brief note on post-hoc power analysis. Power is sometimes computed after a study has been completed, using the observed effect size. This practice is generally discouraged, because post-hoc power is a direct function of the p-value and does not provide additional information beyond what the confidence interval already conveys. Power analysis is most useful before data collection, as a planning tool to guide study design and sample size.
\n\n\n\nWhile there are analytical methods (i.e., mathematical formulas) to perform power calculations for simple designs, these methods often rely on strong assumptions and can be difficult to apply to more complex designs (e.g., mixed-effects models, non-normal data, etc.). The R package pwr provides several functions to perform power calculations for common statistical tests, for example pwr.t.test() for t-tests, pwr.anova.test() for ANOVA, and so on. In this post, we will not cover these analytical methods but rather use a simulation-based apprach.
This involves simulating data according to our proposed design, and then analysing the simulated data. By repeating this process many times (e.g., 1000, a technical term for this is Monte Carlo simulation) we can estimate the proportion of simulations in which we correctly detect the effect. This proportion is our estimated power.
\n\n\n\nThere are several advantages to a simulation-based approach:
\n\n\n\nOf course, there are also some disadvantages to consider:
\n\n\n\nTo show the power of simulation-based power analysis, we will consider the moderately complex scenario described above, where we want to assess the effect of compound X on pepper plant growth over time. We will also compare the two experimental designs described earlier, to see how they affect power.
\n\n\n\nThe general idea for the simulation is
\n\n\n\nn_simulations = 1000\nn_detections = 0\nRepeat for sample size N in a range of interest:\n Repeat n_simulations times:\n Generate synthetic data with sample size N\n Run the statistical analysis\n If p-value < 0.05:\n n_detections = n_detections + 1\n Power(N) = n_detections / n_simulationsIn order to generate relevant data, we need to define several parameters and assumptions for our simulation. We starti with asking what effect size do we want to detect. This is the key question to answer when doing a power calculation and it does require domain knowledge. This can be based on previous studies, pilot data, expert opinion or, less ideally, an arbitrary choice. For this example, we will all be plant growing experts (right!) so we will use our knowledge to make some assumptions.
\n\n\n\nIn the steps above we need to repeat certain steps several times. We can do this using a for loop in R. A for loop allows us to execute a block of code multiple times, iterating over a sequence of values. For instance
for (i in 1:5) {\n print(i)\n}This means that we assign the value 1 to the variable ii), then assign the value 2 to i, execute the code again, and so on, until we reach 5. The output of this code would be:
[1] 1\n[1] 2\n[1] 3\n[1] 4\n[1] 5We’re now ready to put it all together and implement the simulation in R! You can download the full script here, below I will guide you through the main parts.
\n\n\n\nWe start by defining the parameters
\n\n\n\n# Power analysis parameters\nnum_simulations <- 1000\nalpha <- 0.05 # significance level\nsample_sizes <- c(3, 5, 10, 15, 20, 30, 50) # sample sizes to test\n\n# Experimental design parameters\nmeasurement_weeks <- c(0, 2, 4)\nmean_initial_height <- 20\nsd_initial_height <- 5\nbase_growth_rate <- 8 # cm/week\nsd_growth_rate <- 3\nX_growth_rate <- 3 # additional cm/week due to compound XNext, we create two functions to simulate data for the two designs. Creating functions makes our code more modular, easier to read and allows us to make changes more easily later on.
\n\n\n\nNote: I have tried to keep the code simple, to help understand what is going on. In some places, this might come sometimes at the expense of speed and efficiency; while there are ways of writing this code that would make it faster, they are beyond the scope of this post.
\n\n\n\nBecause we assume normal distributions for plant heights and growth rates, we can use the rnorm() function in R to generate random numbers from a normal distribution with specified mean and standard deviation.
Our functions will return a data frame containing plant ID (which we will need for design 2 only), time point in weeks, treatment group, and measured height.
\n\n\n\nTo simulate design 1 fairly, we first generate a population of plants with differences in baseline height and growth rate, and then sample new plants at each time point. Although these differences are never observed directly over time in design 1, they still contribute to variability and therefore affect power.
\n\n\n\ngenerate_population <- function(N) {\n # Generate a population of plants with initial heights and growth rates\n # This incorporates natural variability among plants with the parameters we defined\n data.frame(\n PlantID = 1:N,\n InitialHeight = rnorm(N, mean_initial_height, sd_initial_height),\n GrowthRate = rnorm(N, base_growth_rate, sd_growth_rate)\n )\n}\n\nsimulate_design1 <- function(n) {\n # Generate a large population of plants\n population <- generate_population(10000)\n # Design 1: Separate groups measured at different times\n \n data <- data.frame(ID = integer(),\n Height = numeric(),\n Time = integer(),\n Treatment = factor())\n\n for (week in measurement_weeks) {\n # Sample n plants for control and treatment groups at each time point\n ctrl_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n treat_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n\n ctrl_heights <- ctrl_plants$InitialHeight + ctrl_plants$GrowthRate * week\n treat_heights <- treat_plants$InitialHeight + \n (treat_plants$GrowthRate + X_growth_rate) * week\n\n data <- rbind(data,\n data.frame(\n # All IDs must be unique across time points,\n # because we are sampling new plants each time\n ID = 1:(n * 2) + nrow(data),\n Height = c(ctrl_heights, treat_heights),\n Time = rep(week, n * 2),\n Treatment = factor(rep(c(\"Control\", \"X\"), each = n))\n ))\n }\n\n return(data)\n}The second function simulates data for design 2, in a very similar way. The main difference is that we need to account for repeated measurements on the same plants over time, so we assign unique IDs to each plant and ensure that their growth is correlated across time points.
\n\n\n\nsimulate_design2 <- function(n) {\n # Generate a large population of plants\n population <- generate_population(10000)\n\n # We sample plants once here because this is a repeated measures design \n ctrl_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n treat_plants <- population[sample(1:nrow(population), n), ]\n\n data <- data.frame(ID = integer(),\n Height = numeric(),\n Time = integer(),\n Treatment = factor())\n\n for (week in measurement_weeks) {\n\n ctrl_heights <- ctrl_plants$InitialHeight +\n ctrl_plants$GrowthRate * week\n\n treat_heights <- treat_plants$InitialHeight +\n (treat_plants$GrowthRate + X_growth_rate) * week\n\n data <- rbind(data,\n data.frame(\n # Same IDs reused across time \u2192 repeated measures\n ID = c(ctrl_plants$PlantID, treat_plants$PlantID),\n Height = c(ctrl_heights, treat_heights),\n Time = rep(week, n * 2),\n Treatment = factor(rep(c(\"Control\", \"X\"), each = n))\n ))\n }\n\n return(data)\n}Let’s check that everything is working as expected, by calling these functions, for example with 10 plants per group, then plotting them.
\n\n\n\nsimulated_data1 <- simulate_design1(10)\nsimulated_data2 <- simulate_design2(10)\n\nggplot(simulated_data1,\n aes(x = Time, y = Height, fill = Treatment)) +\n geom_line(alpha = 0.3) +\n geom_boxplot() +\n geom_point(position = position_jitterdodge()) +\n ggtitle(\"Design 1\") +\n xlab(\"Time (weeks)\") +\n ylab(\"Plant Height (cm)\") + \n ylim(0, 75) +\n theme_minimal()\n\nggplot(simulated_data2,\n aes(x = Time, y = Height, Group = ID)) +\n geom_line(aes(group = ID), linewidth = 0.4) +\n geom_point() +\n ggtitle(\"Design 2\") +\n xlab(\"Time (weeks)\") +\n ylab(\"Plant Height (cm)\") + \n facet_wrap(~Treatment) +\n ylim(0, 75) +\n theme_minimal()Now that we can simulate data, we need to analyse it to see whether we can detect the effect of compound X.
\n\n\n\nFor design 1, this is done using a linear model with Treatment, Time, and their interaction as predictors of plant height. In this case we will mostly be interested with the Treatment \u00d7 Time interaction, which tests whether plant growth over time differs between control and treated plants. A significant interaction indicates that the effect of compound X changes the growth trajectory, rather than simply shifting heights by a constant amount.
\n\n\n\nThe p-value for this interaction can be extracted from the ANOVA summary, in the Pr(>F) column. If this doesn’t make sense, try print(summary(model)) after fitting the model to see what the output looks like!
analyze_design1 <- function(sim_data) {\n model <- aov(Height ~ Treatment * Time, data = sim_data)\n summary_model <- summary(model)\n # p-value for the interaction term\n p_value <- summary_model[[1]][\"Treatment:Time\", \"Pr(>F)\"]\n return(p_value)\n}For design 2, we use a linear mixed-effects model to account for the repeated measurements on the same plants, by including plant ID as a random effect. This explicitly models the correlation between observations taken from the same plant over time.
\n\n\n\nAs for design 1, the term of interest is the Treatment \u00d7 Time interaction, which tests whether the growth trajectory differs between treated and control plants. The corresponding p-value can be extracted from the model summary. Here we use the nlme package to fit the model, although other packages (e.g. lme4) would work as well.
For simplicity, we include only a random intercept, even though plants also differ in growth rate. Allowing random slopes would be more realistic but adds complexity without changing the main conclusion.
\n\n\n\nlibrary(nlme)\n\nanalyze_design2 <- function(data) {\n model <- lme(Height ~ Treatment * Time, random = ~ 1 | ID, data = data)\n summary_model <- summary(model)\n # p-value for the interaction term\n p_value <- summary_model$tTable[\"TreatmentX:Time\", \"p-value\"] \n \n return(p_value)\n}The image below shows six samples of simulated data from design 2, with 5 plants per group. The lines represent the mean growth over time for each treatment group, and the shaded areas represent the standard deviation. The sixth panel shows an example where, due to random variation, we do not detect a significant effect of treatment. It is important to remember that in all simulations, there is a true effect of compound X; the fact that we sometimes fail to detect it is due to sampling error and variability in the data.
\n\n\nFinally, we can put everything together to run the power simulation. We will loop over a range of sample sizes, and for each sample size, we will run multiple simulations, generating data, analysing it, and checking whether we detect a significant effect (p < 0.05). We will then calculate the power as the proportion of simulations where we detected the effect. We will store the results in a data frame for easy plotting later.
\n\n\n\nThis bit of the code can be a bit slow. for loops are terribly inefficient in R, but they are easy. In practice, you might want to look into vectorized operations or parallel processing to speed things up, but that is beyond the scope of this post.
power_results <- data.frame(\n SampleSize = integer(),\n Power_Design1 = numeric(),\n Power_Design2 = numeric()\n)\n\nfor (n in sample_sizes) {\n print(paste(\"Simulating for sample size:\", n))\n detections_design1 <- 0\n detections_design2 <- 0\n\n for (sim in 1:num_simulations) {\n # Design 1\n data1 <- simulate_design1(n)\n p_value1 <- analyze_design1(data1)\n if (p_value1 < alpha) {\n detections_design1 <- detections_design1 + 1\n }\n\n # Design 2\n data2 <- simulate_design2(n)\n p_value2 <- analyze_design2(data2)\n if (p_value2 < alpha) {\n detections_design2 <- detections_design2 + 1\n }\n }\n\n power_design1 <- detections_design1 / num_simulations\n power_design2 <- detections_design2 / num_simulations\n\n power_results <- rbind(power_results, data.frame(\n SampleSize = n,\n Power_Design1 = power_design1,\n Power_Design2 = power_design2\n ))\n}We can plot the results to visualise how power changes with sample size for the two designs.
\n\n\n\nlibrary(ggplot2)\n\nggplot(power_results, aes(x = SampleSize)) +\n geom_line(aes(y = Power_Design1 * 100, color = \"Design 1\"), linewidth = 1) +\n geom_point(aes(y = Power_Design1 * 100, color = \"Design 1\"), size = 2) +\n geom_line(aes(y = Power_Design2 * 100, color = \"Design 2\"), linewidth = 1) +\n geom_point(aes(y = Power_Design2 * 100, color = \"Design 2\"), size = 2) +\n scale_color_manual(values = c(\"Design 1\" = \"blue\", \"Design 2\" = \"red\")) +\n geom_hline(yintercept = 80, linetype = \"dashed\", color = \"black\") +\n labs(x = \"Sample Size per Group\",\n y = \"Power (%)\",\n color = \"Design\") +\n ylim(0, 100) +\n theme_minimal()We can clearly see that design 2 (the repeated-measures design) achieves higher power for the same sample size compared to design 1. Indeed, to reach 80% power, design 1 requires approximately 20 plants per group, while design 2 achieves the same power with only about 10 plants per group, being thus more efficient and less costly. If this experiment involved significant costs or ethical considerations (e.g., animal studies), this difference could be very important.
\n\n\n\nThis example illustrates the flexibility and power of simulation-based approach to power analysis. By simulating data according to our proposed design and analysing it, we can estimate the power of our study under various scenarios. It would be straightforward to extend this simulation to include other factors, such as missing data, measurement error, other confounding variables, etc.
\n\n\n\nImportantly, we need to always remember that practical constraints often limit our ability to achieve the desired power, or to implement the ideal experimental design. For example, if we were using a destructive measurement method that prevents repeated measurements on the same plants, we would be forced to use design 1, despite its lower power. In such cases, it is crucial to be aware of the limitations of our study and to interpret the results accordingly. In other situations, we might need to balance power with other considerations, such as cost, time, or ethical concerns; for example repeated blood sampling in human or animal studies might not be feasible or ethical.
Finally, it is imprtant to remember that power estimates are conditional on the assumed effect size and variability; if these are wrong, the power estimate will be wrong as well.
I hope this post has provided a useful introduction to power analysis using simulation in R. If you have any questions or comments, feel free to reach out!
