FAIRe Vokabulare und Normdaten für Museen und Sammlungen Bearbeiten

Kontrollierte Vokabulare und Normdaten spielen für die Nachnutzbarkeit von objektbeschrei- benden Daten in Museen und Sammlungen eine zentrale Rolle. Die Minimaldatensatz-Emp- fehlung für Museen und Sammlungen enthält hierzu bereits wichtige Empfehlungen zur An- wendung von Terminologien in Kernelementen der Objektdokumentation.

Dieser Report stellt eine Reihe von einschlägigen Vokabularen für die Sammlungsdokumen- tation vor und bezieht dabei auch Angebote ein, die sich für bestimmte Dokumentations- schwerpunkte und Disziplinen eignen. Neben einer Kurzbeschreibung der jeweiligen inhaltli- chen Schwerpunkte und dem technischen Implementierungsstand der Webangebote erfolgt jeweils eine Einstufung nach den Kriterien der international anerkannten FAIR-Prinzipien. Dies ermöglicht Mitarbeiter:innen in Museen und Sammlungen wie auch den Nachnutzenden der so ausgestatteten Datenbestände eine fundierte Beurteilung der Nachhaltigkeit der beschrie- benen Vokabulare in Kontexten des vernetzten Publizierens und eines effektiven Forschungs- datenmanagements.

Diese Arbeit wurde von einer Unter-AG der AG Minimaldatensatz der Fachgruppe Dokumen- tation im Deutschen Museumsbund (DMB) erstellt. Ihre Mitglieder sind Mitarbeiter:innen bzw. Vertreter:innen der Deutschen Digitalen Bibliothek, der Humboldt-Universität zu Berlin (Koor- dinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland), des Instituts für Museumsforschung, der Klassik-Stiftung Weimar, der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Philipps-Universität Marburg (Deutsches Dokumentationszentrum für Kunstge- schichte - Bildarchiv Foto Marburg) und der Verbundzentrale des Gemeinsamen Bibliotheks- verbunds Göttingen (VZG).

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	title = {{FAIRe} {Vokabulare} und {Normdaten} für {Museen} und {Sammlungen}},
	copyright = {CC-0},
	url = {https://zenodo.org/records/17950403},
	doi = {10.5281/zenodo.17950403},
	language = {deu},
	urldate = {2026-01-30},
	institution = {NFDI4Culture},
	author = {Frech, Andreas and Gerber, Anja and Gnyp, Anna and Götsch, Stephanie and von Hagel, Frank and Kailus, Angela and Reichert, Rebekka and Schäfer, Domenic and Schlösser, Magdalene},
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