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title: NFDI Symposium
tags: [Event]

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# NFDI Symposium 

> Perspektive: Was waren die Kriterien, damit ein Konsortium angenommen wurde? Mit welchen innovativen Ansätzen gehen die abgelehnten Konsortien in die nächste Runde? Welche Kritik gab es? Was wird evaluiert?

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WICHTIG sind 
* FAIR-Prinzipien immer beachten
* klare Themenfokussierung bei möglichst breiter Nutzung
* Communityeinbeziehung mit klaren Beteilungsstrukturen (Bottom-Up), aber:
* tendenziell eher Topdown-Momente in der Governance (Bedarfszusammenfassung statt Herausstellen individueller Interessen)
* herausstellen, wie (Daten-, Sprach-, Kultur-, Fach-)Heterogenität bewältigt werden kann
* gut ist der Verweis auf bestehende Infrastrukturen in Verbindung mit innovativen Weiterentwicklungen dieser (Nicht: Wir waren early adapters woanders, daher möchten wir jetzt gefördert werden)
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## Taking  Shape
### Pigeot
* gestalten, um nicht gestaltet zu werden

### Schrade NFDI4Culture
* Komplexität reduzieren
* gemeinsame Sprache finden
* Community einbeziehen

### Beller NFDI4Cat
* Kontakt zur Industrie gesucht
* Herausforderung der langfristigen Finanzierung bewältigen

### Sure-Vetter
* Wie skaliert man bei der Unterschiedlichkeit des Netzwerkes?

## Erfolgreiche Annahmen in der 2. Runde (In the Loop)
### Witt (Text+)
* fußt auf Clarin und Dariah (Eric)

### Hintermüller (MaRDI)
* FAIR-Prinzipien stärken
* Beispiel ScienceCloud: Schichten implementiert
* eigene Forschungsdaten existierten, grundlegende Strukturierung war gewünscht
* Konnte renomierte Institute (mit deren Infrastrukturen) mit einbinden
* Fachpersonen überzeugen / Expertengremium mitnehmen

### Steinmetz (PUNCH4NFDI)
* nicht auf das zeigen, was bisher war
* Komplett neuer Antrag
* Wie bekommt man die Fachrichtungen zusammen?
* Geldtöpfe motivieren
* Grundwertigkeit für das Ganze herausstellen (besonders für die anderen Communities)

### Liebig (Moderation)
* Integration ist Leitlinie

### Auer (NFDI4DataScience)
* kritische Masse an Nutzer*innen in den Focus gestellt und die (infrastrukturelle) Vernetzung in Aussicht gestellt.

### Ludwig (NFDI-Expertengremiums)
* stärkeres einbinden der Nutzercommunity
* stringentere Umsetzung der FAIR-Prinzipien
* disziplinübergreifender Ansatz
* internationaler Anspruch
* Fokussierung auf das eigentliche Fachgebiet

### Evaluierung
:::info
**Kurze und konkrete Texte: präzise Antworten auf die Umsetzung der FAIR-Prinzipien, Einbindung der Nutzer*innen, Wo bestehen Herausforderungen?** 
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## Looking ahead

### Specka (FAIRagro)
* Governance muss passen
* Einbingung der Community
* Infrastruktur bei fragmentierten Fachbereichen
    + eigenes Konsortium mit "reifen" Teildisziplinen 
    + klarer Fokus bei gleichzeitigem Nutzung mehrerer Disziplinen
* haben *Data Stewards*

### Kraegeloh (InnoMatSafety)

### Scherberger (NFDI-Neuro)
* Task Areas immer am ganzen orientiert und weniger an den individuellen Bedarfen

### Sessing (NFDI4Objects)
* Community mit einbeziehen
* Langzeitarchivierung stark gemacht
* konzentriert sich auf Pilotprojekte

### Uhrlandt (NFDI4Phys)
* Fokus auf kleinere Player
* betreten Neuland
* Strukturen in Domains
* wollen auch *Data Stewards* mit Use Case Templates
* Qualitätskontrollen vereinheitlichen und darauf vorbereiten

### Stocker (NFDI-Basisdienste)
* NFDI4X: sind vertikal
* Y4NFDI: Sind horizontal
* Persistenz: Datacite Fabrica, Datacite Commons, PID Graph
* Langzeitarchivierung Archivierung RADAR

## Breakout-Session
### Wer oder was ist nicht vertreten (=Lücken)?
### Welche Wege gibt es zwischen den Konsortien (Wie Kooperation statt Konkurrenz)?
* Umgang mit Multiperspektivität, Uneindeutigkeit, Historizität von Daten
* Medien und Named Entities werden überall gebraucht
### Probleme und Lösungen in den Bereichen?
### Welche Anforderungen an Basisdienste?
* Protégé
* Know-How und Personal woher?
### Wie nehmen wir die Community mit?
### Nutzen der NFDI für uns?
### Nutzen von uns zur NFDI?
### Wie können wir Komplexität reduzieren?
### Problem: denzentrale Player - zentrale Organisation

## Across  borders  and  sectors
### Sure-Vetter (NFDI e. V.)
* FAIR-Prinzipien auch in der Industrie umsetzen (kann auch restriktiviert werden)
* Industriedaten aus bestimmten Bereichen (Gesundheit, Klimaschutz) teilen
* [FAIR-Dataspaces](https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/pressemitteilungen/de/karliczek-mit-fair-data-spaces-er-wissenschaft-und-wirtschaft.html)
* Personen mit Kompetenzen schmieden die Möglichkeiten (Bottom-Up)
### Andrea Herdegen (BMBF)
### Peter Kraemer (acatech)
* Spannungsverhältnis monetarisierung von Daten bei gleichzeitiger Umsetzung von freien FAIRen Daten
### Gunsenheimer ([EOSC Association](https://www.eosc.eu/))
* 350 Millionen Euro ausgeschüttet