\n\n\n\n","doi":"https://doi.org/10.59350/fw8zx-wm472","guid":"https://www.nicolaromano.net/?p=963","image":"https://www.nicolaromano.net/wp-content/uploads/2025/12/samples.png","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1766188800,"rid":"6tnxc-thv03","summary":"In this post we will introduce the concept of statistical power and we are going to use R to perform a power analysis through simulation. I know what power analysis is! Just show me the code! Table of Contents Introduction \u2013 what is power? In science, we often want to assess the effect of a certain factor or set of factors on an outcome.","tags":["Data Thoughts","R","Statistical Modelling","Power"],"title":"Power analysis \u2013 A flexible simulation approach using R","updated_at":1781024478,"url":"https://www.nicolaromano.net/data-thoughts/power-analysis-simulation/","version":"v1"},{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Dalzell","given":"Jake"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"d0afabc7-3a25-4864-91d9-4156e0fbafb0","created":1672790400,"current_feed_url":null,"description":"Jake's blog","favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/d0afabc7-3a25-4864-91d9-4156e0fbafb0/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"http://irishplants.org/blog/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://irishplants.org/blog","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"irishplants","status":"active","subfield":"1110","title":"Irish Plants","updated":1770745180,"use_api":true},"blog_name":"Irish Plants","blog_slug":"irishplants","content_html":"
Plant pathogens are ubiquitous in terrestrial ecosystems, but their role in these ecosystems is understudied. One aspect of their ecology that has not been studied is their influence on nutrient cycling. Plant pathogens likely increase the rate of nutrient cycling in two ways: by stealing nutrients from their host plant and making them available to invertebrates in a more easily consumed form, and by reducing leaf lifespan, increasing the rate of litter entering the soil. I will now explore both of these mechanisms, the evidence for each, and potential future research directions.
Plant tissue is rich in carbon, nitrates, phosphates, and other nutrients, but these are not easily available to herbivores. Plant cell walls are formed of cellulose, a difficult to digest polymer. On top of this plants defend themselves through physical (spines, hairs, slippery bark etc) and chemical means (toxins). It is difficult for a herbivorous invertebrate to make its living by eating plants, and for this reason many are highly specialised, feeding on just one or a few species to whose defenses they have adapted.
\n\n\n\nHowever, when a pathogen such as a rust fungus infects a plant, it is able to sequester many of these nutrients in its own tissues, using complex biochemical mechanisms. These pathogens are often highly specialised to specific hosts themselves, and are able to manipulate their host in an exacting way to obtain nutrition without killing host tissue. They use the nutrients they steal from their host to grow and produce spores.
\n\n\n\nThese spores are generally dispersed by wind or splashing water, and so must be deposited on the surface of the leaf. In general, they are poorly defended, and are thus an easily accessible food resource for invertebrates. For this reason, a large guild of invertebrates have evolved to feed on plant pathogens. Let’s refer to them as pathophagous (\"disease-eating\"). These are a subset of the wider set of fungivorous/mycophagous (\"fungus-eating\") invertebrate species.
\n\n\n\nOne iconic pathophagous insect is the 22-spot Ladybird (Psyllobora vigintiduopunctata). Like other species of mildew-feeding ladybirds, this small beetle feeds on powdery mildews, fungi in the family Erysiphaceae. The powdery mildews represent a particularly easily accessed source of stolen plant nutrients as much of their tissue is produced on the outside of the host. They form a mat of white mycelium which ladybirds and other inverterbrates graze on. All life stages of the 22-spot ladybird feed on this, and given how common they are in grasslands the volume of nutrient flows in the mildew \u2192 ladybird \u2192 predators/parasitoids system must be considerable.
\n\n\n\nAnother highly specialised group of pathophagous insects is the rust-eating midges (Mycodiplosis). These tiny flies lay eggs on rust-infected leaves, and their larvae feed exclusively on rust spores. There is some species diversity within the genus but the taxonomy remains understudied, and the evidence for different species specialising on different rusts is low (Henk et al., 2011; Nelsen, 2013). How abundant are they? I don’t have much data yet, but in my fieldwork at one site I found three Mycodiplosis larvae, in two of my five 2\u00d72m quadrats. They are certainly very common and something I regularly find while looking at microfungi.
\n\n\n\nNot all pathophagous invertebrates exclusively eat plant pathogens, and many are not widely recognised as pathophagous at all. For example, there is some evidence that some slugs preferentially feed on rust-infected leaves (Ramsell & Paul, 1990). Among the best studied system is the larvae of the moth Lymantria dispar on poplars. They preferentially feed on leaves infected by Melampsora rusts, and actually graze on the rust spores before feeding on the leaf itself. Rust spores are rich in mannitol, a sugar alcohol that can be an energy source for the larvae. They contain higher concentrations of amino acids and other nitrogen sources than host leaves. Alongside this they contain lower concentrations of defence compounds, making them easy pickings for the moth larvae (Eberl et al., 2020).
\n\n\n\nBeyond these specific examples a cursory look at a plant infected with a rust, powdery, or downy mildew makes it clear that they are an important food source for invertebrates. I regularly am frustrated in my efforts to identify pathogens that have been grazed by slugs or snails, and very often find springtails of many kinds. A lot more research is needed to understand how large of a nutrient flow this represents at the ecosystem scale, and how it differs from an ecosystem lacking pathogens.
\n\n\n\nThe other important effect of pathogens on nutrient cycling is that of reduced leaf lifespan. This is little better studied than the action of pathophagous invertebrates. Oak leaves heavily infected by powdery mildew are shed considerably more quickly than healthy leaves (Hajji et al., 2009). Anecdotally I have seen that Spilopodia nervisequia, an endophyte of Plantago lanceolata, causes the leaves of its host to yellow and die in the winter, while uninfected plants remain green. Most trivially, necrotrophic pathogens by definition actively kill leaf tissue. The result is that pathogens cause leaves to enter the soil as litter earlier than they otherwise would. This effectively speeds up nutrient cycling.
\n\n\n\nHow can we estimate the effect of plant pathogens on nutrient cycling? One method could be to compare communities where they are present to those where they have been excluded using fungicide and o\u00f6myceticide (Liu et al., 2022). For nitrogen, the rate of nutrient cycling can be estimated with a mechanistic model parameterised with measurements of the stable isotope ratio in plant tissues and the soil. Furthermore, the ubiquity of pathophagous invertebrates is not yet appreciated and further research on their abundance and diversity in natural ecosystems would do much to improve our understanding of their ecological importance.
\n\n\n\nThis is the first essay of a series I plan on writing during my PhD, in order to consolidate my thoughts and communicate what I am studying and thinking about. I’ll tag them as PhD essays.
\n\n\n\nEberl, F., Fernandez de Bobadilla, M., Reichelt, M., Hammerbacher, A., Gershenzon, J., & Unsicker, S. B. (2020). Herbivory meets fungivory: Insect herbivores feed on plant pathogenic fungi for their own benefit. Ecology Letters, 23(7), 1073\u20131084. https://doi.org/10.1111/ele.13506
\n\n\n\nHajji, M., Dreyer, E., & Mar\u00e7ais, B. (2009). Impact of Erysiphe alphitoides on transpiration and photosynthesis in Quercus robur leaves. European Journal of Plant Pathology, 125(1), 63\u201372. https://doi.org/10.1007/s10658-009-9458-7
\n\n\n\nHenk, D. A., Farr, D. F., & Aime, M. C. (2011). Mycodiplosis (Diptera) infestation of rust fungi is frequent, wide spread and possibly host specific. Fungal Ecology, 4(4), 284\u2013289. https://doi.org/10.1016/j.funeco.2011.03.006
\n\n\n\nLiu, X., Parker, I. M., Gilbert, G. S., Lu, Y., Xiao, Y., Zhang, L., Huang, M., Cheng, Y., Zhang, Z., & Zhou, S. (2022). Coexistence is stabilized by conspecific negative density dependence via fungal pathogens more than oomycete pathogens. Ecology, 103(12). https://doi.org/10.1002/ecy.3841
\n\n\n\nNelsen, D. J. (2013). A Phylogenetic Analysis of Species Diversity, Specificity, and Distribution of Mycodiplosis on Rust Fungi [Master of Science, Louisiana State University and Agricultural and Mechanical College]. https://doi.org/10.31390/gradschool_theses.2700
\n\n\n\nRamsell, J., & Paul, N. D. (1990). Preferential Grazing by Molluscs of Plants Infected by Rust Fungi. Oikos, 58(2), 145\u2013150. https://doi.org/10.2307/3545421
","doi":"https://doi.org/10.59350/s75n4-jnn50","guid":"https://irishplants.org/blog/?p=977","image":"https://irishplants.org/blog/wp-content/uploads/2026/02/1-nutrient-cycling-e1770744999775.png","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1770681600,"reference":[{"id":"https://doi.org/10.1111/ele.13506","unstructured":"Eberl, F., Fernandez de Bobadilla, M., Reichelt, M., Hammerbacher, A., Gershenzon, J., Unsicker, S. B., & Turlings, T. (2020). Herbivory meets fungivory: insect herbivores feed on plant pathogenic fungi for their own benefit. Ecology Letters, 23(7), 1073\u20131084."},{"id":"https://doi.org/10.1007/s10658-009-9458-7","unstructured":"Hajji, M., Dreyer, E., & Mar\u00e7ais, B. (2009). Impact of Erysiphe alphitoides on transpiration and photosynthesis in Quercus robur leaves. European Journal of Plant Pathology, 125(1), 63\u201372."},{"id":"https://doi.org/10.1016/j.funeco.2011.03.006","unstructured":"Henk, D. A., Farr, D. F., & Aime, M. C. (2011). Mycodiplosis (Diptera) infestation of rust fungi is frequent, wide spread and possibly host specific. Fungal Ecology, 4(4), 284\u2013289."},{"id":"https://doi.org/10.1002/ecy.3841","unstructured":"Liu, X., Parker, I. M., Gilbert, G. S., Lu, Y., Xiao, Y., Zhang, L., Huang, M., Cheng, Y., Zhang, Z., & Zhou, S. (2022). Coexistence is stabilized by conspecific negative density dependence via fungal pathogens more than oomycete pathogens. Ecology, 103(12)."},{"id":"https://doi.org/10.31390/gradschool_theses.2700","unstructured":"Nelsen, D. (2022). A Phylogenetic Analysis of Species Diversity, Specificity, and Distribution of Mycodiplosis on Rust Fungi [Louisiana State University Libraries]. In Louisiana State University and Agricultural and Mechanical College."},{"id":"https://doi.org/10.2307/3545421","unstructured":"Ramsell, J., & Paul, N. D. (1990). Preferential Grazing by Molluscs of Plants Infected by Rust Fungi. Oikos, 58(2), 145."}],"rid":"wvbwf-qt453","summary":"Plant pathogens are ubiquitous in terrestrial ecosystems, but their role in these ecosystems is understudied. One aspect of their ecology that has not been studied is their influence on nutrient cycling.","tags":["Plant Disease","Ecology","Nutrient Cycling","PhD Essays","Plants"],"title":"Plant pathogens and nutrient cycling","updated_at":1781023645,"url":"https://irishplants.org/blog/2026/02/10/plant-pathogens-and-nutrient-cycling/","version":"v1"},{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Steiner","given":"Tobias","url":"https://orcid.org/0000-0002-3158-3136"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24","created":1672617600,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://flavoursofopen.science/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://flavoursofopen.science","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"flavoursofopen","status":"active","subfield":"1710","title":"Flavours of Open","updated":1743540188,"use_api":true},"blog_name":"Flavours of Open","blog_slug":"flavoursofopen","content_html":"updated: Jan 06, 2025
Please feel free to leave suggestions, critical notes, etc. via hypothes.is comments (see Annotation sidebar tab on the top-right of your screen) and I’ll make sure to add these to the main text.
\nDOI: https://doi.org/10.59350/6zvzt-94273
\n\u00a0BigBlueButton has a selection of useful features tailored for those teaching online seminars and classes. Next to that, we’ve also been using it for a variety of conferences, project meetings, etc.:
\u00a0Alternative open-source approach to Jitsi Meet and BigBlueButton, based on WebRTC and mediasoup.
\nSupported by G\u00c8ANT (demo service used to be available at https://edumeet.geant.org, now offline) as part of the European Open Science Cloud scoping efforts, listed in EOSCSynergy and on the EOSC Marketplace.
\ud83d\udcc3 \u27a1\ufe0f Plain-text list of existing Edumeet servers (2023-01-22, 7 servers): 20230122-edumeet-list-7-servers.txt
\nDescription:
\n\nIn order to create a complete communication and fully functional solution that can meet the expectations of the scientific and research communities, enhanced functional features were designed, in particular:
\n\n
\n- WebRTC audio/video communication;
\n- screen sharing, file sharing and chat feature;
\n- federated login, including eduGAIN;
\n- speaker detection (microphone analyser with visual indicator);
\n- audio and video streams management ;
\n- full-screen mode, raise hand option, connection testing;
\n- customizable view layout (democratic and filmstrip);
\n- high resolution support (tested up to 4K).
\n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| https://lets.teamjoin.de | \nAdminForge | \nrun SSL check! | \nHetzner Online GmbH | \n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| https://mm.cedrc.cnr.it | \nConsiglio Nazionale delle Ricerche – Ufficio ICT-SAC | \nrun SSL check! | \nConsortium GARR | \n
| https://edu.meet.garr.it | \nGARR | \nrun SSL check! | \nConsortium GARR | \n
| https://edumeeting.area.fi.cnr.it | \nConsiglio Nazionale delle Ricerche – Area di Ricerca di Firenze | \nrun SSL check! | \nConsortium GARR | \n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| https://letsmeet.no | \nUNINETT | \nrun SSL check! | \nUNINETT AS | \n
| https://usually.in | \n\n | run SSL check! | \nNTE Broadband | \n
| URL | \nRun by | \nSSL Test | \nServer location | \n
|---|---|---|---|
| \n | EOSCSynergy | \nrun SSL check! | \nInstitute of Bioorganic Chemistry Polish Academy of Science, Poznan Supercomputing and Networking Center PSNC | \n
\u00a0A customised as well as optimised fork of jitsi, run by the good folks at Infomaniak, an ethical Swiss hoster.
\n
Description: Unhangout is an open source platform for running large-scale, participant-driven events online.
