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Long-tail data curation in the times of the FAIR Principles and Enabling FAIR Data – challenges and best practices from GFZ Data Services

Ulbricht, D., Elger, K., Radosavljevic, B., Ott, F. (2020): Long-tail data curation in the times of the FAIR Principles and Enabling FAIR Data – challenges and best practices from GFZ Data Services - Abstracts, EGU General Assembly 2020 (Online 2020).
https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-16466

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Datensatz-Permalink: https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/pubman/item/item_5004700 Versions-Permalink: https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/pubman/item/item_5004700_1

Genre: Konferenzbeitrag

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Urheber

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Urheber:
Ulbricht, D.¹, Autor
Elger, Kirsten¹, Autor
Radosavljevic, B.¹, Autor
Ott, F.¹, Autor

Affiliations:
1Library, Scientific Infrastructure and Platforms, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum, ou_146062

Inhalt

Details

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Sprache(n):

Datum: Final veröffentlicht: 2020

Publikationsstatus: Final veröffentlicht

Seiten: -

Ort, Verlag, Ausgabe: -

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-16466

Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: EGU General Assembly 2020

Veranstaltungsort: Online

Start-/Enddatum: 2020

Entscheidung

Projektinformation

Quelle 1

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Titel: Abstracts

Genre der Quelle: Konferenzband

Urheber:

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Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -