Expertise Grid und eScience Jens Klump nestor AG Grid/eScience DNB, Frankfurt (M),

Konzept der Expertise Fokus auf eScience- und Grid-Projekte. Generelle Aspekte der dLZA werden nicht vertieft, dLZA von wiss. Primärdaten wurden bereits in Severin und Hilf (2006) behandelt. Ziele: Anwendbarkeit im Kontext der deutschen Projekte. Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung der dLZA im Kontext Grid/eScience. Die Expertise vergleicht die beobachtete Praxis mit dem OAIS-Referenzmodell.

Methode und Materialien Zielgruppe: Die im April 2007 vom BMBF geförderten eScience- und Grid-Projekte. Methode: Qualitative Interviews mit Vertretern der Projekte. Ein Fragebogen als Gesprächsleitfaden sollte eine Vergleich- barkeit der Interviews herstellen. Erste Ergebnisse wurden in einem nestor- Worshop auf der GES 2007 vorgestellt und mit den Stakeholdern diskutiert.

Gliederung der Expertise 1. Einführung, Definitionen, Stand der Wissenschaft und Technik 2. Ergebnisse der Studie 3. Handlungsempfehlungen 1. Technik 2. Metadaten 3. Semantic Grid 4. Rechteverwaltung 5. Management virtueller Organisationen

Definitionen Langzeitarchivierung Definition orientiert sich an der aktiven Nutzung des digitalen Objekts. eScience (Definiton nach Taylor) Grid (Definition nach Berman) Primärdaten Was dem een sin Uhl, ist dem andern sin Nachtigal. Nicht nur Dokumente oder Bit-Stream, sondern auch komplexe Objekte.

Technik Test-Bed für dLZA als Community Grid. Stabilisierung der Schnittstellen zu echten Standards. Forschung zur Nutzung von Legacy Daten, z.B. durch Emulation. Thematisierung der dLZA-Fähigkeit von Dateiformaten. Vermittlung von Best-Practice Beispielen.

Metadaten Standardisierung von Metadaten in den Communities. Forschung zur technisch unterstützten Erzeugung und Pflege von Metadaten. Vermittlung von Expertise zu Metadaten: Best-Practice Beispiele, Metadaten jenseits von Dublin Core.

Semantic Grid Forschung zum Transfer von Semantic Web Technologien auf das Grid. Breiterer Einsatz persistenter, global eindeutig auflösbarer Identifikatoren. Publikation und Zitierbarkeit von Teilmengen aus sehr großen Datenbeständen. Forschung zur Kodifizierung von Prozess- wissen und von implizitem Wissen.

Rechteverwaltung Weiterentwicklung der Authentifizierungs- und Autorisierungsverfahren Langzeitfähige Zertifizierungsverfahren Verteiltes Identitätsmanagement (Identity 2.0)

Virtuelle Organisationen Management- und Finanzierungsmodelle für dLZA als Community Grid. Untersuchung der Interessenslage. Entwicklung von Anreizsystemen. Professionalisierung der dLZA. Vermittlung von Best-Practice Beispielen.