\nEach event has a landing page, which we call the lobby. When participants arrive, they can see who else is there and chat with each other. Hosts can welcome their community and do introductions in a video window that gets streamed into the lobby. Participants can then join breakouts, which are small group video chats, for in-depth conversations, peer-to-peer learning, and collaboration on projects.
PeerTube, developed by the good folks at FramaSoft, is a free software that, once installed on a server, generates a video hosting platform. This platform can be federated, to share its video catalog with other PeerTube platforms and the larger #fediverse. It also provides a resilient video broadcasting system, which combines peer-to-peer and traditional streaming.
\nA list of more than 900 instances that run Peertube can be found at: https://instances.joinpeertube.org/instances
\nofficial: https://cryptpad.fr/
\ud83d\udca1 For more alternatives to Google services, see the excellent DeGoogle list maintained by Josh Moore: web, and GitHub repo
\nCokoDocs is an open-source, collaborative web-based Word Processor, developed and run by the amazing folks at Coko Foundation.
\nCompared to Etherpad (see below), CokoDocs has a richer set of features.
\nSee https://cokodocs.net/ and try their Beta at https://beta.cokodocs.net
\n
\u00a0… see the Etherpad Lite GitHub Wiki and https://etherpad.org for more details.
\u27a1 make sure to also check the Etherpad Lite list of sites that run Etherpad Lite.
\n
\nVirtual whiteboard for sketching hand-drawn like diagrams
Official: https://excalidraw.com
\nGitHub: https://github.com/excalidraw/excalidraw
\nTwitter: @excalidraw
FramadateAn open-source polling/scheduling tool focusing on privacy, run by French non-profit Framasoft
\nSource: https://framadate.org
\nGitea — “a community-managed lightweight code hosting solution written in Go”. https://gitea.io/
\nForgejo — an open fork of gitea, see
\nSourceHut — https://sourcehut.org/
\n\u00a0as decentralized additive approach to lessen the load on https://meet.jit.si/
You can use DNS Lookup, GeoIP Lookup, and KeyCDN Geo Tool to find out more about each server’s location.
\n(feel free to add other servers you know of via hypothes.is comments (see commentary feature on the right-hand side)
\n\ud83d\udcc3 \u27a1\ufe0f Server list, text file: 2021-12-26, 195 servers
\n\u27a1\ufe0f \u27a1\ufe0f … and the Community Wiki on GitHub
\n\ud83d\udda5\ufe0f \u27a1\ufe0f Jitsi Monitor “… monitors all known public Jitsi Meet instances for ping times and TLS quality”: Guardianproject/JitsiMonitor and JitsiMonitor on GitLab
\n\ud83c\udf1f\ud83d\udda5\ufe0f \u27a1\ufe0f Jitsi Meter “… Helping with the decision of which instance of Jitsi to use. An list of public Jitsi Meet instances sorted for ping times and TLS quality in relation to the user’s location: JitsiMeter and JitsiMeter Repo
\n\ud83d\udda5\ufe0f \u27a1\ufe0f\ud83d\udda5\ufe0f Jitsi Admin – central admin and management interface for Jitsi server setups. Project website and GitHub repo
\n\ud83c\udf1f\ud83c\udf1f special feature: auto-forwarding to a random jitsi-Server — jitsi.random-redirect.de —– How does it work? check out the GitHub repo
\n\ud83d\udcf2\ud83d\udcf2 Next to its native webclient interface, Jitsi Meet is now also available as
\n| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| easyconference.uibk.ac.at | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nUniversity of Innsbruck | \n
| meet.epicenter.works | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nNessus GmbH | \n
| fairmeeting.net | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \n\n |
| pro.fairmeeting.net | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \n\n |
| meet.graz.social | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \n\n |
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| meet.naveksoft.com | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nNavek Soft & Mobile Service LTD | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| jitsi-1.belnet.be | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nBELNET | \n
| praatbox.be | \n\n | \n | run SSL check! | \n\n |
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| meet.vpsfree.cz | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nMaster Internet s.r.o. | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| jitsi.riot.im | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nUpCloud Ltd, hosted by New Vector on behalf of the Matrix.org Foundation | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| allo.bim.land | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nILOTH | \n
| blabla.dedidream.com | \n\n | \n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| conf.conf.domainepublic.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nBouygues Telecom SA | \n
| conf.underworld.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nBouygues Telecom SA | \n
| meet.kbu.freifunk.net | \n\n | \n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| suricate.tv | \n\n | \n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| jump.chat | \n\n | \n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| jitsi.cheezecake.ovh | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOnline S.A.S. | \n
| jitsi.hadoly.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nGrenode | \n
| jitsi.hivane.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHivane | \n
| jitsi.milkywan.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nMilkyWan | \n
| jitsi.nextmap.io | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nNXT Initiative SAS | \n
| jitsi.q2r.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| jitsi.tetaneutral.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nTetaneutral.net | \n
| jitsi.videodulib.re | \n\n | \n | SSL check | \nTetaneutral.net | \n
| meet.artifaille.fr | \n\n | \n | SSL check | \n|
| meet.digdeo.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| meet.evolix.org | \n\n | \n | SSL check | \nEvolix SARL | \n
| meet.lenalio.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOceanet Technology SAS | \n
| meet.tedomum.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| meet.yapbreak.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| meeting.rezopole.net | \n\u2049 | \n\n | SSL check | \nRezopole A.D. | \n
| rendez-vous.renater.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nRenater | \n
| jitsi.debamax.com | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nOnline S.a.s. | \n
| talk.fdn.fr | \n\n | \n | SSL check | \nAssociation Gitoyen | \n
| talk.ouvaton.coop | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nInulogic Sarl | \n
| jitsi.laas.fr | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| video.devloprog.org | \n\n | \n | SSL check | \nBouygues Telecom SA | \n
| video.omicro.org | \n\n | \n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| jitsi.komuniki.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| visio.lafranceinsoumise.fr | \n\n | \n | SSL check | \nOnline S.a.s. | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| webconf.viviers-fibre.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nOVH SAS | \n
| vidconf.tech4good.ch | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
\u27a1\ufe0f \u27a1\ufe0f for a subset collected by the folks at Chaos Computer Club, see pads.ccc.de/jitsiliste
\n| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
| meet.ffmuc.net | \n\u2705 | \n\u274c (only Frontend \nno videotraffic \nthrough CF) | \nrun SSL check! | \nCLOUDFLARENET | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| besprechung.net | \n\n | \n | SSL check | \nHost Europe GmbH | \n
| meet.physnet.uni-hamburg.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.rexum.space | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.in-berlin.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.jotbe.io | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.nerd.re | \n\n | \n | SSL check | \nContabo GmbH | \n
| framatalk.org | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| freejitsi01.netcup.net | \n\n | \n | SSL check | \nnetcup GmbH | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.arl.wtf | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nfux eG | \n
| jitsi.debian.social | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| jitsi.dorf-post.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| jitsi.fem.tu-ilmenau.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nDFN | \n
| jitsi.flyingcircus.io | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nKAMP Netzwerkdienste GmbH | \n
| jitsi.freifunk-duesseldorf.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nFreifunk Duesseldorf e.V. | \n
| jitsi.hamburg.ccc.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.komun.org | \n\n | \n | SSL check | \nContabo GmbH | \n
| jitsi.linux.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| jitsi.netways.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nNETWAYS GmbH | \n
| jitsi.osna.social | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| jitsi.piratenpartei-duesseldorf.de | \n\n | \n | SSL check | \nContabo GmbH | \n
| jitsi.sixtopia.net | \n\n | \n | SSL check | \nAlexej Senderkin | \n
| jitsi.uni-kl.de | \n\n | \n | SSL check | \nTechnische Universitaet Kaiserslautern | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.zfn.uni-bremen.de | \n\n | \n | SSL check | \nDFN | \n
| konferenz.netzbegruenung.de | \n\u2705 — \ud83d\udcde | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.adminforge.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.alpha.berlin | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nmanitu GmbH | \n
| meet.alps.one | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.cybercyber.digital | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| jitsi.stura.htwk-leipzig.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nDFN | \n
| meet.darmstadt.social | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nnetcup GmbH | \n
| meet.ffrn.de | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.ffbrb.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.freifunk-aachen.de | \n\n | \n | SSL check | \nRelAix Networks GmbH | \n
| meet.freifunk-rhein-sieg.net | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.golem.de | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.hackerspace-bremen.de | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| meet.hasi.it | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.isf.es | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.jugendrecht.org | \n\n | \n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.kobschaetzki.de | \n\n | \n | SSL check | \nmyLoc managed IT AG | \n
| meet.lrz.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nLeibniz-Rechenzentrum | \n
| meet.lug-stormarn.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \n\n |
| meet.meerfarbig.net | \n\n | \n | SSL check | \nmeerfarbig GmbH & Co. KG | \n
| meet.no42.org | \n\n | \n | SSL check | \n1&1 Ionos Se | \n
| meet.opensuse.org | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| \n | \n | \n | \n | \n |
| meet.piratenpartei-sh.de | \n\n | \n | SSL check | \nISPpro Internet KG | \n
| meet.roflcopter.fr | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.rollenspiel.monster | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.scheible.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet2.scheible.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet3.scheible.it | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.schnuud.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.stura.uni-heidelberg.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \n\n |
| meet.systemli.org | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nDigitale Partizipation e.V. | \n
| meet.weimarnetz.de | \n\n | \n | SSL check | \nFoerderverein Freie Netzwerke e.V. | \n
| teamjoin.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| vc.autistici.org | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nHetzner Online GmbH | \n
| viko.extinctionrebellion.de | \n\u2705 | \n\n | SSL check | \nSysEleven GmbH | \n
| webmeeting.opensolution.it | \n\n | \n | SSL check | \nDIGITALOCEAN-ASN | \n
| virtual.chaosdorf.space | \n\n | \n | SSL check | \n\n |
| jitsi.eichstaett.social | \n\n | \n | run SSL check! | \nSeverloft GmbH | \n
| konferenz.buehl.digital | \n\n | \n | run SSL check! | \n\n |
| meet.stuvus.uni-stuttgart.de | \n\n | \n | run SSL check! | \nUniversit\u00e4t Stuttgart | \n
| \n | \n | \n | \n | \n |
| jitsi.php-friends.de | \n\n | \n | run SSL check! | \nPhP-Friends GmbH | \n
| meet.studiumdigitale.uni-frankfurt.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nJohann Wolfgang Goethe-Universitat Frankfurt am Main | \n
| onlinetreff.ash-berlin.eu | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nnetcup GmbH | \n
| meet.nerd.re | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nHetzner Online GmbH | \n
| meet.bjoernhaendler.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nnetcup GmbH | \n
| jitsi.mpi-bremen.de | \n\u2705 – \ud83d\udcde | \n\n | run SSL check! | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| meet.rdi.zimt.uni-siegen.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| meet.ur.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| jitsi-01.csn.tu-chemnitz.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| jitsi.folkwang-uni.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| jitsi.hs-nb.de | \n\u2705 | \n\n | run SSL check! | \nVerein zur Foerderung eines Deutschen Forschungsnetzes e.V. | \n
| URL | \nNon-Google \nSTUN/TURN | \nOn Amazon, Google, \nCloudflare or Microsoft | \nSSL Test | \nhoster | \n
|---|---|---|---|---|
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Open Scholarship as a paradigm consists of three dimensions:
\nThis definition is an adaption and remix of earlier definitory elements taken from Veletsianos and Kimmons (2012), Weller (2014), and DeRosa and Jhangiani (2018).
\nVeletsianos, George and Royce Kimmons. (2012). Assumptions and Challenges of Open Scholarship. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, Vol. 13 (4), 166-89. doi: 10.19173/irrodl.v13i4.1313.
\nWeller, Martin. (2014). The Battle For Open: How openness won and why it doesn't feel like victory. London: Ubiquity Press. doi: 10.5334/bam.
\nDeRosa, Robin and Rajiv Jhangiani. (2018). What is Open Pedagogy? openpedagogy.org.
\nHeader image by Yeshi Kangrang on Unsplash.","doi":"https://doi.org/10.59350/nbkz0-79q04","guid":"https://flavoursofopen.science/?p=615","image":"https://flavoursofopen.science/wp-content/uploads/2018/05/yeshi-kangrang-iuqxv7kFj64-unsplash.jpg","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1527724800,"rid":"jwgdx-gck09","summary":"Open Scholarship (my preferred definition) Open Scholarship as a paradigm consists of three dimensions: Open output, comprising specific content / products from the fields of open publishing, open\u2026","tags":["Experimental","Open Scholarship"],"title":"Open Scholarship: A definition","updated_at":1781023605,"url":"https://flavoursofopen.science/open-scholarship-a-definition/","version":"v1"},{"authors":[{"contributor_roles":[],"family":"Steiner","given":"Tobias","url":"https://orcid.org/0000-0002-3158-3136"}],"blog":{"authors":null,"community_id":"59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24","created":1672617600,"current_feed_url":null,"description":null,"favicon":"https://rogue-scholar.org/api/communities/59fc3cc5-6c51-47b4-b195-22ac5cc89d24/logo","feed_format":"application/atom+xml","feed_url":"https://flavoursofopen.science/feed/atom/","filter":null,"generator":"WordPress","home_page_url":"https://flavoursofopen.science","issn":null,"language":"eng","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","prefix":"10.59350","relative_url":null,"secure":true,"slug":"flavoursofopen","status":"active","subfield":"1710","title":"Flavours of Open","updated":1743540188,"use_api":true},"blog_name":"Flavours of Open","blog_slug":"flavoursofopen","content_html":"
Beachte, dass Versionen dieses Dokuments auch in anderen Sprachen wie Spanisch, Indonesisch und nat\u00fcrlich im englischen Original existieren.
