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.
Inhaltsverzeichnis
Wer wir sind
In der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) werden seit 2020 in 26 Konsortien wertvolle Datenbestände verschiedener Wissenschaftsdisziplinen für das deutsche Wissenschaftssystem systematisch erschlossen, vernetzt und nachhaltig nutzbar gemacht.
FAIRagro vertritt dabei seit März 2023 mit mehr als 30 Partnern die Community der Agrosystemforschnung in Deutschland. Wir bauen ein FAIRes Forschungsdatenmanagement (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) für die Community der Agrosystemforschung auf. Wir entwickeln die passenden Tools und Workflows und schaffen so die Grundlagen für eine nachhaltige Pflanzenproduktion – jetzt und in Zukunft.
Auffindbar (Findable)
Zugänglich (Accessible)
Interoperabel (Interoperable)
Wiederverwendbar (Reusable)Was ist eigentlich Agrosystemforschnung?
Agrarsysteme sind agrarkulturell genutzte Landschaften und Ökosysteme, die eine integrierte Systemperspektive erfordern, um nachhaltige Pflanzenproduktionssysteme und Interventionen zu entwickeln, die die Wechselwirkungen zwischen Landwirtschaft und Umwelt (Pflanze, Boden, Mikrobiota, abiotische und biotische Umwelt) und die Beziehungen zwischen den verschiedenen Ebenen (Raum, Zeit und Organisationen) berücksichtigen.
Was wir erreichen wollen
Die Landwirtschaft steht vor enormen Herausforderungen: Stagnierende Produktivität, Klimawandel, Verlust der Biodiversität, Lieferengpässe aufgrund von Krisen und Kriegen sowie die Degradation natürlicher Ressourcen stehen einer ständig steigenden Nachfrage gegenüber.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, benötigen wir nachhaltige Lösungen – ermöglicht durch integrierte Forschungsansätze, vernetzte Forschungsdateninfrastrukturen (FDI) sowie einheitliche Standards für ein gemeinsames Forschungsdatenmanagement (FDM).
Daran arbeiten wir seit März 2023 bei FAIRagro.
Unsere 10 Ziele im Einzelnen
1. Kultureller Wandel
Wir ermöglichen es Forschenden, Studierenden und Infrastrukturanbietern, einen offenen und nachhaltigen Lebenszyklus von Forschungsdaten zu gestalten und einen kulturellen Wandel hin zu FAIRem und kollaborativem RDM zu fördern.
2. Lösungen für die Community
Wir identifizieren bestehende und neue RDM-Herausforderungen in der Agrosystem-Community und stellen Lösungen bereit -durch agil entwickelte RDM-Dienste. So erfüllen wir die Bedürfnisse unserer Community.
3. Portal als zentraler Hub
Wir entwickeln fairagro.net zum zentralen Zugangspunkt für RDM in den Agrosystemwissenschaften, um Wissensaustausch, Technologietransfer und den Dialog mit unserer Community zu verbessern.
4. Auffindbarkeit und Austausch
Wir sorgen für eine bessere Auffindbarkeit veröffentlichter Forschungsdaten und bestehender Datenrepositorien und ermöglichen die Bereitstellung disziplinspezifischer interoperabler Infrastrukturen für einen standardisierten Datenaustausch.
5. Orientierung für Forschende
Wir stellen ein Set von Standards, Leitlinien und bewährten Praktiken als Orientierungshilfe für Forschende bereit, um FAIRes RDM und FAIRe Infrastrukturen zu ermöglichen und zu fördern.
6. Qualitätssicherung
Wir sorgen für die Sicherstellung der Qualität von Forschungsdaten: durch domänenspezifische Maßnahmen der Qualitätskontrolle und Einrichtung eines Qualitätsfeedback- und Kurationssystems. So erleichtern wir die Wiederverwendung von Forschungsdaten.
7. Rechtssicherheit
Wir schaffen Rechtssicherheit: Für Infrastrukturanbieter, Datenanbieter und -nutzende bei der Veröffentlichung und Wiederverwendung sensibler Daten.
