Offizielle Papiere und Empfehlungen:
Bund-Länder-Vereinbarung zu Aufbau und Förderung einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) vom 26. November 2018, https://www.gwk-bonn.de/fileadmin/Redaktion/Dokumente/Papers/NFDI.pdf.
Deutsche Forschungsgemeinschaft: Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten, 2015, https://www.dfg.de/resource/blob/172112/leitlinien-forschungsdaten.pdf.
Deutsche Forschungsgemeinschaft: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis. Kodex, September 2024 / korrigierte Version 1.2, https://doi.org/10.5281/zenodo.14281892.
Lacagnina, Carlo / David, Romain / Nikiforova, Anastasija et al.: TOWARDS A DATA QUALITY FRAMEWORK FOR EOSC (1.0.0), 2023, https://doi.org/10.5281/zenodo.7515816.
EOSC interoperability framework – Report from the EOSC Executive Board Working Groups FAIR and Architecture, Publications Office, 2021, https://data.europa.eu/doi/10.2777/620649.
Konsortialversammlung des Vereins Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e. V.: Stellungnahme der NFDI-Konsortien zu Basisdiensten, 2022, https://doi.org/10.5281/zenodo.6091657.
Rat für Informationsinfrastrukturen: Herausforderung Datenqualität – Empfehlungen zur Zukunftsfähigkeit von Forschung im digitalen Wandel, Göttingen 2019, https://rfii.de/?p=4043.
Rat für Informationsinfrastrukturen: Bestandsbezogene Forschung gestalten: zukunftsfähige Verschränkungen von „digital“ und „analog“. Ein Diskussionsimpuls zur wissenschaftlichen, wissenschaftsnahen und kulturellen Nutzbarkeit von Sammlungen, Göttingen 2021, https://rfii.de/?p=7339.
Rat für Informationsinfrastrukturen: Sammlungen als multimodale Infrastrukturen. Analog und digital für die verknüpfte Nutzung erschließen, Göttingen 2024, https://rfii.de/?p=11282.
Amelung, Lisa / Anthofer, Verena / Danabalan, Renita et al.: White Paper: Interim Report Reference 2023, https://doi.org/10.5281/zenodo.7688729.
Altenhöner, Reinhard / Berger, Andreas / Bracht, Christian et al.: DFG-Praxisregeln "Digitalisierung". Aktualisierte Fassung 2022, 2023, https://doi.org/10.5281/zenodo.7435724.
Spezielle Leitlinien und Standards:
CoreTrustSeal Standards and Certification Board, CoreTrustSeal Requirements 2023–2025 (V01.00), https://doi.org/10.5281/zenodo.7051012.
DataCite Metadata Working Group: DataCite Metadata Schema Documentation for the Publication and Citation of Research Data. Version 4.3. DataCite e. V. 2019, https://doi.org/10.14454/7xq3-zf69.
Europeana Publishing Guide. A guide to the metadata and Content requirements for data partners Publishing material in Europeana Collections, Europeana Foundation, https://europeana.atlassian.net/wiki/spaces/EF/pages/2059763713/Publishing+guide;
Version von 2019: https://travesia.mcu.es/server/api/core/bitstreams/69537a27-3662-4e8d-8443-119446f85be3/content.
Alkemade, Henk / Claeyssens, Steven / Colavizza, Giovanni et al.: Datasheets for Digital Cultural Heritage Datasets (Version 1), 2023, https://doi.org/10.5281/zenodo.8375034;
https://pro.europeana.eu/project/datasheets-for-digital-cultural-heritage-working-group.
Kailus, Angela: Handreichung für ein FAIRes Management kulturwissenschaftlicher Forschungsdaten. NFDI4Culture 2023, https://nfdi4culture.de/id/E3625.
nestor – Kompetenznetzwerk Langzeitarchivierung. Erläuterungen zum Nestor-Siegel für vertrauenswürdige digitale Langzeitarchive, Version 2.2, Frankfurt 2024, https://d-nb.info/1334021635/34.
Projekt Verbesserung der Qualität der Metadaten und der Prozesse der Verarbeitung in der DDB, https://wiki.deutsche-digitale-bibliothek.de/spaces/DDBDOK/pages/78512325/Verbesserung+der+Qualit%C3%A4t+der+Metadaten+und+der+Prozesse+der+Verarbeitung+in+der+DDB.
RDA FAIR Data Maturity Model Working Group: Das FAIR Data Maturity Model. Spezifikation und Leitlinien, 2020, https://doi.org/10.5281/zenodo.5834115; engl.: https://doi.org/10.15497/rda00050.
Sonstige Literatur:
Bruns, Sasha / Büttner, Alexandra / Fliegl, Heike et al.: Data integration into the Culture Knowledge Graph (1.1.0), NFDI4Culture 2025, https://nfdi4culture.de/id/E6283.
Franke-Maier, Michael / Kasprzik, Anna / Ledl, Andres / Schürmann, Hans (Hg.): Qualität in der Inhaltserschließung, Berlin/Boston 2021, https://doi.org/10.1515/9783110691597.
Kesper, Arno / Wenz, Viola / Taentzer, Gabriele: Detecting quality problems in research data: a model-driven approach, in: Association for Computing Machinery. Proceedings of the 23rd ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS '20), New York 2020, S. 354–364, https://doi.org/10.1145/3365438.3410987.
Király, Peter: Measuring Data Quality, Göttingen 2019, http://dx.doi.org/10.53846/goediss-7578.
Király, Peter / Brase, Jan: 4.3 Qualitätsmanagement, in: Putnings, Markus / Neuroth, Heike / Neumann, Janna: Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement, Berlin/Boston 2021, S. 357–379, https://doi.org/10.1515/9783110657807.
Stein, Regine / Taentzer, Gabriele: How to Define the Quality of Data and Data Models? A Perspective from the Cultural Heritage Domain, 2023, https://doi.org/10.5281/zenodo.7705014.
Wilkinson, Mark D. / Dumontier, Michel / Aalbersberg, IJsbrand et al.: The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship, Sci Data 3, 2016, https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18.
Wilkinson, Mark D. / Sansone, Susanna-Assunta / Grootveld, Marjan et al.: FAIR Assessment Tools: Towards an "Apples to Apples" Comparisons, 2022, https://doi.org/10.5281/zenodo.7463421.