FAIRagro – Agrarforschungsdaten für jedermann

Das Projektkonsotium von FAIRagro (FAIR = Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) hat eine Mission:
"Wir richten eine interoperable und skalierbare Infrastruktur für Forschungsdaten ein, indem wir die verfügbaren Repositorien verbinden und so Forschungsdaten FAIR machen. Wir erleichtern Datenanalysen und bieten ein Supportsystem – das Data Steward Service Center. Wir stellen Leitlinien und Informationsmaterial bereit und konzentrieren uns auf den Wissenstransfer für Agrosystemforscherinnen und -forscher. Über die FAIR-Prinzipien hinaus befassen wir uns eingehend mit Herausforderungen der Qualität und der Rechtssicherheit."

Seit März 2023 vertritt FAIRagro mit mehr als 30 Partnern die Community der Agrosystemforschnung in Deutschland. Die Partner bauen ein FAIRes Forschungsdatenmanagement (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) für die Community der Agrosystemforschung auf. Sie entwickeln die passenden Tools und Workflows und schaffen durch integrierte Forschungsansätze, vernetzte Forschungsdateninfrastrukturen (FDI) sowie einheitliche Standards für ein gemeinsames Forschungsdatenmanagement (FDM) die Grundlagen für eine nachhaltige Pflanzenproduktion.

Das Konsortium umfasst 11 Verbundpartner und ist Teil einer Initiative der Deuschten Forschungsgemeinschaft (DFG) zum Aufbau einer Nationalen Forschungsdaten-Infrastruktur (NFDI). Das Konsortium ist aus NFDI4Agri, einer Initiative für Agrarwissenschaften des Verein Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V., hervorgegangen und wird bis Ende 2028 arbeiten.

Agrosystemforschung ist der fachliche Kern des Projektes

Dem Systemgedanken folgend müssen sowohl in Bezug auf betrachtete Skalenebenen als auch inhaltlich heterogene Datenbestände aus einer Reihe von Fachdisziplinen wie beispielsweise der Bodenkunde, der Meteorologie oder der Züchtungsforschung verknüpft werden. Dabei geht es zunächst darum, Forschungsdaten der Agrosystemforschung auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu machen. Bestehende Datenbestände werden miteinander verknüpft. Auf diese Weise werden übergreifende, systemische Analysen vereinfacht.

FAIRagro-Toolbox

FAIRagro richtet sich an alle, die sich beruflich oder privat mit den Herausforderungen der modernen Landwirtschaft beschäftigen und sich zugleich den Aufgaben der Digitalen Transformation und des Forschungsdatenmanagements stellen. Dabei fördert FAIRagro die Bereitschaft, die Idee von Open Science in die eigene Arbeit zu integrieren und damit die Transparenz und Zugänglichkeit von Forschungsergebnissen zu stärken.

Wenn Sie mit Agrarforschungsdaten arbeiten, mehr darüber erfahren wollen, diese suchen, veröffentlichen wollen oder sie managen, sind Sie in unserer Toolbox richtig. Wir haben für Sie Übersichten und Anleitungen zusammengestellt, die Sie im Umgang mit Forschungsdaten unterstützen. Unsere Toolbox wird ständig erweitert. Wenn Sie Ideen und Vorschläge für weitere Beiträge haben, wenden Sie sich gern an uns über unser Helpdesk.

FAIRagro-Helpdesk

Sie wünschen sich Unterstützung oder haben Fragen zum Management Ihrer Forschungsdaten? Dann wenden Sie sich an unser Data Steward Service Center.

Unsere Data Stewards bieten Ihnen als Teil der Agrarforschungs-Community Unterstützung bei allen Fragen zum Forschungsdatenmanagement. Wir sind in allen Phasen des Datenlebenszyklus - von der Datensuche über die Erstellung eines Datenmanagementplans, bis hin zur Datenveröffentlichung - für Sie da. Dieses FAIRagro Angebot ist kostenfrei.

Der Beitrag des KTBL zum Gelingen des Projektes

Im FAIRagro-Konsortium leitet das KTBL die Task Area 3 "Standardisierung, Interoperabilität und Qualität". Darunter versteht das KTBL die Wiederverwendbarkeit, Qualitätsprüfung und Annotation von Forschungsdaten.

Die Kooperation erstellt ein Inventar etablierter Datenstandards, verbessert die Interoperabilität von Vokabularen sowie Ontologien und etabliert Metadatenmodelle und Publikationsrichtlinien. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Festlegung von Datenqualitätsmetriken und der Entwicklung eines rechtlichen Rahmens zur verbesserten Wiederverwendbarkeit von Daten. Durch diese gemeinsamen Anstrengungen trägt das KTBL zusammen mit seinen Partnern maßgeblich zur Förderung der Standardisierung, Interoperabilität und Qualität von Forschungsdaten im Agrarsektor bei.

Eine zentrale Rolle im Task Area 3 spielt die Vernetzung mit AGROVOC, dem mehrsprachigen Thesaurus der FAO. Er trägt wesentlich zur verbesserten Durchsuch- und Auffindbarkeit der im Inventar erfassten Standards bei.

Die FAIRen Datenkonzepte der beteiligten Forschungsinfrastrukturen werden konsolidiert und die Interoperabilität der beteiligten Vokabulare und Ontologien werden verbessert. Es werden Metadatenmodelle und Publikationsleitlinien für die verschiedenen Arten von FAIRagro-Daten erstellt, um die Auffindbarkeit und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten. Alle Ergebnisse von TA3 werden in umsetzbare Richtlinien und rechtliche Metadatenstandards für eine verbesserte Wiederverwendbarkeit zusammengefasst.

Partner des KTBL im Konsortium

  • Deutsche Zentralbibliothek für Medizin – Informationszentrum Lebenswissenschaften, Köln
  • FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur GmbH, Eggenstein-Loepolhafen
  • Forschungszentrum Jülich GmbH, Jülich
  • Hans-Eisemann-Forum für Agrarwissenschaften an der Technischen Universität München, München
  • Julius Kühn-Institut (JKI), Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Quedlinburg
  • Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung, Seeland
  • Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V., Müncheberg
  • Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Bonn
  • Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung, Frankfurt am Main
  • Thünen Institut, Braunschweig

KTBL-Mitarbeitende
Jascha Daniló Jung, Daniel Martini, Nils Reinosch

Förderung

FAIRagro ist ein Projekt innerhalb der Initiative zum Aufbau einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) unter Federführung des Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) finanziell unterstützt (Projektnummer 501899475).

Änderungsdatum: 08.12.2025