8. Reproduzierbarkeit
Wir ermöglichen die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen, unter anderem durch den Einsatz und die Veröffentlichung von Modellen und Datenanalyse-Workflows.
9. Interoperabilität
Wir sorgen für die Interoperabilität einer Agrosystem-Forschungsdateninfrastruktur innerhalb verwandter Domänen in den Agrarwissenschaften, innerhalb der NFDI sowie mit internationalen Initiativen.
10. Internationalisierung
Wir tragen kontinuierlich zu europäischen und internationalen Entwicklungen von Forschungsdateninfrastrukturen im Bereich Agrosystem- und Agrarforschung bei und werden dabei eine führende Rolle spielen.
Wie wir uns organisieren
Unsere Task Areas und die Measures
Unser Konsortium besteht aus derzeit 11 Co-Applicant-Einrichtungen und 21 Participants aus den relevanten Disziplinen der Pflanzen-, Boden- und Agrarumweltwissenschaften (siehe auch weiter unten Partner). Unter Governance finden Sie die verschiedenen Organe von FAIRagro und die Ansprechpartner.
Die inhaltlichen Aufgabenbereiche sind in fünf Task Areas (TAs) aufgeteilt, die eng zusammenarbeiten und sich laufend abstimmmen. Weiterhin ist jede Task Area in einzelne Measures unterteilt. Welche das sind und wer jeweils der / die Ansprechpartner*in ist, ist unten dargestellt.
Task Area 1: Use Cases – Implementation
In TA 1 gehen wir die Herausforderungen der Agrosystemwissenschaften an, die in mehreren spezifischen Anwendungsfällen (Use Cases und Use Case Pilots) formuliert sind. Auf den Erkenntnissen aus den Use Cases basieren die in den TAs 2-4 entwickelten Konzepte und Dienste für Daten, Metadaten-Harmonisierung, Standardisierung, Datenauffindbarkeit und Datenzugang. Die Ergebnisse aus TA1 sind weiterhin ein wichtiger Bestandteil für die Aus- und Weiterbildung, die mit TA2 abgestimmt werden. Die Anwendungsfälle in TA1 decken – unter Berücksichtigung unterschiedlicher Skalen – ein breites Spektrum der Forschungsfragen zu Agrarsystemen ab.
Task Area Lead: Prof. Dr. Senthold Asseng
Task Area Co Lead: Benjamin Leroy, Til Feike, Christoph Jochen Reif
Das Team von Task Area 1 trifft sich regelmäßig am ersten Donnerstag des Monats zum Jour Fixe.
Measure 1.1:
UC 1 – Exploiting Genotype x Location x Year x Management Interactions for Sustainable Crop Production
Lead: Jochen C. Reif (IPK)
Use Case 1 in Measure 1.1 befasst sich mit der Nutzung von Wechselwirkungen zwischen Genotyp, Standort, Jahr und der Bewirtschaftung im Hinblick auf eine nachhaltige Pflanzenproduktion.
Measure 1.2:
UC 2 – Assessing Tradeoffs for Optimal Crop Nitrogen Management
Lead: Heidi Webber (ZALF)
Use Case 2 in Measure 1.2 befasst sich mit den Herausforderungen prozessbasierter Kulturpflanzenmodelle zur Optimierung des Stickstoffeinsatzes.
Measure 1.3:
UC 3 – Streamlining Pest and Disease Data to Advance Integrated Pest Management
Lead: Till Feike (JKI)
Use Case 3 in Measure 1.3 befasst sich mit den datenspezifischen Herausforderungen beim Management von Schädlingen und Krankheiten.
Measure 1.4:
UC 4 – Learning from Incomplete Data
Lead: Gunnar Lischeid (ZALF)
Use Case 4 in Measure 1.4 befasst sich mit der Frage, wie mit unvollständigen Daten aus Langzeitexperimenten umgegangen werden kann.