\n\n\n\nDeutsche \u00dcbersetzung: Tobias Steiner, PDF DOI: 10.31235/osf.io/hu9sj
\n\n\n\nEnglisches Original: 10.31222/osf.io/b4v8p
\n\n\n\nJonathan Tennant, Jennifer E. Beamer, Jeroen Bosman, Bj\u00f6rn Brembs, Neo Christopher Chung, Gail Clement, Tom Crick, Jonathan Dugan, Alastair Dunning, David Eccles, Asura Enkhbayar, Daniel Graziotin, Rachel Harding, Johanna Havemann, Daniel S. Katz, Kshitiz Khanal, Jesper Norgaard Kjaer, Tim Koder, Paul Macklin, Christopher R. Madan, Paola Masuzzo, Lisa Matthias, Katja Mayer, David M. Nichols, Elli Papadopoulou, Thomas Pasquier, Tony Ross-Hellauer, Michael Schulte-Mecklenbeck, Dan Sholler, Tobias Steiner, Pawel Szczesny, Andy Turner
\n\n\n\n\n\n\n\n\nDer L\u00e4nge des vorliegenden Strategiedokuments Rechnung tragend wurde zudem ein IMMEDIATE ACTION PLAN / SOFORTMA\u00dfNAHMENPLAN bereitgestellt, der die aus Sicht der Autor*innen dringendsten Handlungsfelder mit Blick auf eine zuk\u00fcnftige Weiterentwicklung herausstellt.
\n
Dieses Dokument m\u00f6chte einen m\u00f6glichst breiten Konsens zur Findung einer internationalen Strategie zur Implementierung von Open Scholarship finden, die sowohl den Anspr\u00fcchen verschiedener nationaler und regionaler Communities gerecht werden kann, aber auch global funktioniert.
\n\n\n\nForschung kann idealisiert als ein inspirierender Prozess gesehen werden, um unser kollektives Wissen zum Nutzen der gesamten Menschheit weiterzuentwickeln. Die aktuelle Forschungspraxis sieht sich jedoch im aktuellen Prozess der Adaption an die digitale Welt noch mit einer Reihe von Spannungen und Konflikten konfrontiert, die sicherlich teilweise auf Differenzen zwischen dem Ideal einer wissenschaftl. Commons-Community und dem Alltag des traditionell-hochkompetitiven Wissenschaftssystems liegen mag und teilweise auf die sowieso schon bestehenden Herausforderungen durch die Ver\u00e4nderung des Wissenschaftssystems inkl. Infrastruktur hin zu digitalen L\u00f6sungen. Das, was gemeinhin als Open Scholarship bezeichnet wird, ist hier als Ansatz gedacht, moderne Forschungs- und Lehr-/Lernpraktiken auf diese digitale Welt auszurichten. Wir schlagen hier keine normative Definition von Open Scholarship vor, sondern wollen anerkennen, dass es sich dabei um einen holistischen Begriff handelt, der das ganze Spektrum wissenschaftlicher Disziplinen und damit einhergehender, sich unterscheidender Prinzipien und Praktiken umfasst, die in anderen Kontexten u.a. auch als Open Science, Open Research oder Digital Humanities bezeichnet werden (mehr dazu in Punkt 3). Wir w\u00e4hlen den Begriff “Open Scholarship”, um diese Aspekte in einem universellen und konstruktiven Sinne inklusiv einzubinden. (Wenn wir hier verk\u00fcrzt mancherorts den Begriff der Forschung verwenden, ist dies stets den historischen Entwicklungen Rechnung tragend und als verk\u00fcrzt f\u00fcr den gesamten Life Cycle von Wissenschaft, Forschung und Lehre.)
\n\n\n\nZweck dieses Dokuments ist es, eine pr\u00e4zise Analyse des aktuellen Standes der weltweiten Open Scholarship-Bewegung bereitzustellen: dies wird eine Auseinandersetzung mit Fragen nach gemeinsamen Gedankenstr\u00e4nge, nach St\u00e4rken der Bewegung und nach Potential und beinhalten. Abschlie\u00dfend wird dargestellt, wie wir als global vernetzte Gemeinschaft effizienter zusammenarbeiten k\u00f6nnen, um die wichtigsten strategischen Priorit\u00e4ten zu erkennen und gemeinsam voranzubringen. Dieses Dokument wurde von den Foundations for OER Strategy Development und der Arbeit der FORCE11 Scholarly Commons Working Group inspiriert und durch eine offene Arbeitsgruppe gemeinsam kollaborativ entwickelt.
\n\n\n\nWir hoffen, dass dieses Dokument als eine Grundlage f\u00fcr weiteren Austausch, Diskussionen und sich daraus entwickelnden Initiativen zur Umsetzung wirksamer Strategien dienen kann, um die Integration von Open Scholarship-Praktiken in eine sich entwickelnde, moderne, digitale Forschungskultur gemeinsam voranzubringen. Dadurch erhoffen wir uns, die Reichweite und Wirkung von Open Scholarship in einem globalen Kontext ausweiten und verst\u00e4rken zu k\u00f6nnen, um damit sicherzustellen, dass es wirklich offen f\u00fcr alle ist. Wir hoffen auch, dass sich dieses Dokument im Laufe der zahlreichen Diskussionen \u00fcber Open Scholarship weiterentwickeln und dazu beitragen wird, n\u00fctzliche Erkenntnisse sowohl f\u00fcr die globale Koordination der Sache, als auch f\u00fcr direktes Handeln vor Ort zu liefern. Wir glauben, dass dies ein wichtiger Schritt vorw\u00e4rts ist, um Open Scholarship zur Norm werden lassen zu k\u00f6nnen.
\n\n\n\nLetztendlich erwarten wir, dass sich die Auswirkungen einer weit verbreiteten \u00dcbernahme von Open Scholarship vielf\u00e4ltig \u00e4u\u00dfern werden. Wir erhoffen uns, dass neuartige Forschungspraktiken das Innovationstempo erh\u00f6hen und damit wichtige Industriezweige weltweit stimulieren k\u00f6nnen. Durch Open Scholarship w\u00e4re auch eine Zunahme des Vertrauens der \u00d6ffentlichkeit in die Wissenschaft m\u00f6glich, da Transparenz im Wissenschaftsprozess damit normativer wird. Daher erwarten wir, dass das Interesse an Open Scholarship aufgrund seines inh\u00e4renten Einflusses sowohl auf die Zivilgesellschaft als auch die Weltwirtschaft in Zukunft deutlich zunehmen wird.
\n\n\n\n\n\n\n\n\nUnter Strategie wird in der Regel die Festlegung von Zielen, die Definition von Ma\u00dfnahmen zur Erreichung dieser Ziele sowie die Mobilisierung von Ressourcen verstanden, welche zur Durchf\u00fchrung dieser Ma\u00dfnahmen n\u00f6tig sind. Eine Strategie beschreibt, wie die Ziele mit entsprechenden Mitteln (Ressourcen) erreicht werden k\u00f6nnen.
\n(Wikipedia, dt. \u00dcbersetzung: T.S.)
Um die bestehenden Herausforderungen zu meistern und unsere gesteckten Ziele zu erreichen sollten wir uns auf unsere gemeinsamen St\u00e4rken besinnen und auf diesen aufbauen. Im Folgenden haben wir drei zeitliche Hauptkomponenten (kurz-, mittel- und langfristig) einer Gesamtstrategie identifiziert, die als direkte Handlungsvorschl\u00e4ge auf individueller, Gruppen- und institutioneller sowie nationaler (oder h\u00f6herer) Ebene genutzt werden k\u00f6nnen. Es muss hier betont werden, dass mit diesen Vorschl\u00e4gen das komplexe Wissenschaftssystem und seine zahlreichen Verkn\u00fcpfungen und Abh\u00e4ngigkeiten nicht in vollst\u00e4ndigem Umfang abgebildet werden kann. Daher erachten wir es als notwendig, dass sich die unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen auch selbst auf ihren jeweiligen Ebenen damit auseinandersetzen, welche Aktivit\u00e4ten in den entsprechenden Fachkulturen angemessen erscheinen. Hierzu kann diese Strategie als Basis f\u00fcr eine konstruktive Auseinandersetzung in der eigenen Fachkultur und dar\u00fcber hinaus dienen.
\n\n\n\nDaher besteht eines der grundlegenden Ziele dieser Strategie darin, die Ausformung von Communities zu f\u00f6rdern, die sich gegenseitig durch gemeinsames, verteiltes und kollaboratives Lernen (bspw. \u00fcber den Open Science MOOC) weiterbilden und Wissen zu aktuellen Entwicklungen in der Welt des Open Scholarship austauschen. Diese Communities haben unserer Ansicht nach den direktesten Einblick in die spezifischen Herausforderungen und k\u00f6nnen daraus direkt anwendbare Handlungsvorschl\u00e4ge generieren, um diese Herausforderungen zu meistern. Aus diesen Handlungsvorschl\u00e4gen wiederum k\u00f6nnen mittelfristig neue Perspektiven auf die unterschiedlichen hierarchischen Ebenenen generiert werden, die dann in Entscheidungsfindungs-Prozesse einflie\u00dfen k\u00f6nnen.
\n\n\n\nWir stellen fest, dass diese Strategie aufgrund der Vielfalt der Akteure und Stakeholder sowie unterschiedlicher Perspektiven, Praktiken und Interessen kein Grundkonsensdokument sein kann. Daher wird die Priorisierung der verschiedenen Aspekte aus unterschiedlichen Perspektiven diskutiert. Eine Wirksamkeit wird sich dann einstellen, sobald Einzelpersonen und Communities verschiedene Teile dieser Strategie in ihren jeweiligen Kontexten entlang der Ver\u00e4nderung kultureller Normen hin zu offeneren Gegebenheiten realisieren k\u00f6nnen.
\n\n\n\nIn der Tat sehen viele den Fortschritt der Open Scholarship-Bewegung in den vergangenen zwei bis Jahrzehnten als weitgehend substanzlos an; ein Faktor, der sicherlich auch mit einem Mangel an strategischer Planung und entsprechend gesteuerter Umsetzung zu tun hat.
\n\n\n\nWir stellen ebenso fest, dass diese Strategie nur auf Informationen basieren kann, die uns als Kollektiv zum aktuellen Zeitpunkt vorliegen, und es ist sehr wahrscheinlich, dass es noch zahlreiche Initiativen, Policies und Programme, Tools und Plattformen gibt, die wir ungewollt \u00fcbersehen haben. Ebenso kann es gut sein, dass schon bestehende Strategien hier nicht in Betracht gezogen wurden. Nichtsdestotrotz wollen wir mit diesem Dokument versuchen, unseren Strategieanansatz nach bestem Wissen und Gewissen mit Fakten und Argumenten zu untermauern; die entsprechenden Diskussionen dazu sind unter dem Strategie-Abschnitt in Sektion 5 zu finden.
\n\n\n\nBeachte, dass die folgenden Elemente der Strategie in die sechs Hauptkategorien der Grafik (Suche, Analyse, Schreiben, Publizieren, Outreach und Assessment) unterteilt ist, sofern relevant.
\n\n\n\nViele der auf der individuellen Ebene genannten Elemente werden auch hier weiterhin relevant sein und werden hier daher teilweise wiederholt, um diesen Umstand abzubilden.
\n\n\n\nZu gegenw\u00e4rtigen Zeitpunkt wird davon ausgegangen, dass Teile der kurzfristigen Strategie auf der Grundlage der Bed\u00fcrfnisse der jeweiligen Gruppen bereits eingeleitet wurden und sich entweder in der Umsetzung oder in der vorbereitenden Entwicklung befinden. H\u00e4ufig handelt es sich um fluide und kontinuierliche Prozesse, die sich mit der mittelfristigen Strategie \u00fcberschneiden k\u00f6nnen und daher an dieser stelle nicht explizit wiederholt werden. Alle in der Kurzfristigen Strategie genannten Punkte sind daher je nach Entwicklungstempo genauso relevant.
\n\n\n\nZu diesem Zeitpunkt wird erwartet, dass bestimmte Teile der kurz- und mittelfristigen Strategien auf der Grundlage der Bed\u00fcrfnisse der jeweiligen Gruppen initiiert wurden und sich entweder in der laufenden Umsetzung oder in der Entwicklung befinden. H\u00e4ufig handelt es sich dabei um laufende Prozesse, die sich mit der langfristigen Strategie \u00fcberschneiden k\u00f6nnen daher hier nicht wiederholt werden sollen. Alle in der Kurzfristigen Strategie und der Mittelfristigen Strategie genannten Punkte sind jedoch je nach Entwicklungstempo weiterhin relevant.
\n\n\n\nMit ideologischen Wurzeln in vielen Openness-Bewegungen, die bis in die Zeit der Aufkl\u00e4rung zur\u00fcckreichen hat sich sich die Bewegung des Open Scholarship in den letzten zwei Jahrzenten – und sowohl erm\u00f6glicht als auch befeuert durch die Digitalisierung der Wissenschaftswelt – von einer Sammlung kleinerer und verstreuter Aktivit\u00e4ten hin zu einem breiten internationalen Netzwerk von Institutionen, Organisationen, Regierungen, praktizierenden Einzelindividuen sowie Verfechterinnen und Verfechtern der Ideen hinter Openness in der Wissenschaft. W\u00e4hrend schon bedeutende Fortschritte in der Erweiterung von Theorie und Praxis von Open Scholarship erzielt wurden (siehe z.B. Peters et al., 2012, Friesike et al., 2013, Munafo et al., 2017)), so sind Open Scholarship-Praktiken und -Werte in den meisten Forschungsdisziplinen bei Weitem noch nicht die Norm, und die Akzeptanz der durch Offenheit in der Wissenschaft proklamierten Werte ist weltweit ungleich verteilt.
\n\n\n\nIn diesem Dokument verstehen wir den Begriff “Open Scholarship” als eine inklusiv gedachte und somit weit gefasste Perspektive auf den Prozess von, die Kommunikation in und \u00fcber, und die Wieder- und Weiterverwendung (Remix) von Wissenschaft und Forschung, sowie die Auseinandersetzung der eigenen Rolle im gr\u00f6\u00dferen sozialen Kontext der Gesellschaft, und eine Inklusion dieser unter den Vorzeichen von Offenheit/Openness.
