A01 A02 A03 A04 A05 A06 A07 A09 A10 A11 A12 A13 A14 A18 A19 A21 F01 F02 INF Ö

INF - Informationsinfrastrukturprojekt

Tobias Otto, Nina Winter

Forschungsdaten sind eine der wichtigsten Ressourcen in der Wissenschaft und erfordern ein besonders hohes Maß an Aufmerksamkeit, um eine gute wissenschaftliche Praxis zu gewährleisten. Daher ist ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement (FDM) die Grundlage für die gegenwärtige und zukünftige Forschung.

Aus diesem Grund ist ein Ziel des SFB 1280, sicherzustellen, dass Forschungsdaten gemäß den FAIR-Prinzipien auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sind, was sich der Forschungsdaten-Policy des SFB widerspiegelt.

Mit dem Beginn der zweiten Förderperiode des SFB 1280 werden alle FDM-Aktivitäten im SFB durch das Informationsmanagement und Informationsinfrastruktur (INF) Projekt zentral koordiniert. In enger Absprache mit dem Datenmanagement-Rat des SFB unterstützt das INF-Projekt die Forscher:innen darin ihre täglichen FDM Routinen zu verbessern und erarbeitet mit den Forscher:innen gemeinsam eine nachhaltige und innovative FDM Strategie.

Zudem organisiert das INF-Projekt Workshops zu FDM relevanten Themen (wie z.B. der Brain Imaging Data Structure) sowie regelmäßige Lab-Data-Cleaning-Days im SFB, um Forscher:innen weiter für das Management ihrer Forschungsdaten zu sensibilisieren.

Alle FDM-Aktivitäten des SFB 1280 sind mit internationalen FDM-Gemeinschaften auf dem Gebiet der Neurowissenschaften vernetzt und werden in enger Zusammenarbeit mit der Open Science Arbeitsgruppe des SFB und der zentralen Arbeitsgruppe Forschungsdatenmanagement der RUB durchgeführt. 

So unterstützt das INF-Projekt für den SFB als Use Case den Aufbau des RUB-eigenen Forschungsdatenrepositoriums und erarbeitet für dieses Workflows, die das Management von Forschungsdaten und Metadaten und deren Qualitätssicherung erlauben. Ziel ist die Sicherung der Daten für 10 Jahre nach DFG-Vorgaben und, wann immer nach Datenschutzvorgaben möglich, ihre Publikation mit Persistent Identifier (PID).

Quicklinks

Für weitere Informationen oder eine ausführliche Beratung zum Forschungsdatenmanagement im SFB 1280 wenden Sie sich bitte an Maryam Alashloo (sfb1280data@rub.de), Research Data Steward im SFB 1280.

Zurück zur Projektübersicht

Tobias Otto

Projektleiter INF

Ruhr-Universität Bochum

Nina Winter

Projektleiterin INF

Ruhr-Universität Bochum

Maryam Alashloo

Data Steward INF

Ruhr-Universität Bochum

10 projektrelevante Publikationen

Diers E, Pacharra M, Merz CJ, Ernst TM, & Otto T (2023) Subject Code Generator (v1.1). Zenodo.  https://doi.org/10.5281/zenodo.7634563

Diers E, Diers O, Pacharra M, Otto T (2024) Study Checker. Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.13968793

Klein N, Zöllner C, Otto T, Wolf OT, Merz CJ (2025) Cortisol modulates hippocampus activation during semantic substitution in men. Neurobiol Learn Mem 219:108049  https://doi.org/10.1016/j.nlm.2025.108049

Otto T, Rose J (2024) The open toolbox for behavioral research. Behav Res 56, 4522–4529.  https://doi.org/10.3758/s13428-023-02199-x

Otto T, Wolf OT, & Merz CJ (2023) EDA-Analysis App (5.11). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7965376

Pacharra M, Merz CJ, Winter NOC, Otto T (2024, Oktober 10) Privatsphäre schützen, Kollaboration fördern: Pseudonymisierung im Sonderforschungsbereich 1280 „Extinktionslernen“. 53rd DGPs Congress/15th ÖGP Conference, Vienna. Zenodo.  https://doi.org/10.5281/zenodo.13911756 

Pacharra M, Otto T, Winter NOC (2025) From bench to brain: A metadata-driven approach to research data management in a collaborative neuroscientific research center. Data Science Journal, 24: 2, pp. 1-10.  https://doi.org/10.5334/dsj-2025-002

Pacharra M, Otto T, Winter NOC (2025) Supplement for „From bench to brain: A metadata-driven approach to research data management in a collaborative neuroscientific research center“. Data Science Journal, 24: 2, pp. 1-10.  https://doi.org/10.5334/dsj-2025-002

Pacharra M, Winter NOC, Kumsta R, Uengoer M, Caviola JK, Ernst TM, Reichert R, Yavari F, Merz CJ, Cheng S, Linn S, Wolf OT, Güntürkün O, Otto T (2022) Research Data Management Policy of the collaborative research centre SFB 1280 „Extinction Learning“ (v1.0). Zenodo.  https://doi.org/10.5281/zenodo.8004432

Pacharra M, Winter NOC, Otto T (2024) Bringing Neuroscientific Data to Sustainability: Embedded Data Stewardship in SFB 1280. Bausteine Forschungsdatenmanagement, (2), 1–12.  https://doi.org/10.17192/bfdm.2024.2.8706

New Year, New Me: The Facts

As the calendar turns to a new year, millions of people around the world commit to New Year’s resolutions, making promises to use the new year as a fresh beginning and an opportunity for transformation. In 2024, almost three-quarters of the British population set themselves New Year’s resolutions — that’s around 40 million people (or the entire population of Canada). This tradition was particularly strong among younger generations, with 96% of Generation Z (aged 18-27) planning resolutions, compared to just 35% of the Silent Generation (aged 79+).

Most common new years resolutions:

  1. Saving more money (52%)
  2. Eat healthier (50%)
  3. Exercise more (48%)
  4. Lose weight (37%)
  5. Spend more time with family/friends (35%)

How long do most resolutions normally last before being broken?

  • Data from America (2016) shows that 75% of individuals maintain their resolutions through the first week. 
  • 64% of individuals maintain their resolutions through the first month. 
  • 46% of individuals in America keep their resolutions past the 6-month mark.

What makes resolutions stick?

Oscarsson et al. (2020) conducted research into what makes New Year’s resolutions stick. Biggest success rates depended on how people phrased their goals. Participants who set approach-oriented goals (trying to move toward or maintain a desirable outcome or state) than those with avoidance-oriented goals (trying to move toward or maintain a desirable outcome or state) were significantly more successful (58.9% vs. 47.1%) at sticking to their goals.

The study also investigates the effects of outside support. These participants received monthly follow-ups and emails with information and exercises for coping with hurdles when striving toward personal goals, and were also encouraged to set goals using the SMART technique and to set interim goals. The group that received some support was exclusively and significantly more successful compared to the groups who received a lot of support or no support at all. 

Additionally, you might feel more successful if you set goals that are measurable in numbers. While success for a person striving to quit smoking or lose weight could easily be measured in the number of cigarettes smoked or body mass index, the success for a person striving to „take better care of themselves“ could be highly subjective and possibly impossible to measure.

So as we enter 2026, let’s remember to work with our brain’s natural learning system: Frame your goals positively, break them into manageable steps, and celebrate small wins along the way.