Measure 1.5:
UC 5 – Noninvasive Phenotyping with Autonomous Robots
Lead: Uwe Rascher (FZJ),
Co-Lead: Jan-Henrik Haunert (UBN)
Use Case 5 in Measure 1.5 zeigt das Potential auf von multimodalen Datenanalysemethoden und Algorithmen des maschinellen Lernens für die Phänotypisierung von Pflanzen im Feld.
Measure 1.6:
UC 6- Automated Data Flows for Crop Simulation Models
Lead: Senthold Asseng (TUM)
Co-Lead: Benjamin Leroy (TUM)
Use Case 6 in Measure 1.6 befasst sich mit Datenproblemen bei der Kalibrierung und Anwendung von Erntemodellen.
Measure 1.7:
UC 7- Next-Generation Environmental and EXtended Tools for Extreme Events and Plant Resilience Assessment
Lead: Dr. Amit Kumar Srivastava (ZALF)
Use Case 7 in Measure 1.7 befasst sich mit den Herausforderungen eines einheitlichen Datensatzes von Klima- und Wetterdaten für Studien zur Klimafolgenforschung in der Landwirtschaft.
Measure 1.8:
Erhöhung der FAIRness von FAIRagro-Daten durch KI-unterstützte Metadatenanreicherung
Lead: Juliane Fluck (ZB MED)
Co-Lead: Gabriel Schneider (ZB MED)
UC (Pilot) 8 in Measure 1.8 befasst sich mit den Möglichkeiten KI-basierter Methoden zur Unterstützung der Anreicherung von Metadaten, um eine Verbesserung der FAIRness von Daten im Rahmen der Agrosystemforschung zu erreichen.
Measure 1.9:
Systematische Ansätze zur effizienten Datensynchronisation in den Gartenbauwissenschaften (HortSEEDS)
Lead: Nicole van Dam (IGZ)
UC (Pilot) 9 in Measure 1.9 ist beendet. Er befasste sich mit der Entwicklung eines Prototyps zur Harmonisierung von Daten und Metadaten für einen standardisierten Ablauf von Gatenbauexperimenten.
Measure 1.10:
Eintauchen in Daten zu Unkraut im Ackerbau zur Verknüpfung von Biodiversität und Landwirtschaft (WeeDive)
Lead: Bärbel Gerowitt (Uni Rostock)
UC (Pilot) 10 In Measure 1.10 geht es um die strategische Bereitstellung von Wissen, um die Ziele der Ernährungssicherheit und des Erhalts der Biodiversität im Ackerbau in Einklang zu bringen, und um die Bereitstellung von FAIRen Daten dafür.
Measure 1.11:
BrAPI Integration on PSI Hardware
Lead: Marc C. Heuermann (IPK)
UC (Pilot) 11 in Measure 1.11 befasst sich mit der Integration einer offenen, standardisierten Schnittstelle (Breeding API), um die im PhenoSphere-System vorhandenen proprietäten Datenmanagementsysteme FAIR zu machen.
Measure 1.12:
Linking Agrosystem Data with Socio-Economic Information
Lead: Günther Filler (HU Berlin)
UC (Pilot) 12 in Measure 1.12 befasst sich mit der Erweiterung von vorhandenen Informationen über Agrarsysteme um sozioökonomische Informationen und stellt eine Verbindung zwischen diesen Bereichen her – mit Schwerpunkt auf den landwirtschaftlichen Bodenmärkten.
Measure 1.13:
Agri-Gaia meets DataHUB: Connecting Technologies & Communities via a Potato Virus Dataset FAIRification
Lead: Heiko Tapken (HSOS)
Co-Lead: Timo Mühlhaus (RPTU)
Use Case 13 in Measure 1.13 befasst sich mit der Umwandlung von Daten in FAIR digitale Objekte mittels des ARC DataHub und der KI-Entwicklungsplattform Agri-Gaia.