\n\n\n\nSowohl Ziele als auch die grundlegende Vision von Open Scholarship sind in Dokumenten wie der Budapest Open Access Initiative, der Open Archives Initiative, den Vienna Principles, den Scholarly Commons Principles und den Panton Principles beschrieben. Im Laufe der Zeit entwickelten sich so Dutzende von Erkl\u00e4rungen, Chartas sowie Statements \u00fcber die Priorit\u00e4ten und deren Setzung zu verschiedenen Aspekten von Open Scholarship.
\n\n\n\nDies hat zur Folge, dass es heute zahlreiche konkurrierende, parallele oder sich \u00fcberschneidende Definitionen dessen gibt, was Open Scholarship sowohl in Bezug auf Forschungsprinzipien als auch auf die Praktiken umfasst – alle mit dem Ziel, eine Bewegung zu beschreiben, die die F\u00f6rderung des wissenschaftlichen Wachstums unter den Gegebenheiten einer freien und \u00f6ffentlichen Zug\u00e4nglichkeit anstrebt.
\n\n\n\nHierbei erachten wir es n\u00fctzlich, Open Scholarship als “boundary object” (Moore, 2017) zu betrachten, da es dadurch flexibel anpassungsf\u00e4hig ist, in verschiedenen Communities in seiner Auspr\u00e4gung unterschiedlich interpretiert wird, jedoch gen\u00fcgend unver\u00e4nderliche Kerninhhalte mit sich bringt, um eine intrinsische Integrit\u00e4t beizubehalten. Neben dem “Virtues of Openness”-Ansatz von Peters und Roberts, 2012 halten wir die f\u00fcnf Denkschulen aka. “schools of thought” von Fecher und Friesike, 2013 f\u00fcr n\u00fctzlich, um die vorliegende Strategie anhand der dort genannten Auspr\u00e4gungen zu rahmen; diese beinhalten einen Fokus auf: Infrastruktur, Datenerfassung, \u00d6ffentlichkeit, demokratische Werte und Pragmatismus. Dar\u00fcber hinaus schlagen wir hiermit eine Erweiterung um eine sechste Schule mit Fokus auf Gemeinschaft und Integration vor, die den Entwicklungen in diesem Kontext innerhalb der letzten f\u00fcnf Jahre (und dar\u00fcber hinaus) Rechnung tr\u00e4gt. Erw\u00e4hnt werden soll hier auch das OCSD (Open and Collaborative Science in Development) Network, das ein Open Science Manifesto f\u00fcr inklusiv-integrativ ausgelegte Open Science mit Blick auf soziales und umweltbewusst-\u00f6kologisches Selbstbewusstsein verfasst hat, welches zur Rahmung der hier vorliegenden Strategie von gro\u00dfem Nutzen sein kann.
\n\n\n\nDiese vorangegangenen Arbeiten waren und sind weiterhin entscheidend f\u00fcr die Schaffung einer zentralen Identit\u00e4t der weltweiten Open Scholarship-Community, da diese Argumentationslinien zur Bef\u00fcrwortung von Open Scholarship gegen\u00fcber der breiteren Gesellschaft sichtbar werden und damit eine Grundlage geschaffen wird, um die weltweite Bewegung voranzubringen.
\n\n\n\nUm das volle Potenzial und die Vision von Open Scholarship zu verwirklichen, sind wir der Meinung, dass ein Dokument hilfreich sein kann, das die Zusammensetzung von Open Scholarship als Bewegung kritisch hinterfragt und eine strategische Perspektive einnimmt, um darzulegen, wie wir als globale Bewegung konkrete Schritte zur Erreichung dieser Ziele identifizieren k\u00f6nnen. Denjenigen, die mit manchen Begrifflichkeiten der Welt des Open Scholarship (noch) nicht vertraut sind, m\u00f6chten wir vertrauensvoll auf das Open Research Glossar hinweisen, welches durch die Right to Research Coalition zur Verf\u00fcgung gestellt wird.
\n\n\n\nEin Movement kann definiert werden als “eine Gruppe von Menschen, die zusammenarbeiten, um ihre gemeinsamen politischen, sozialen oder k\u00fcnstlerischen Ideen voranzubringen”. Unterst\u00fctzung erf\u00e4hrt Open Scholarship von zahlreichen und enorm vielf\u00e4ltigne Gruppe von Menschen, darunter auch B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger ohne akademischen Hintergrund, Aktivisten, Dozierende und Studierende auf verschiedenen akademischen und beruflichen Ebenen sowie Forschungsinstitute, wissenschaftliche Verlage, Bibliothekare, politische Entscheidungstr\u00e4ger und Nichtregierungsorganisationen (NGOs). Die Mitglieder dieser Communities kommen aus L\u00e4ndern rund um den Globus und haben unterschiedlichste sozio\u00f6konomische Hintergr\u00fcnde und Motivationen.
\n\n\n\nOpen Scholarship muss daher eine Reihe unterschiedlicher sozialer, wirtschaftlicher und kultureller Kontexte, unter denen diese verschiedenen Gemeinschaften und Interessengruppen vereint sind, mit einbeziehen. Wie oben schon angedeutet ist diese Vielfalt zwar einerseits eine St\u00e4rke der Open Scholarship-Bewegung, da sie eine Vielzahl von Perspektiven, Erfahrungen, Kapazit\u00e4ten und Ressourcen mitbringt – sie stellt die Bewegung aber auch vor Herausforderungen in Bezug auf die strategische Ausrichtung, das Finden gemeinsamer Pl\u00e4ne sowie den Aufbau gemeinsamer Governance- und Koordinationsstrukturen.
\n\n\n\nDie Annahme, die vermutlich den breitesten Zuspruch unter den zahlreichen Open Scholarship-Stakeholdern erntet, ist die \u00dcberzeugung, dass eine verst\u00e4rkte Akzeptanz von Open Scholarship-Praktiken – und damit im Allgemeinen einfach offenen Praktiken – eine gute Sache darstellt, da sie sowohl der Forschungsgemeinschaft als auch der Umwelt, den weltweiten Volkswirtschaften sowie der breiteren Gesellschaft insgesamt gr\u00f6\u00dfere Vorteile bringen w\u00fcrde.
\n\n\n\nAufbauend auf dieser grundlegenden Wertesetzung k\u00f6nnen wir also beginnen, sowohl die zentralen Herausforderungen als auch die vielf\u00e4ltigen sich ergebenden M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Open Scholarship zu identifizieren, um strategische Elemente zu definieren, die auf verschiedenen Ebenen und durch unterschiedliche Interessengruppen \u00fcbernommen bzw. adaptiert werden k\u00f6nnen.
\n\n\n\nDaraus k\u00f6nnen wir ein gemeinschaftliches Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Art der n\u00f6tigen Ma\u00dfnahmen gewinnen, die ergriffen werden k\u00f6nnen, um die Sache des Open Scholarship voranzubringen.
\n\n\n\nOpen Scholarship macht Forschungsergebnisse und Praktiken in Wissenschaft und Forschung zug\u00e4nglicher und inklusiver und erweitert unseren Horizont \u00fcber die M\u00f6glichkeiten von Bildung, Wissenschaft und Forschung.
\n\n\n\nForschungspraktiken und wissenschaftliche Kommunikation entwickeln sich stetig weiter. Obwohl das Word Wide Web mit seinem Ansatz einer Dezentralisierung der wissenschaftlichen Kommunikation urspr\u00fcnglich vor rund 30 Jahren als Gegenentwurf zu \u00fcberkommenen Informationsmanagements-Hierarchien entwickelt wurde (Berners-Lee, 1989), hat die sonst allgegenw\u00e4rtige Pr\u00e4senz des Web einen Gro\u00dfteil der bereits existierenden wissenschaftlichen Publikationsmodelle sowie der damit befassten Industrie im Gro\u00dfen und Ganzen unver\u00e4ndert gelassen. Die so wahrgenommene langsam fortschreitende Entwicklung bzw. gar Tr\u00e4gheit kann m\u00f6glicherweise auf das breite Spektrum unterschiedlichster Akteure in diesem Bereich und ein fast schon traditionelles Beharren auf eigene Interessen und Positionen, z.B. zu Fragen des Urheberrechts, Prestige und Renomm\u00e9e etablierter Journal-Titel, sowie die Bewertung und das Assessment von Forschung zur\u00fcckgef\u00fchrt werden.
\n\n\n\nDoch haben sich auch im Sektor der Wissenschaftskommunikation schon Perspektiven auf die Vorteile des Webs entwickelt: so ist beispielsweise eine verbreitete Sicht, dass wissenschaftliche Kommunikationsprozesse zunehmend die Macht webnativer Technologien nutzen sollten, um von den Vorteilen des semantischen Webs zu profitieren, das effiziente Vernetzung, Kollaboration und Transparenz in Wissenschaft und Forschung verspricht (siehe dazu z.B. Hitzler, 2010 oder Pomerantz, 2015).
\n\n\n\nDie Angleichung der bestehenden Prozesse von Forschung und Lehre an dieses Ideal wird im Kontext des Open Scholarship weitgehend einhellig gefordert, und so hat in den vergangenen zehn Jahren eine nicht von der Hand zu weisende rapide Zunahme an Innovationen in Wissendschaft und Forschung stattgefunden.
\n\n\n\nDie prim\u00e4re Vision, die wir mit Optimismus verfolgen, ist in drei Teile gegliedert und fordert,
\n\n\n\nDurch die Setzung als Grenzobjekt bzw. boundary object (Star & Griesemer, 1989) erm\u00f6glicht uns Open Scholarship, verschiedene Kategorien und Bedeutungsr\u00e4ume quer \u00fcber unterschiedlichste Communities of Practice auszubalancieren. Dadurch wird die Festlegung und Aushandlung solcher Grenzobjekte ein Schl\u00fcsselprozess f\u00fcr die Entwicklung und Aufrechterhaltung der Koh\u00e4renz zwischen den sich \u00fcberschneidenden Communities.
\n\n\n\nWeit gefasst lassen sich die Kernaspekte von Open Scholarship anhand von zwei Hauptkategorien einteilen: Praktiken und Prinzipien. Erstere Kategorie betrifft Aspekte wie Open Access, Open Data und Open Evaluation. Zu den Kernprinzipien von Open Scholarship geh\u00f6ren Partizipation, Gleichheit, Transparenz, Fairness, kognitive Gerechtigkeit, Zusammenarbeit, Verteilungsgerechtigkeit und Inklusivit\u00e4t; Aspekte, die in traditionellen Wissenschaftspraktiken vielfach verloren gegangen scheinen. Grundlegend ist man sich einig, dass die Kombination dieser Praktiken und Prinzipien zu einem besseren Forschungsprozess f\u00fchren wird, die alle unter dem breiten Begriff Open Scholarship zusammengefasst sind. Und in der Tat ist bspw. Watson (2015) der Ansicht, dass diese Attribute nicht ausschlie\u00dflich f\u00fcr Open Scholarship gelten, sondern grundlegende Schl\u00fcsselmerkmale von guter Wissenschaft insgesamt sein sollten.
\n\n\n\nWir erkennen jedoch an, dass Open Scholarship in seiner derzeitigen Form als Konstrukt nicht unbedingt leicht verst\u00e4ndlich ist, u. a. weil sich im Diskurs um Opennes zahlreiche Fach-Termini und ein fast schon distinkt eigene Sprache herausgebildet hat. Wir erkennen voll und ganz an, dass diese damit selbst eingef\u00fchrten Hindernisse \u00fcberwunden werden m\u00fcssen, um eine m\u00f6glichst breite Partizipation und Engagement zur Etablierung der Prinzipien und Praktiken von Open Scholarship zu erm\u00f6glichen (Masuzzo und Martens, 2017).
\n\n\n\nVier Hauptelemente sind Voraussetzung f\u00fcr die Verbreitung von Open Scholarship:
\n\n\n\nNeben den schon genannten Gemeinsamkeiten gibt es auch Spannungen zwischen unterschiedlichen Ansichten, wie Open Scholarship-Praktiken am Besten implementiert werden k\u00f6nnen. Daher scheint es wichtig, hier nochmals darauf zu verweisen, dass die Agenda hinter Open Scholarship zahlreiche Stakeholder mit unterschiedlichen Motivationen, Interessen und kulturellen Hintergr\u00fcnden zusammenbringt – eine One-Size-Fits-All-L\u00f6sung k\u00f6nnte daher unter Umst\u00e4nden lokalen Interessen schaden (dies gilt aber auch umgekehrt).
\n\n\n\nAndererseits hat sich in den vergangenen Jahren durchaus der Bedarf herauskristallisiert, die zahlreichen existierenden Strategien von Openness-Communities so zusammenzuf\u00fchren, dass Handlungen und potentielle zuk\u00fcnftige Strategien derjenigen mit \u00e4hnlichen Zielen nicht gegenl\u00e4ufig realisiert werden. Im Open Scholarship-Kontext k\u00f6nnen wir folgende potentielle “St\u00f6rungszonen” identifizieren, die einer Erstellung einer koh\u00e4renten Strategie abtr\u00e4glich sind:
\n\n\n\nWenn man die Bandbreite der Akteur_innen-Gruppen mit direktem Interesse an einer (Weiter-)Entwicklung von Open Scholarship betrachtet – Forschende, Studierende, F\u00f6rderinstitutionen, Bibliothekarinnen und Bibliothekare, Forschungsmanager_innen, wissenschaftliche Gesellschaften, Anbieter von IT-Infrastruktur, Industrie sowie die Zivilgesellschaft in ihrer ganzen Breite, Wissenschaftsverlage sowie weitere Dienstleistende im Feld des Open Scholarship, P\u00e4dagoginnen und P\u00e4dagogen, Lehrende, NGOs und politische Entscheidungstr\u00e4ger – so wird schnell deutlich, dass sich jede dieser Gruppen aus verschiedenen Gr\u00fcnden in der Verwirklichung von Open Scholarship engagiert, und dabei die eigenen Ziele – je nach intrinsischer Motivation – in Konflikt miteinander stehen k\u00f6nnen.
