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Konferenzbeitrag

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

Urheber*innen
/persons/resource/ulbricht

Ulbricht,  D.
Library, Scientific Infrastructure and Platforms, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

/persons/resource/kelger

Elger,  Kirsten
Library, Scientific Infrastructure and Platforms, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

/persons/resource/bradosav

Radosavljevic,  B.
Library, Scientific Infrastructure and Platforms, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

/persons/resource/ottflo

Ott,  F.
Library, Scientific Infrastructure and Platforms, GFZ Publication Database, Deutsches GeoForschungsZentrum;

Externe Ressourcen
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Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

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


Zitierlink: https://gfzpublic.gfz-potsdam.de/pubman/item/item_5004700
Zusammenfassung
Es ist keine Zusammenfassung verfügbar