Measure 1.14:
Unlocking Multifunctional Insights with Near‐Surface Geophysical Data Harmonization in Agriculture
Lead: Ulrike Werban (UFZ)
Use Case 14 in Measure 1.14 ibefasst sich mit der Harmonisierung und Nutzbarkeit von geophysikalischen Datensätzen und ist Teil einer inter-konsortialen Initiative mit FAIRagro, NFDI4Objects und NFDI4Earth.
Task Area 2: Community Involvement and Networking
In TA2 sprechen wir die weit gefächerte Agrosystem-Community an. Ein besonderes Merkmal dieser Community ist ihre Verteilung über viele Disziplinen, Institutionen und Organisationen. Die Agrosystemforschung umfasst darüber hinaus viele verschiedene Interessengruppen (wie etwa Berater, Züchter, Landwirte, politische Entscheidungsträger) und ist mit anderen Bereichen wie Pflanzen-, Umwelt-, Biodiversitäts- und Geowissenschaften verbunden. Um so wichtiger ist es, Ideen, Bedürfnisse, Support-Anfragen und Feedback zu bündeln und entsprechende Schulungen und Hilfestellungen. Den anderen TAs in FAIRagro gibt TA2 Feedback zu den gewonnenen Erkenntnissen – so werden die Produkte von FAIRagro zielgenau für die Community entwickelt.
Task Area Lead: Ulrike Stahl
Task Area Co Lead: Birte Lindstädt
Das Team von Task Area 2 trifft sich regelmäßig jeden zweiten Montag zum Jour Fixe.
Measure 2.1:
Communication and Dissemination
Lead: Ulrike Stahl (JKI)
Measure 2.1 beschäftigt sich mit der Kommunikation und dem Networking innerhalb der Agrosystem-Community. Hier betreiben wir das FAIRagro Portal, machen Öffentlichkeitsarbeit und organisieren Veranstaltungen.
Measure 2.2:
Community Participation
Lead: James M. Anderson (ATB)
Measure 2.2 befasst sich mit dem Management des Feedbacks durch die Community sowie der Zusammenarbeit mit dem Community Advisory Board (CAB).
Measure 2.3:
Use Case Onboarding
Lead: James M. Anderson (ATB)
In Measure 2.3 entwickeln und etablieren wir einen strukturierten Onboarding-Prozess für Use Cases zur Einbeziehung neuer Forschungsgebiete und Institutionen.
Measure 2.4:
Training and Education
Lead: Birte Lindstädt (ZB MED)
Hier erstellen wir maßgeschneiderte Trainings sowie Schulungsunterlagen, um die Kompetenzen der Community der Agrosystemforschung gezielt weiter auszubauen.
Measure 2.5:
Data Steward Service Center (DSSC)
Lead: Nikolai Svoboda (ZALF)
Das Data Steward Service Center (DSSC) ist die kompetente zentrale Anlaufstelle für alle Fragen rund um das Datenmanagement, sowohl für die Use Cases als auch für die breitere Community.
Task Area 3: Standardization, Interoperability and Quality
In TA3 arbeiten wir an der leichteren Wiederverwendung, Qualitätsprüfung und Annotation von Forschungsdaten. Wir konsolidieren die FAIRen Datenkonzepte der beteiligten Forschungsinfrastrukturen und verbessern die Interoperabilität der beteiligten Vokabulare und Ontologien. Wir erstellen Metadatenmodelle und Publikationsleitlinien für die verschiedenen Arten von FAIRagro-Daten, um die Auffindbarkeit und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten. Weiterhin arbeiten wir an der Erweiterung von schema.org erweitern, erstellen Datenqualitätsmetriken und entwickeln einen rechtlichen Rahmen entwickeln. Auf diser Grundlage sind wir in der Lage, alle Ergebnisse von TA3 in umsetzbare Richtlinien und rechtliche Metadatenstandards für eine verbesserte Wiederverwendbarkeit zusammenzufassen.
Task Area Lead: Daniel Martini
Task Area Co Lead: Claus Weiland, Jan-Henrik Haunert
Das Team von Task Area 3 DQ Task Force trifft sich regelmäßig jeden dritten Montag zum Jour Fixe.