\n\n\n\nSo gibt es beispielsweise im Hinblick auf Open Access kaum Konsens dar\u00fcber, wie dies auf einer Vielzahl von Dimensionen (geografisch, institutionell, individuell) am besten zu erreichen ist. Aus den hier entstehenden Spannungen ergibt sich – vielleicht nicht \u00fcberraschend – ein Fehlen klar definierter strategischer Priorit\u00e4ten zur Kl\u00e4rung von Konflikten im Feld des Open Access, mit denen zwischen verschiedenen Gruppen von Stakeholdern, die oft auf der Grundlage konkurrierender Interessen agieren und sich auf zahlreichen Ebenen in Kommunikation, Politik und Praxis durchsetzen, vermittelt werden k\u00f6nnte.
\n\n\n\nDaraus ergibt sich eine besondere Komplexit\u00e4t im Beziehungsgeflecht zwischen den an der Wissenschaftskommunikation und den in allen Feldern des Open Scholarship beteiligten Akteurinnen und Akteuren. Einige der am Kontroversesten diskutierten Punkte betreffen:
\n\n\n\nDies ist selbstverst\u00e4ndlich eine unvollst\u00e4ndige Liste aller offenen Punkte, durch die aber schon deutlich wird, dass Konfliktl\u00f6sungen und Kompromissfindung im Bereich der Wissenschaftskommunikation in unterschiedlichsten Variationen geschehen kann, die sich um die Kernthemen der Unabh\u00e4ngigkeit von Wissenschaft und Forschung, Governance-Strukturen und Finanzierung drehen.
\n\n\n\nEs gibt unterschiedliche Meinungen und insgesamt fehlenden Konsens dar\u00fcber, in welchem Ausma\u00df die Ziele von Open Scholarship erreicht werden m\u00fcssen, um die Open Scholarship-Bewegung insgesamt als erfolgreich zu deklarieren. Teilweise ist dies auf das Fehlen klar definierter Ziele zur\u00fcckzuf\u00fchren, was bedeutet, dass es bisher schwierig war, einen klar formulierten Weg mit definierten Zwischenzielen festzulegen. Die Gesamtlage der unterschiedlichen und teilweise konkurrierenden Akteure sowie der Vielzahl komplexer Prozesse trug dazu auch nur bedingt bei.
\n\n\n\nManche Aspekte scheinen jedoch von allen Beteiligten allgemein akzeptiert werden zu k\u00f6nnen:
\n\n\n\nUnter Ber\u00fccksichtigung der oben genannten strategischen Ziele und Erfolgskriterien ist es m\u00f6glich, mehrere Ma\u00dfnahmen-Cluster zu definieren, die umgesetzt werden m\u00fcssen, um die genannten Ziele und Kriterien zu erreichen. Auch wenn es zwar keinen klar proklamierten Konsens der Open Scholarship-Bewegung dar\u00fcber oder \u00fcber die explizite Reihenfolge von Priorisierung gibt, so besteht doch Einigkeit dar\u00fcber, dass alle diese Ma\u00dfnahmen zumindest bis zu einem gewissen Grad wichtig sind.
\n\n\n\nDiese strategischen Cluster adaptieren wir hier von Fecher und Friesike (2013); sie bilden die Grundlage f\u00fcr die skizzierte Gesamtstrategie.
\n\n\n\nIn der \u00dcberzeugung, dass es eine ungleiche und ungerechte Verteilung des Zugangs zu Wissen gibt, hat Open Scholarship zum Ziel, Wissen aus Wissenschaft und Forschung (einschlie\u00dflich Publikationen, Code, Methoden, Daten und Lehrmaterialien) f\u00fcr alle mit Zugang zu moderner Technologie (z.B. Computer und Internetanschluss) frei zug\u00e4nglich und weiter nutzbar zu machen. Insbesondere muss dies f\u00fcr \u00f6ffentlich gef\u00f6rderte Wissenschaft und Forschung gelten.
\n\n\n\nWichtig ist, dass der demokratische Aspekt von Open Scholarship nicht nur die Forderung nach gleichem Zugang zu Wissen beinh\u00e4lt, sondern auch die offene Bef\u00e4higung, mit gleichen M\u00f6glichkeiten zum Wissen beizutragen, und mit gleichen Rechten an den Entscheidungen der globalen Gemeinschaft teilzunehmen, die sich auf die Schaffung und Verbreitung von Wissen auswirken. Letzteres bedeutet, dass Open Scholarship kontr\u00e4r zu auf Machtstrukturen basierenden, geschlossenen Institutionen wie exklusiven Vereinen und Clubs steht, die auf eine kleine Anzahl von Teilnehmern beschr\u00e4nkt sind, welche f\u00fcr die gesamte internationale Gemeinschaft entscheiden – egal ob diese geschlossenen Vereinigungen von institutionellen und staatlichen Geldgebern unterst\u00fctzt werden oder exklusive Bottom Up-Organisationen darstellen (z.B. kleine Gruppen angesehener Autorinnen und Autoren).
\n\n\n\nIn der Tat scheint es ziemlich unwahrscheinlich, dass mehr als 10 Millionen hochgebildete und intelligente Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sich mit Regeln einverstanden zeigen w\u00fcrden, die ohne ihr Zutun von einer kleinen Anzahl von Menschen (oder – schlimmer noch – von Advokatengruppen mit prim\u00e4r finanziellen Interessen) f\u00fcr sie eingef\u00fchrt wurden. Ein wahrscheinlicheres Szenario ist, dass die neuen Regeln f\u00fcr Open Scholarship in \u00f6ffentlicher Diskussion durch viele gemeinsame Projekte in kollektiv-geteilter Erstellung – genau wie die hier vorliegende Strategie – erscheinen werden.
\n\n\n\nEs wurden zahlreiche spezifizierte Ma\u00dfnahmen und Herangehensweisen vorgeschlagen, um demokratische Werte in Open Scholarship dezentral zu verwirklichen, darunter Peer-to-Peer- und Blockchain-basierte Mechanismen.
\n\n\n\nWenn wir auf die Etablierung von Prinzipien des Open Scholarship hinarbeiten, erkennen wir an, dass es potentiell Komplexit\u00e4t oder sogar Konflikte auf diesem Weg geben wird, wenn sich Richtlinien, Policies und Arbeitspraktiken weiterentwickeln. Das Bewusstsein f\u00fcr die breitere Wissenschafts-, Forschungs-, und Bildungslandschaft wird dazu beitragen, Open Scholarship so zu positionieren, dass es die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Wirkung entfalten kann und das Potenzial anderer, gegenl\u00e4ufiger Policies und Priorit\u00e4ten abschw\u00e4cht. So sollten beispielsweise Vorschl\u00e4ge zur Novellierung des Urheberrechts in der EU, die eine Beschr\u00e4nkung der Befugnis zur Durchf\u00fchrung von TDM (Text und Data Mining) oder Ma\u00dfnahmen zur F\u00f6rderung des geistigen Eigentums (IP) und der Kommerzialisierung vorsehen, mit Ma\u00dfnahmen, die eine breite Nutzung von Daten, Forschung und Wissen erm\u00f6glichen, in Einklang gebracht werden. Es gibt eine Reihe von aktuellen Initiativen, die auf die Entwicklung von Copyright-Frameworks hinarbeiten, die der Sache von Open Scholarship zutr\u00e4glich sind.
\n\n\n\nWeitere spezifische Aspekte beinhalten:
\n\n\n\nDem Grundsatz folgend, dass die Schaffung von Wissen durch Zusammenarbeit effizienter und durch Kritik gest\u00e4rkt wird, versucht Open Scholarship Netzwerkeffekte zu nutzen, indem es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verbindet und Prozesse aus Wissenschaft und Forschung auf allen Ebenen transparent macht.
\n\n\n\nEine solche Optimierung kann durch die Modularisierung des Wissensbildungs-Prozesses, die \u00d6ffnung der wissenschaftlichen Wertsch\u00f6pfungskette, die Integration externer Wissensquellen und kollektiver Intelligenz sowie die Erleichterung der Zusammenarbeit durch Online-Tools und -Plattformen erreicht werden. Diese Art von Openness/Offenheit im Forschungsprozess selbst stellt einen Paradigmenwechsel weg vom traditionell geschlossenen und unabh\u00e4ngigen Charakter der Forschung dar.
\n\n\n\nWeitere wichtige Aspekte beinhalten:
\n\n\n\nUm die Vorteile von Open Scholarship vollumf\u00e4nglich nutzen zu k\u00f6nnen, sind digitale Plattformen, Tools und Dienste f\u00fcr die Verbreitung und Zusammenarbeit erforderlich. Eine solche technische Infrastruktur kann mit aktuellen Standardtechnologien und zu wesentlich geringeren Kosten als herk\u00f6mmliche Publikationsmechanismen aufgebaut werden.
\n\n\n\nGegenw\u00e4rtig gibt es einen allgemeinen Mangel an Finanzmitteln und Unterst\u00fctzung f\u00fcr kritische Aspekte einer offenen wissenschaftlichen Infrastruktur, trotz ihrer klaren Rolle bei der Definition von Forschungspraktiken und -abl\u00e4ufen.
\n\n\n\nBeispiele f\u00fcr schon bestehende Infrastrukturen sind das DOAJ, arXiv inkl. fachspezifischer Auspr\u00e4gungen wie socArXiv, mediArXiv, Humanities Commmons, das Open Science Framework, Sherpa/RoMEO, ORCID, die Open Science Foundation, das Public Knowledge Project, Open Journals und die Open Knowledge Foundation, die neben vielen anderen Diensten einer Reihe von Interessengruppen entscheidende Dienste anbieten. Ohne nachhaltige Finanzierungsquellen sind diese Dienstleistungen nach wie vor anf\u00e4llig f\u00fcr Zusammenbruch oder den Erwerb durch Akteure des privaten Sektors, wobei letzteres immer h\u00e4ufiger zu beobachten ist.
\n\n\n\nUm das Risiko eines Zusammenbruchs dieser offenen Web-Infrastruktur zu verringern und ihre Kapazit\u00e4ten zu erh\u00f6hen, ist eine weitere und kontinuierliche Unterst\u00fctzung durch Geldgeber f\u00fcr jede Art von nachhaltiger wissenschaftlicher Infrastruktur erforderlich (siehe dazu z.B. Anderson et al., 2017, Lewis et al., 2018). Ein Teil der Budgets der Forschungsf\u00f6rderer sollte daf\u00fcr bereitgestellt werden (z.B. 2%), und Initiativen wie SCOSS und die Open Research Funders Group sollten in dieser Hinsicht voll unterst\u00fctzt werden.
\n\n\n\nZu diesen unterst\u00fctzenswerten Infrastruktureen z\u00e4hlen Elemente wie:
\n\n\n\n\u00c4hnlich wie bei \u00f6ffentlicher Infrastruktur im herk\u00f6mmlichen Sinne (Stra\u00dfen, Schienen, Kanalisation, etc.) kann auch offene digitale Infrastruktur als ein Netz von Technologien betrachtet werden, die nicht wirklich Beachtung findet, solange sie problemlos funktioniert. \u00c4hnlich wie ein defektes Stra\u00dfensystem wird auch bei der digitalen Infrastruktur ihr Wert f\u00fcr den Laien zumeist erst sichtbar, wenn sie nicht mehr so funktioniert, wie man dies bisher gewohnt war. Als Beispiel kann hier vielleicht der Ansatz des automatisierten und integrierten Datenaustausches dienen – wenn sich dies als Standard durchgesetzt hat, wird der Schritt zur\u00fcck zu Einzeleinreichungen bei Online-Repositorien ohne automatische Metadaten-Generierung erst wirklich als m\u00fchsam und ineffizient bewusst.
\n\n\n\nWas letztendlich mit solchen Infrastrukturen erreicht werden k\u00f6nnte, ist ein modernisierter Prozess gro\u00df angelegter, datenintensiver Forschung, die durch leistungsstarke Computercluster, die alle geographischen, technischen und disziplin\u00e4ren Grenzen \u00fcberschreiten, kollaborativ betrieben wird.
\n\n\n\nDie potenziellen sozialen Aspekte solcher Dienste bedeutet die Entstehung zus\u00e4tzlicher M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine Reihe von Anwendungsf\u00e4llen – darunter erweitertes Networking, Marketing sowie Informationsaustausch \u00fcber akademische Grenzen hinweg bspw. mittels Diskussionsforen.
\n\n\n\nBasierend auf der Erkenntnis, dass sich echter gesellschaftlicher Impact erst mit gesellschaftlichem Engagement in Wissenschaft und Forschung sowie einer leicht verst\u00e4ndlichen Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse entfalten kann, hat Open Scholarship zum Ziel, die \u00d6ffentlichkeit zur Zusammenarbeit in der Forschung durch Community Science anzuregen und einzubinden.
\n\n\n\nWeb 2.0-Technologien sind in der Lage, Wissenschaft durch die Bereitstellung nicht-spezialisierter Zusammenfassungen, mittels Blogging sowie andere weniger formale Kommunikationsmethoden leichter verst\u00e4ndlich und zug\u00e4nglich zu machen. Der gesellschaftliche Impact (z.B. ein besseres Verst\u00e4ndnis des Weltgeschehens) sollten f\u00fcr Wissenschaft und Forschung dabei keinen Neben- oder Nischenaspekt darstellen, sondern einen wesentlichen Teil der Motivation darstellen, in Wissenschaft und Forschung t\u00e4tig zu werden.
\n\n\n\nViele der genannten Punkte beziehen sich auf die sich wandelnde Rolle der oder des Wissen Schaffenden (der Wissenschaftlerin, des Wissenschaftlers) in einer modernen, digitalen Gesellschaft und l\u00e4sst sich auf zwei Hauptaspekte festlegen:
\n\n\n\nAls essentielle Elemente sind hier zu nennen:
\n\n\n\nUm das Verhalten von in Bildung, Wissenschaft und Forschung t\u00e4tigen Personen zu \u00e4ndern, ist es notwendig, die Art und Weise der Reputationsgenerierung zu \u00e4ndern. Zu \u00e4ndern, wie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bewertet werden, bedeutet die Einf\u00fchrung neuer Metriken, die unterschiedliche Werte und Formen wissenschaftlicher Wirkungsweisen widerspiegeln; siehe hierzu zum Beispiel den Metric Tide report oder den EU report on next-generation metrics.