Measure 3.1:
Standardization, Interoperability and Quality
Lead: Daniel Martini (KTBL),
Co-Leads: Claus Weiland (SGN)
Um das Bewusstsein und die Einhaltung der FAIR-Grundsätze innerhalb der Agrarsystemgemeinschaft zu fördern, erstellen und entwickeln wir in Measure 3.1. ein Inventar etablierter (Meta-)Datenstandards, Vokabulare und Ontologien.
Measure 3.2:
Standards for Data Management, FAIRness and Discoverability
Lead: Juliane Fluck (ZB MED),
Co-Lead: Daniel Martini (KTBL)
Hier werden Gemeinschaftsstandards zur Verbesserung der Datenverwaltungspraktiken, der FAIRness von Daten und der Sichtbarkeit von Daten geschaffen. Wir erstellens werden dabei spezifische Vorlagen für Datenmanagementpläne (DMP) und entwickeln Erweiterungen von schema.org.
Measure 3.3:
Measures and Application-Data-Matrix for Data Quality and Fitness-for-Use
Lead: Markus Möller (JKI),
Co-Lead: Carsten Hoffmann (ZALF)
Um die Wiederverwendbarkeit von Daten sicherzustellen, entwickeln wir anhand repräsentativer Agrosystem-Datensätze Standardkriterien für die Datenqualität in der Agrosystemforschung.
Measure 3.4:
Data Quality Annotation, Curation and Feedback / Review
Lead: Jan Henrik Haunert (Uni Bonn),
Co-Lead: Uwe Rascher (FZJ)
Aufbauend auf Measure 3.3, das sich auf die Definition von Datenqualitätsmetriken konzentriert, schaffen wir hier das passende Instrumentarium (einschließlich Algorithmen, Referenzdaten und eines Überprüfungssystems),um die Bewertung und Verbesserung von Dateninhalten auf der Grundlage dieser Qualitätsmetriken zu ermöglichen.
Measure 3.5:
FAIR Workflows and FAIR Digital Objects
Lead: Claus Weiland (SGN),
Co-Lead: Daniel Martini (KTBL)
In Measure 3.5 entwickeln wir digitale FAIR-Objekte (FDO) und stellen Dienste sowie Rahmenwerke zur Beschreibung von Forschungsdaten-Workflows bereit. So wird die Erstellung und Nutzung spezifischer FDO ermöglicht.
Measure 3.6:
Legal Framework and Machine-Actionable Policies
Lead: Franziska Boehm (FIZ),
Co-Lead: Stephan Lesch (SGN)
Measure 3.6 konzentriert sich auf die Schaffung eines rechtssicheren Rahmens für die gemeinsame Nutzung von Agrarsystemdaten innerhalb von FAIRagro. So verbessern wir die Zugänglichkeit der Daten und erleichtern die Einhaltung von Vorschriften.
Task Area 4: Infrastructure Services
Basierend auf der Agrosystem-Domäne, den von den Use Cases in TA 1 formulierten Anforderungen und den in TA 3 definierten Standards, implementieren wir in TA 4 die notwendigen Komponenten und Infrastrukturdienste des föderierten FDM entlang eines FAIR-fähigen Forschungsdaten-Lebenszyklus. Der Zugang für die Community erfolgt über das FAIRagro-Portal. Hier stellen wir zentrale FAIRagro-Dienste, die bestehende Datenrepositorien nander verknüpfen, bereit und implementieren diese. Weiterhin bauen wir ein durchsuchbares Verzeichnis von Diensten und Daten auf, um die Auffindbarkeit zu verbessern. Zusätzlich wird ein Rahmen für wiederverwendbare Datenintegrations-Workflows implementiert, um anwendungsspezifische, cloud-fähige Analyse-Workflows zu ermöglichen. Darüber hinaus ist TA 4 für die Sicherstellung der technischen Kompatibilität und der potenziellen Anwendung der übergreifenden Infrastrukturdienste der NFDI verantwortlich.