\n\n\n\nJedoch ist festzustellen, dass die Verwendung fortschrittlicher Metriken und Analysen f\u00fcr die Forschungsbewertung innerhalb der Wissenschaft noch in den Kinderschuhen steckt. In der Praxis w\u00fcrde die Suche nach einer Integrationsm\u00f6glichkeit von Offenheitsmetriken der Forschung in die Algorithmen des Hochschulrankingsystems direkt dazu f\u00fchren, dass Offenheitswerte in Policies und Richtlinien eingebettet und entsprechende Ma\u00dfnahmen nach offenen Kernmetriken ausgerichtet w\u00fcrden. Eine Alternative, die f\u00fcr viele jedoch nicht allzu attraktiv erscheint, w\u00e4re die Abschaffung jeglicher Form von Bewertung und Messung, da dies gern rundheraus als schlecht f\u00fcr den Fortschritt von Wissenschaft und Forschung angesehen wird.
\n\n\n\nEs gilt mittlerweile als allgemein anerkannt, dass sich traditionelle Metriken zur Messung des wissenschaftlichen Impacts als problematisch erwiesen haben, z.B. durch eine zu starke Fokussierung auf Journal-basierte Publikationen oder durch eine unangemessene Anwendung innerhalb der Ebene einzelner Journals. Als der unr\u00fchmlichste Vertreter traditioneller Metriken muss sicherlich der Journal Impact Factor gesehen werden, eine Metrik, die Durchschnittswerte von Zitationen verteilt auf Journals berechnet, aber auf Artikel- und Individualebene oft unangemessen verwendet wird und die Bewertung auf in erfassten Journals publizierte Forschungsergebnisse limitiert und damit innovative Formen der Forschungsbewertung klar schlechter stellt, da diese einfach nicht beachtet werden (Lariviere and Sugimoto, 2018).
\n\n\n\nOpen Scholarship sucht nach alternativen Metriken (auch bekannt als altmetrics, die jedoch nicht mit der gleichnamigen Firma, Altmetric verwechselt werden sollten), welche den neuen M\u00f6glichkeiten digital vernetzter Werkzeuge Rechnung tragen k\u00f6nnen, mit denen die Wirkung von Wissenschaft und Forschung auch \u00fcber ehemals unsichtbare Aktivit\u00e4ten nachverfolgt, erfasst und messbar gemacht werden k\u00f6nnen. Dazu geh\u00f6ren u.a. Social Sharing, Tagging, Bookmarks, die Aufnahme in kuratierte Sammlungen, Adressierung verschiedener Arten von Lesenden- und Zielgruppen, Beteiligung durch Kommentare und Diskussionen, Rezensionen, sowie die Verwendung oder Zitierung in Nicht-Journal-Formaten, die alle den Kontext eines Forschungsobjekts abbilden. Wichtig ist, dass somit neue Formen der Information \u00fcber die Verbreitung von Forschung sowie den Prozess der Beteiligung und Zusammenarbeit beinhalten, die dazu beitragen wollen, die traditionelle Sicht der Ver\u00f6ffentlichung als das Ende einer eng gefassten Forschungspipeline zu erweitern.
\n\n\n\nDaher sind die Prinzipien verantwortungsvoller Metriken eng mit den Zielen von Open Scholarship verbunden:
\n\n\n\nDurch die hier genannten Faktoren kann die Erhebung von Metriken eine zentrale Rolle in der Zukunft von Open Scholarship spielen durch:
\n\n\n\nFragen der Transparenz und Reproduzierbarkeit gelten sowohl f\u00fcr Wissenschaft und Forschung selbst als auch f\u00fcr die Mechanismen, an denen unsere Forschung gemessen wird (z.B. ob eine Metrik unabh\u00e4ngig reproduzierbar ist). Furner, 2014 bietet einen ethischen Rahmen f\u00fcr die Bibliometrie, der auf breitere Metriken verallgemeinert werden kann.
\n\n\n\nNat\u00fcrlich birgt auch die Einf\u00fchrung neuer Metriken Gefahren, da alle Metriken in die Irre gef\u00fchrt bzw. mi\u00dfbraucht werden k\u00f6nnen und neue Metriken neue, bisher wenig erforschte M\u00f6glichkeiten zur Manipulation bieten. Neue Metriken l\u00f6sen auch nicht das “Publish-or-Perish”-Problem, sondern \u00fcbertragen es nur. Damit kommt den qualitativen Bewertungsverfahren auch in der Zukunft der Forschungsbewertung eine gro\u00dfe Bedeutung zu.
\n\n\n\nMotiviert durch die Erkenntnis, dass Forschung eine Integration m\u00f6glichst aller Perspektiven und Meinungen genauso erfordert wie die Einbeziehung einer engagierten Community von Akteuren, versucht Open Scholarship sicherzustellen, dass Vielfalt und Integration Grundlage aller wissenschaftlichen Konversation darstellt. Dieser Aspekt wird zwar mit den anderen von Fecher und Frieseke (2013) definierten Denkschulen bzw. Schools of Thought teilweise gestreift, aber aufgrund von zahlreichen gef\u00fchrten Diskussionen und seitdem stattgefundenen Ereignissen sind wir der Meinung, dass ein eigener Abschnitt hier angebracht ist, um die Bedeutung dieses Themas hervorzuheben.
\n\n\n\nZu den wichtigsten Aspekten geh\u00f6ren hier:
\n\n\n\nDieser Abschnitt der Strategie beschreibt einige der St\u00e4rken der sog. Open Scholarship-“Bewegung” oder auch -“Community”.
\n\n\n\nOpen Scholarship-Aktivit\u00e4ten als Teil einer breiteren Openness-Bewegung profitieren von Synergien aus Kooperationen mit Bef\u00fcrwortern aus anderen Sektoren. So wird beispielsweise Open Scholarship als Schnittstelle zu Open Education gesehen, kann aber auch auf einen Erfahrungsschatz und Policies zur\u00fcckgreifen, die im Austausch mit der Open Source-Bewegung geformt und gest\u00e4rkt wurden.
\n\n\n\nBedeutende Erfolge in Open Scholarship sind oft durch die Arbeit leidenschaftlich engagierter Verfechterinnen und Verfechter m\u00f6glich, insbesondere in den Bereichen Policy, Interessensvertretung und der Einf\u00fchrung des Themas in neuen Bereichen.
\n\n\n\nF\u00fcr das Open Scholarship-Movement werden sie besonders wichtig, wenn ihre Erfahrungen und ihr Wissen durch den Aufbau von Kooperationen, Netzwerken und Gemeinschaften und Mentorenmodellen geteilt und vervielf\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen.
\n\n\n\nEs wird mehr und mehr deutlich, dass Open Scholarship in all seinen Facetten sinnvoll erscheint. Entsprechende \u00dcbersichten bspw. von McKiernan et al., 2016, Tennant et al., 2016, sowie McKiernan, 2017 und Katz et al., 2018 k\u00f6nnen hier als Einstieg dienen. Der Impact des Open Scholarship-Unterfangens ist mittlerweile auf zahlreichen Ebenen – von der Praxis des Einzelnen bis hin zu inter-/nationalen Policies zu Open Access und Open Science sichtbar.
\n\n\n\nWichtige Projekte, Gruppen und Wissenschaftler haben verschiedene Aspekte von Open Scholarship und deren Auswirkungen erforscht und als so gut wie ausschlie\u00dflich positiv bewertet. W\u00e4hrend die Bewegung w\u00e4chst, wird sich die Evidenzbasis und die Tiefe der kritischen Analyse weiter entwickeln und reifen.
\n\n\n\nAls Beispiel kann hier der “gr\u00fcne” und”goldene” Weg zu Open Access dienen. Gr\u00fcnes OA bezieht sich hier auf das Recht der Selbstarchivierung, wohingegen Gold OA die Ver\u00f6ffentlichung in einer Open Access-Zeitschrift benennt. Obwohl davon abgesehen auch Varianten existieren (z.B. Diamant, Bronze, Platin OA), so haben die Modelle von Gr\u00fcnem und Goldenem OA die weiteste Verbreitung \u00fcber geografische, institutionelle oder sektorale Bereiche hinweg.
\n\n\n\nDie Zunahme und Adoption des Preprint-Modells als Methode, um Forschungsergebnisse schneller verf\u00fcgbar und transparenter zu machen. In den letzten zwei Jahren hat dies zu einer sich schnell entwickelnden Landschaft rund um Preprints gef\u00fchrt, in der sich technologische Innovationen und Praktiken der Communities gegenseitig bei der Weiterentwicklung unterst\u00fctzen.
\n\n\n\nDas kontinuierlich wachsende Spektrum an hochrangigen Deklarationen zur Unterst\u00fctzung von Offenheit/Openness (\u00fcblicherweise in der Form von Open Access, aber oft auch weiter gefasst) bietet intern konsistente Ziele und Ma\u00dfnahmen, die das Ergebnis zahlreicher Diskussionen und intensiver Arbeit auf unterschiedlichsten Levels darstellen.
\n\n\n\nDieser Aspekt ergibt sich aus einer Kombination von dynamischen, breit angelegten und koh\u00e4renten Top-Down-Ans\u00e4tzen (politische Initiativen von Geldgebern, Regierungen, Institutionen) mit Bottom-Up-Ans\u00e4tzen (Graswurzel-Bewegungen, Individuen). Es ist weiterhin essentiell, dass die Agenda f\u00fcr Open Scholarship auf h\u00f6chster politischer Ebene anerkannt bleibt. Das UK House of Commons Science and Technology Committee into research integrity oder die durch internationale F\u00f6rdergremien initiierte cOAlition S k\u00f6nnen als Beispiel daf\u00fcr gelten.
\n\n\n\nEine Herausforderung, die Top-Down-Policies mit sich bringen, ist die Tatsache, dass Institutionen wie Regierungen und Geldgeber normativ vorgeben, an welche Regeln Forschende sich in Bezug auf Datenaustausch, offenen Code und \u00e4hnliches zu halten haben, aber oftmals keine entsprechenden Ressourcen oder Infrastruktur bereitstellen, um dieses Verhalten zu erm\u00f6glichen.
\n\n\n\nBottom-Up-Policies wiederum verkn\u00fcpfen oftmals Best-Practices aus bestehenden Wissenschaftsgemeinschaften und sind im Vergleich zu Top-Down-Ans\u00e4tzen h\u00e4ufiger freiwillige Selbstverpflichtungen im Gegensatz zum obligatorischen Dogma. Eine Bewertung des Alignments zwischen Top-Down- und Bottom-Up-Policies k\u00f6nnte dazu beitragen, Synergien aus beide Ans\u00e4tzen zu schaffen und somit Open Scholarship besser zu f\u00f6rdern.
\n\n\n\nBetrachtet man die thematische Breite von Open Scholarship (z.B. Open Access, Open Evaluation, Open Data, Open Source, Cititzen Science) und die enorme Vielfalt der Organisationen und Individuen, die die Weiterentwicklung dieser Bereiche vorantreiben, so wird deutlich, die sich ver\u00e4ndernde Themenlandschaft der Bewegung zu erfassen.
\n\n\n\nF\u00fcr eine konzertierte Weiterentwicklung wird es daher entscheidend sein, dass diese Bem\u00fchungen in Zukunft st\u00e4rker miteinander verkn\u00fcpft werden.
\n\n\n\nAls Beispiel sei hier die die Scientific Electronic Library Online (SciELO) genannt, die sich in Lateinamerika, Portugal und S\u00fcdafrika etabliert hat. Ebenso erfreut sich Africa Journals Online (AJOL) auf dem afrikanischen Kontinent gro\u00dfer Beliebtheit.
\n\n\n\nOpen Scholarship wurde von wichtigen internationalen Organisationen, die in Wissenschaft, Forschung und Lehre t\u00e4tig sind, anerkannt und erf\u00e4hrt Unterst\u00fctzung durch Institutionen auf der ganzen Welt.
\n\n\n\nOpen Scholarship folgt im Allgemeinen einer gemeinsame Sprache (zumeist Englisch), um das Verst\u00e4ndnis untereinander zu erleichtern. Weiter unten wird weiter darauf eingegangen, inwiefern dies auch eine Herausforderung darstellen kann.
\n\n\n\nDas Open Scholarship-Movement ver\u00f6ffentlicht Artikel und Ressourcen, die in der Regel kostenlos sind, von Suchmaschinen gut gefunden werden k\u00f6nnen, leicht auf mobilen Ger\u00e4ten zu lesen und schnell mit Hilfe eing\u00e4ngiger Grafiken und Multimedia-Inhalten illustriert sind. Die Bereitschaft, zeitgem\u00e4\u00dfe Technologien zu nutzen, hilft dem Open Scholarship-Movement dabei, ihre Ideen schneller in die Breite zu tragen, als dies mit traditionellen Publikationsmethoden m\u00f6glich w\u00e4re.
\n\n\n\nEntsprechende Praktiken wie die aktive Nutzung plattformunabh\u00e4ngiger Textformatierung (z.B. durch die Auszeichnungssprache Markdown), die Bereitstellung wohlgeformter Dokumentstrukturen \u00fcber klar ausgezeichnete \u00dcberschriften, Abs\u00e4tze, etc, und eine proaktive Zuordnung von Alt-Texten f\u00fcr Bilder und beschreibende Informationen f\u00fcr Grafiken, Videos usw. tr\u00e4gt nicht nur dazu bei, Informationen maschinenlesbar zu machen, die f\u00fcr die korrekte Verbreitung von Informationen \u00fcber das Semantic Web ben\u00f6tigt werden, sondern hat auch den Vorteil, dass diese Informationen auch barrierefrei zug\u00e4nglich sind (siehe z.B. die grundlegenden Accessibility Guidelines des UK Home Office Digital).