Task Area Lead: Dr. Matthias Lange
Task Area Co Lead: Juliane Fluck, Björn Usadel
Das Team von Task Area 4 trifft sich regelmäßig jeden zweiten Dienstag im Monat zum Jour Fixe.
Measure 4.1:
Central Services for the FAIRagro Community
Lead: Xenia Specka (ZALF)
Hier werden die zentralen Dienste zur Unterstützung der Aktivitäten des FAIRagro-Konsortiums bereitgestellt. In erster Linie: das FAIRagro-Portal, eine Projektmanagement-Plattform, ein Customer Relationship Management System (CRM) und eine Forschungsdatenmanagement-Software (RDMO).
Measure 4.2:
Network of Federated Research Data Infrastructures (RDI)
Lead: Daniel Arend (IPK),
Co-Leads: Stephan Lesch (SGN), Xenia Specka (ZALF)
Measure 4.2 entwickelt ein Netzwerk, das die verschiedenen Forschungsdatenquellen in den Agrarsystemwissenschaften miteinander verbindet und einen reibungslosen und nutzerfreundlichen Informationsaustausch und Datenzugang nach den FAIR-Prinzipien ermöglicht.
Measure 4.3:
Searchable Inventory of Services and Data
Lead: Juliane Fluck (ZB MED),
Co-Lead: Björn Usadel (FZJ)
Measure 4.3 konzentriert sich auf die Schaffung eines benutzerfreundlichen Dienstes zur Abfrage des in Measure 4.2 entwickelten Netzes von miteinander verknüpften Dateninfrastrukturen, um mühelos relevante Datensätze und Infrastrukturen finden zu können.
Measure 4.4:
Scientific Workflow Infrastructure (SciWIn)
Lead: Harald von Waldow (Thünen)
Co-Lead: Antonia Leidel (IPK)
Die FAIRe Verwaltung, Analyse und Integration von Daten umfasst häufig mehrere Dienste und Plattformen, die regelmäßig aktualisiert und korrigiert werden. Infolgedessen können Datenintegrations- und -analyseprozesse kompliziert, ineffizient und schwer reproduzierbar sein. Measure 4.4 geht auf diese Herausforderungen ein, indem hier eine Workflow-Infrastruktur namens SciWIn bereitgestellt wird, die es ermöglicht, die Datenverarbeitung zu rationalisieren.
Task Area 5: Management and Coordination
TA5 ist für die Koordination und das Management unseres FAIRagro-Konsortiums verantwortlich. Hier werden Maßnahmen initiiert und koordiniert, um den Erfolg von FAIRagro nachhaltig zu sichern. TA5 organsiert das Tagesgeschäft von FAIRagro, kümmert sich um die Finanzen des Konsortiums und sorgt dafür, dass die Förderbedingungen eingehalten werden. TA5 ist für die Organisation der regelmäßigen Berichte und der FAIRagro-Plenary-Veranstaltungen zuständig. Durch vielfältige Aktivitäten wird TA 5 FAIRagro über die NFDI-Förderphase hinaus zu einer nachhaltigen, dauerhaften Einrichtung entwickeln und die Kommunikation und Beziehungen zwischen FAIRagro, NFDI und relevanten nationalen und internationalen FDM-Initiativen koordinieren.
Task Area Lead: Prof. Dr. Frank A. Ewert
Task Area Co Lead: Xenia Specka
Das Team von Task Area 5.
Measure 5.1:
Project Management, Governance and Financial Controlling
Lead: Xenia Specka (ZALF)
Co-Lead: Carsten Hoffmann (ZALF)
Measure 5.1 gewährleistet den reibungslosen Betrieb des Konsortiums: Hier werden die Aktivitäten zur Unterstützung der gemeinsamen Governance, zur Abwicklung des Tagesgeschäfts, zur Kontrolle der Finanzen und des Projektfortschritts unterstützt und kontrolliert.