\n\n\n\nDiese Herausforderungen stellen potenzielle Schwerpunkte der zuk\u00fcnftigen Diskussion, Forschung und Policy-Entwicklung dar. Sie umfassen sowohl externe Bedingungen im gr\u00f6\u00dferen \u00d6kosystem von Wissenschaft und Forschung als auch interne Bedingungen, die innerhalb der Open Scholarship-Bewegung bestehen. Nicht alle Herausforderungen sind gleich oder in jedem potenziellen Kontext oder in jeder lokalen Community vorhanden. Die folgenden Aspekte werden jedoch h\u00e4ufig in Diskussionen \u00fcber Open Scholarship-Strategien diskutiert und sollten daher hier hervorgehoben werden.
\n\n\n\nEs besteht derzeit wenig Konsens dar\u00fcber, ob Open Scholarship in Zukunft ausschlie\u00dflich durch gemeinn\u00fctzige Einrichtungen betrieben werden sollte, die von der globalen Wissenschaftscommunity gesteuert werden (einschlie\u00dflich Wohlt\u00e4tigkeitsorganisationen, non-profits und NGOs), oder ob es Raum f\u00fcr private oder gesch\u00e4ftliche Interessen geben kann.
\n\n\n\nEs scheint denkbar und wahrscheinlich, dass die Zukunft ein gemischtes Modell hervorbringen wird, das alle Akteurstypen vereint, obwohl die relative Position, Macht und der Status dieser Akteure noch unklar ist und weitere Entwicklungen abzuwarten sind. Hier bedarf es weiterer Diskussionen, um die weit verbreitete Tr\u00e4gheit der aktuellen Gesch\u00e4ftsmodelle zu \u00fcberwinden. Dies schlie\u00dft ein:
\n\n\n\nOpen Scholarship zeichnet sich durch zahlreiche konkurrierende, parallele oder sich \u00fcberschneidende Definitionen in Bezug auf Forschungsprinzipien und -praxis aus. Dementsprechend entwickeln Stakeholder wie Regierungen, \u00f6ffentliche und private Geldgeber und Forschungs- und Weiterbildungs-Institutionen kontinuierlich Strategien mit unterschiedlicher Auspr\u00e4gung zur Steuerung von Open Scholarship-Initiativen.
\n\n\n\nDiese Richtlinien \u00fcberspannen L\u00e4ndergrenzen, wissenschaftliche Disziplinen sowie Aspekte des Open Scholarship-\u00d6kosystems und schreiben der Wissenschafts- und Forschungsgemeinschaft unter anderem durch staatliche Ma\u00dfnahmen, F\u00f6rderungsanforderungen und institutionelle Mandate Regeln, Vorschriften und Richtlinien vor.
\n\n\n\nAlle aktuellen Erkenntnisse deuten darauf hin, dass sich die Dynamik von Open Scholarship im Hinblick auf ein breiteres Verst\u00e4ndnis von Themen und die \u00dcbernahme von entsprechenden Praktiken (z.B. in Bezug auf die Anzahl der institutionellen Open Access-Policies, wie von ROARMAP angegeben) verst\u00e4rkt.
\n\n\n\n\n\nDiese Verteilung geschieht jedoch oft langsam und graduell, und hat vielfach mit Reibungen zu k\u00e4mpfen. Daher sollte weiter vielfach experimentiert werden, um die Anwendbarkeit von offenen Praktiken auch in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfstab zu demonstrieren, um daraus abgeleitet eine weiter steigende Wachstumsrate und den umfassenden Impact von Open Scholarship zu erh\u00f6hen.
\n\n\n\nOftmals scheint die Open Scholarship-Bewegung relativ streitlustig zu sein, wenn es um Kleinigkeiten geht, ohne dass Einigkeit \u00fcber die grundlegenden Fragen erzielt wurde.
\n\n\n\nEine Konzentration auf die Kernprinzipien und die Feststellung, dass diese als gemeinsame Basis einen fruchtbaren Boden f\u00fcr weitere, produktive Diskussionen um Open Scholarship bilden, sollte stets im Auge behalten werden.
\n\n\n\nZu den im Open Access-Bereich schon vielfach ge\u00e4u\u00dferten Elementen z\u00e4hlen:
\n\n\n\nEs ist wichtig, hier abschlie\u00dfend herauszustellen, dass alle potentiell beteiligten Personen selbstverst\u00e4ndlich weiterhin das tun k\u00f6nnen, was sie bereits gut getan haben – auch wenn sie Open Scholarship als neues Handlungsfeld annehmen. Mit Weller, 2014, Veletsianos und Kimmons, 2016 und McKiernan, 2017 sehen wir Inklusivit\u00e4t als ein entscheidendes Merkmal der sozialen Bewegung, die Open Scholarship darstellt. W\u00e4hrend das, was wir hier beschrieben haben, im Idealfall alle vorgenannten Praktiken umfassen kann, kann ein Engagement in Open Science und Scholarshio als Instanzen in einem Spektrum von Praktiken angesehen werden, in welchem jedes Individuum f\u00fcr sich selbst aushandelt muss, wie es sich dazu positionieren m\u00f6chte.
\n\n\n\nDaher sollten zuk\u00fcnftige Kommunikationsbem\u00fchungen darauf konzentrieren, deutlich zu machen, dass Praktiken der Openness keineswegs komplett neue Handlungsweisen darstellen, sondern vielfach “nur” effizientere und damit lohnenswertere Variationen von derzeitigen Praktiken darstellen. Dar\u00fcber hinaus lohnt es, sich klar zu machen, dass Offenheit in Wissenschaft, Forschung und Lehre eine lange Tradition hat, derer wir uns zu Beginn des 21. Jahrhunderts neu besinnen sollten – damit die u.a. von Watson, 2015 gestellte rhetorische Frage “When will 'open science' become simply 'science'?” bald mit einem “Heute und hier!” beantwortet werden kann.
\n\n\n\nWir befinden uns inmitten einer rasanten globalen Weiterentwicklung von Tools, Services und Konzepten im Bereich Open Scholarship; jedoch gab es bis heute wenig strategische Koordination bei der Umsetzung der verschiedenen Aspekte von Open Scholarship. Einfach mehr Zeit, M\u00fche und Geld in die Aufrechterhaltung des Status Quo zu investieren, mit obskuren und fehlgeleiteten Anreizen und einer verzerrten Abh\u00e4ngigkeits- und Machtdynamik, ist f\u00fcr das globale Wissenschaftssystem eindeutig nicht mehr tragbar.
\n\n\n\nDieses Dokument m\u00f6chte eine umfassende und strategische L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem bieten. Indem es Open Scholarship in seine konstituierenden Elemente zerlegt, ermutigt es die zahlreichen involvierten Communities, als Kollektiv kleine Schritte in Richtung einer offeneren Kultur mit relativ geringem Aufwand zu unternehmen. Ausf\u00fchrlich haben wir die Vor- und Nachteile dieser vorgeschlagenen Schritte diskutiert und die Gr\u00fcnde, potenzielle Bedrohungen sowie die vorhandenen St\u00e4rken und unterst\u00fctzenden Initiativen des Movements um Open Scholarship skizziert. Wir glauben, dass eine koordinierte Umsetzung dieser Strategie notwendig sein wird, um sicherzustellen, dass wir nicht auf L\u00f6sungen zur\u00fcckgreifen, die die weitere Entwicklung offener Forschungspraktiken auf globaler Ebene behindern k\u00f6nnten.
\n\n\n\nUm zu vermeiden, dass die Forschungsgemeinschaft in den n\u00e4chsten gro\u00dfen profitorientierten Businessplan eingebunden wird, der nur Lippenbekenntnisse zu den Leitwerten, Prinzipien und Praktiken des Open Scholarship abgibt, muss die Wissenschaft ihre wissenschaftliche Praxis auf offene Grundprinzipien ausrichten – vor allem auf den freien Zugang zu Wissenschaft und Forschung, aber auch auf die M\u00f6glichkeit, frei an Forschungsergebnissen in all ihren Formen teilzunehmen und diese wiederzuverwenden. Wir sehen diese Freiheiten als wesentlich f\u00fcr jedwege Art von Zukunft des Open Scholarship.
\n\n\n\nWichtiger Hinweis Der neueste Projektentwurf befindet sich in Entwicklung und ist f\u00fcr Beitr\u00e4ge unter GitHub verf\u00fcgbar. Bitte beachte die Datei README f\u00fcr weitere Details; die Hauptinhaltsdatei zum Bearbeiten ist hier zu finden. \u00c4nderungen an dieser Datei werden, sofern durch die Moderation genehmigt, automatisch auf dieser Webseite aktualisiert.
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\n\n\n\nHeader image by Mark K\u00f6nig on Unsplash.
Scientific articles are theoretically rich in details about antibodies, cell lines, model organisms, or software tools. However, these details are often poorly reported and remain locked in unstructured text, making it difficult, or impossible, to reproduce experiments. Mentions are often ambiguous, inconsistent, or difficult to track across studies. This is where Research Resource Identifiers (RRIDs) come to the rescue. RRIDs are unique persistent identifiers (PIDs) assigned to key research resources and are structured (for example, RRID:AB_572263) to transform a vague mention (like \"anti-GFP antibody\") into something precise, traceable, and comparable across studies. Unlike plain text mentions, these PIDs are globally unique, machine-readable, and linked to curated metadata.
\n\n\n\nRRIDs are developed and maintained by the FAIR Data Informatics laboratory at the University of California at San Diego and RRIDs.org (a 501(c)(3) not-for-profit organization) is the organization that owns RRIDs. The RRID platform aggregates and curates biomedical resource information and links to usage of RRIDs in the scientific literature to create a structured, traceable connection between a resource and its documented use. Correctly reported resources are easier to find, but sometimes resources are mentioned but not properly identified, are ambiguous, or even incorrect. SciCrunch has developed machine learning methods to identify these harder-to-find connections. This enrichment layer enables downstream platforms like Europe PMC to surface RRIDs even when authors did not explicitly structure them in the article text, the supplemental files, or reagent tables. These previously opaque references can, therefore, become discoverable, queryable, and reusable, which is an important step toward more transparent and reproducible research.
\n\n\n\nRRIDs are integrated into Europe PMC through the annotation platform. RRIDs provided by SciCrunch are associated with articles within the Europe PMC database, making them available through search, integrated into the SciLite annotations tool, and retrievable programmatically through the Annotations API. API access allows developers to retrieve and use RRID annotations linked to literature in Europe PMC in their own applications and researchers retrieve the data for analysis.
\n\n\n\nRRIDs can be searched within Europe PMC through the Advanced search tool. In the 'Links to data records' section, tick the 'Find an accession or data DOI' checkbox and then select the 'RRID (Research resource identifiers)' under the 'Data type' drop-down.
\n\n\n\nYou may then enter an RRID in the \"Accession number or data DOI\" box and add this to your search. For example, the RRID for HeLa cells is RRID:CVCL_0030. Searching for this using Advanced search produces the following results.
\n\n\n\nReading an article, you can find references to RRIDs using the SciLite tool.
\n\n\n\nThrough this collaboration, Europe PMC now indexes over one million RRIDs (in over a hundred thousand papers), transforming previously fragmented data into a structured, discoverable dataset of literature and associated RRIDs combined. This integration enhances reproducibility, supports large-scale meta-analyses, and enables downstream reuse in emerging tools and workflows. By combining RRIDs with other search terms, users can perform precise, targeted queries, significantly improving the specificity and utility of searches across the Europe PMC platform.
\n\n\n\nAs RRID coverage and adoption continue to grow, these connections could support new approaches to reproducibility monitoring, resource validation, trend analysis, and AI-driven discovery tools built on structured scientific knowledge rather than unstructured text alone.
\n\n\n\n\n\n\n\nWritten by Matthew Jeffryes and Melissa Harrison from Europe PMC and Anita Bandrowski and Martijn Roelandse from SciCrunch.
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\n\n\n\nNote: This statement positions artistic research within the framework of academic freedom while acknowledging the urgent need to respond to emergent authoritarianism and its consequences for cultural production and knowledge creation.
\n\n\n\n\n\n\n\nSignatures
\n\n\n\nFelix Stalder, Prof. Zurich / University of the Arts
\n\n\n\nPaul Feigelfeld, Prof. / Mozarteum University Salzburg
\n\n\n\nAxel Stockburger, Assoc. Prof. / Academy of Fine Arts, Vienna
\n\n\n\nClemens Apprich, Prof. / University of Applied Arts Vienna
\n\n\n\nDani Ploeger, Prof. / University of Music and Theatre Munich
\n\n\n\nSu Steinmassl, Prof. / Mozarteum University Salzburg
\n\n\n\nBoris Cuckovic Berger, / Prof. Ludwig Maximilian University of Munich
\n\n\n\nHito Steyerl, Prof. / Academy of Visual Arts Munich
\n\n\n\nFrancis Hunger / Academy of Visual Arts Munich
\n\n\n\nVolker M\u00f6llenhoff / Academy of Visual Arts Munich
\n\n\n\nConstant Dullaart, Prof. / Academy of Visual Arts Nurnberg
\n\n\n\nRoland Meyer, Prof. / University of Zurich and Zurich University of the Arts
\n\n\n\nChristy Westhovens / University of Music and Theatre Munich
\n\n\n\nKevin B. Lee / Prof. Universit\u00e0 della Svizzera Italiana
\n\n\n\nSarah Ciston, Prof. / Academy of Media Arts Cologne
\n\n\n\n","doi":"https://doi.org/10.59350/541ds-1j069","guid":"https://carrier-bag.net/?p=2622","image":"https://carrier-bag.net/wp-content/uploads/2026/03/Petosky-Stone-by-cobalt123-is-licensed-under-CC-BY-NC-SA-2.0.jpg","language":"en","license":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode","published_at":1773619200,"rid":"4c8p8-jnt33","summary":"Our teaching, research and artistic practices engage critically with contemporary social, cultural and technical systems in need of investigation and imagination beyond cycles of hype and doom. Challenging dominant assumptions and employing surprising or unexpected strategies is critical to this endeavour.","title":"Principles for Critical Research and Artistic Practice","updated_at":1781023478,"url":"https://carrier-bag.net/principles-for-critical-research-and-artistic-practice/","version":"v1"}],"out_of":50157,"page":1,"per_page":10,"total-results":50157}