Measure 5.2:
Sustainability and Business Model
Lead: Xenia Specka (ZALF)
Co-Lead: Carsten Hoffmann (ZALF)
Um FAIRagro über den Förderzeitraum hinaus nachhaltig etablieren zu können, wird hier ein geeignetes Geschäftsmodell entwickelt und umgesetzt, um die Entwicklungen der Förderperiode langfristig zu erhalten und den Kulturwandel im FDM weiter voranzubringen.
Measure 5.3:
Cross-NFDI and International Networking
Lead: Carsten Hoffmann (ZALF)
Co-Lead: Xenia Specka (ZALF)
Measure 5.3 koordiniert die Kommunikation und die Zusammenarbeit mit anderen NFDI-Konsortien, der NFDI und relevanten internationalen RDM-Initiativen. So tragen wir zu einer gemeinsamen Vision bei und erleichtern den fachübergreifenden FAIR-Datenaustausch.
Partner
Das FAIRagro-Konsortium umfasst über 30 Partnerinstitutionen aus ganz Deutschland, die die relevanten Disziplinen aus den Pflanzen-, Boden- und Agrarumweltwissenschaften repräsentieren.
Governance
Um den Erfolg von FAIRagro zu gewährleisten, hat sich unser Konsortium eine Struktur gegeben, die sich durch Koordination und enge Verflechtung aller Beteiligten bei gleichzeitigen Beteiligungsmöglichkeiten der Community auszeichnet.
Steering Committee
Spokesperson (Sprecher*in)
Prof. Dr. Frank A. Ewert
Gewählte Vertreter*innen:
Dr. Daniel Arend (IPK, Co-Applicant)
Dr. Anne Sennhenn (ATB, Participant)
Torsten Thalheim (DBFZ, Participant)
Gabriel Schneider (ZB MED, Young Scientist)
Ständige Vertreter*innen:
Prof. Dr. Senthold Asseng (TU München, TA1)
Dr. Ulrike Stahl (JKI, TA2)
Daniel Martini (KTBL, TA3)
Dr. Matthias Lange (IPK, TA4)
Prof. Dr. Frank A. Ewert (ZALF, TA5)
FAIRagro Sekretariat
Dr. Xenia Specka (Projektkoordination)
Dr. Carsten Hoffmann (Projektmanagement)
Lena Schlüter (Projektadministration, Finanzen)
Laura Elena Ramallo Gago (Projektassistenz)
Community Advisory Board (CAB)
Co-Sprecher*innen
-
Asseng, Senthold
Koordination der Use Cases
Forschungskoordination, Modellierung von Atmosphäre-Pflanze-Boden-Systemen
Co-Spokesperson | Steering Committee
TA 1 Lead | Measure 1.6 Lead
TA 1 | Measure 1.6 | Use Case 6
Institution: TU München
-
Boehm, Franziska
Datenschutz und sensible Daten
Datenschutz und Datenschutzrecht, DSGVO, Anonymisierung, Zustimmungsstandards
Co-Spokesperson
Measure 3.6 Lead
TA 3 | Measure 3.6
Institution: FIZ Karlsruhe
Foto: © FIZ Karlsruhe
-
Ewert, Frank
FAIRagro Sprecher
Projektkoordination, Beratung, Forschung zur Auswirkungen des Klimawandels, zur Ernährungssicherheit und zur nachhaltigen Pflanzenproduktion
Co-Spokesperson | Steering Committee
TA 5 Lead
TA 5
Institution: ZALF
-
Feike, Til
Verwaltung und Nutzung von Schädlings- und Krankheitsdaten, integriertes Schädlingsmanagement
Daten- und modellgestützte Analyse in der Agrarsystemforschung
Co-Spokesperson | Steering Committee
TA 1 Co Lead | Measure 1.3 Lead
TA 1 | Measure 1.3 | Use Case 3
Institution: Julius Kühn-Institut
-
Fluck, Juliane
Informationsmanagement
Semantische Technologien, Forschungsdateninfrastrukturen, Informationsextraktion
Co-Spokesperson
TA 4 Co Lead | Measure 1.8 Lead | Measure 3.2 Lead | Measure 4.3 Lead
TA 1 | Measure 1.8 | Use Case (Pilot) 8
TA 3 | Measure 3.2
TA 4 | Measure 4.3
Institution: ZB MED, Uni Bonn
-
Haunert, Jan-Henrik
Forschungsdatenmanagement in PhenoRob, Datenqualtitätsannotation und Kuration
Algorithmen und Datenstrukturen für Geoinformation und Informationsvisualisierung, Datenmanagement von Robotikdate und Drohnendaten
Co-Spokesperson
TA 3 Co Lead | Measure 3.4 Lead
TA 3 | Measure 3.4
Institution: Uni Bonn
-
Lange, Matthias
Infrastrukturentwicklung, -etablierung und -management
Standardisierung von Daten aus der Pflanzenforschung, Forschungsdatenmanagement
Co-Spokesperson | Steering Committee
TA 4 Lead
TA 4 | Measure 4.2
Institution: IPK
-
Lindstädt, Birte
Training und Ausbildung
Forschungsdatenmanagement, Forschungsdatenpublikation, Vernetzung NFDI, Didaktik, Trainingsformate
Co-Spokesperson
TA 2 Co Lead | Measure 2.4 Lead
TA 2 | Measure 2.4
Institution: ZB MED
-
Martini, Daniel
Metadaten, Datenstandards, Ontologien
Datenbanken, Wissens- und semantische Webtechnologien, Linked Data, Ontologien und Thesauri, ACROVOC
Co-Spokesperson | Steering Committee
TA 3 Lead | Measure 3.1 Lead
TA 3 | Measure 3.1 | Measure 3.2 | Measure 3.5
Institution: KTBL
-
Reif, Christoph Jochen
Datenmanagement für wissensbasierte Vorhersagemodelle der Pflanzenproduktion
Züchtungsforschung
Co-Spokesperson
TA 1 Co Lead | Measure 1.1 Lead
TA 1 | Measure 1.1 | Use Case 1
Institution: IPK
-
Specka, Xenia
Stellv. FAIRagro Sprecherin
Expertin für Forschungsdatenmanagement, Dateninfrastrukturen und Projektkoordination
Co-Spokesperson, Sekratariat
TA 5 Co Lead | Measure 4.1 Lead | Measure 5.1 Lead | Measure 5.2 Lead
TA 4 | Measure 4.1 | Measure 4.2
TA 5 | Measure 5.1 | Measure 5.2 | Measure 5.3
Institution: ZALF
-
Stahl, Ulrike
Community Involvement
Expertin für Datenpublikation, Metadatenstandards, Forschungsdatenmanagement
Steering Committee | Co-Spokesperson
TA 2 Lead | Measure 2.1 Lead
TA 2 | Measure 2.1
Institution: Julius Kühn-Institut
-
Usadel, Björn
Suchportal für Infrastrukturen und Dienste, Austausch mit DataPlant
Pflanzenphysiologie, Bioinformatik, Omics-Daten, Big Data, maschinelles Lernen
Co-Spokesperson
TA 4 Co Lead
TA 4 | Measure 4.3
Institution: FZJ
-
Waldow, Harald von
Infrastrukturentwicklung für wissenschaftliche Arbeitsabläufe (SciWin)
Systems Design, Software Architecture, Software Development, Project management
Co-Spokesperson
Measure 4.4 Lead
TA 4 | Measure 4.4
Institution: Thünen Institut
-
Weiland, Claus
FAIR Digital Object (FDO) Architecture
Datenbanken zur biologischen Vielfalt und System zur Verwaltung der Sammlungen, FAIR Digital Objects (FDO), Daten and Services
Co-Spokesperson
TA 3 Co Lead | Measure 3.5 Lead
TA 3 | Measure 3.1 | Measure 3.2 | Measure 3.5
Institution: Senckenberg
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