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Die GLES Open Science Challenge 2021 im Rückblick: Erfahrungen und Lessons Learned (Fazit des Sonderheftes)
[Zeitschriftenartikel]

dc.contributor.authorBucher, Hannahde
dc.contributor.authorStroppe, Anne-Kathrinde
dc.contributor.authorBurger, Axel M.de
dc.contributor.authorFaas, Thorstende
dc.contributor.authorSchoen, Haraldde
dc.contributor.authorDebus, Marcde
dc.contributor.authorRoßteutscher, Sigridde
dc.contributor.authorCohen, Denisde
dc.contributor.authorHuber, Robert A.de
dc.contributor.authorJankowski, Michaelde
dc.contributor.authorJohn, Melvinde
dc.contributor.authorMenzner, Jande
dc.contributor.authorSchimpf, Christian H.de
dc.contributor.authorSchnaudt, Christiande
dc.contributor.authorSteiner, Nils D.de
dc.contributor.authorTraunmüller, Richardde
dc.contributor.authorUnkelbach, Fabiennede
dc.contributor.authorVogel, Verade
dc.contributor.authorWegscheider, Carstende
dc.contributor.authorWelz, Robertde
dc.contributor.authorWuttke, Alexanderde
dc.date.accessioned2023-03-16T10:07:31Z
dc.date.available2023-03-16T10:07:31Z
dc.date.issued2022de
dc.identifier.issn1862-2860de
dc.identifier.urihttps://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/84607
dc.description.abstractThe GLES Open Science Challenge 2021 was a pilot project aimed at demonstrating that registered reports are an appropriate and beneficial publication format in quantitative political science that helps to increase transparency and replicability in the research process and thus yields substantial and relevant contributions to our discipline. The project resulted in the publication of this special issue, which includes seven registered reports based on data from the German Longitudinal Election Study (GLES) collected in the context of the 2021 German federal election. This concluding article of the special issue brings together the perspectives of the participating authors, reviewers, organizers, and editors in order to take stock of the different experiences gained and lessons learned in the course of the project. We are confident that future projects of a similar nature in political science, as well as authors, reviewers, and editors of registered reports, will benefit from these reflections.de
dc.description.abstractDie GLES Open Science Challenge 2021 ist ein Pilotprojekt, das zeigt, dass Registered Reports ein geeignetes und gewinnbringendes Publikationsformat in der quantitativen Politikwissenschaft sind, die dazu beitragen können, die Transparenz und Replizierbarkeit im Forschungsprozess zu erhöhen und somit substanzielle und relevante Beiträge für unsere Disziplin zu liefern. Das Ergebnis ist die Veröffentlichung dieses Sonderheftes mit sieben Registered Reports, die auf Daten der German Longitudinal Election Study (GLES) basieren, die im Rahmen der Bundestagswahl 2021 erhoben wurden. Dieser abschließende Artikel des Sonderheftes bringt die Perspektiven von Autor*innen, Gutachter*innen, Organisator*innen und Herausgeber*innen zusammen, um eine Bilanz der verschiedenen Erfahrungen und Lehren zu ziehen, die im Laufe dieses Projektes gewonnen wurden.de
dc.languageende
dc.subject.ddcSoziologie, Anthropologiede
dc.subject.ddcSociology & anthropologyen
dc.subject.otherRegistered reports; Open science; 2021 German federal election; German Longitudinal Election Studyde
dc.titleThe GLES Open Science Challenge 2021 in Hindsight: Experiences Gained and Lessons Learned (Special Issue Conclusion)de
dc.title.alternativeDie GLES Open Science Challenge 2021 im Rückblick: Erfahrungen und Lessons Learned (Fazit des Sonderheftes)de
dc.description.reviewbegutachtet (peer reviewed)de
dc.description.reviewpeer revieweden
dc.source.journalPolitische Vierteljahresschrift
dc.source.volume64de
dc.publisher.countryDEUde
dc.source.issue1de
dc.subject.classozWissenschaftssoziologie, Wissenschaftsforschung, Technikforschung, Techniksoziologiede
dc.subject.classozSociology of Science, Sociology of Technology, Research on Science and Technologyen
dc.subject.thesozPublikationde
dc.subject.thesozpublicationen
dc.subject.thesozForschungsprozessde
dc.subject.thesozresearch processen
dc.subject.thesozquantitative Methodede
dc.subject.thesozquantitative methoden
dc.subject.thesozWahlforschungde
dc.subject.thesozelection researchen
dc.subject.thesozTransparenzde
dc.subject.thesoztransparencyen
dc.subject.thesozPolitikwissenschaftde
dc.subject.thesozpolitical scienceen
dc.identifier.urnurn:nbn:de:0168-ssoar-84607-v2-0
dc.rights.licenceCreative Commons - Namensnennung 4.0de
dc.rights.licenceCreative Commons - Attribution 4.0en
ssoar.contributor.institutionGESISde
internal.statusformal und inhaltlich fertig erschlossende
internal.identifier.thesoz10041401
internal.identifier.thesoz10043972
internal.identifier.thesoz10052183
internal.identifier.thesoz10054727
internal.identifier.thesoz10066371
internal.identifier.thesoz10054725
dc.type.stockarticlede
dc.type.documentZeitschriftenartikelde
dc.type.documentjournal articleen
dc.source.pageinfo207-219de
internal.identifier.classoz10220
internal.identifier.journal265
internal.identifier.document32
internal.identifier.ddc301
dc.source.issuetopicGLES Open Science Challenge 2021de
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1007/s11615-022-00437-zde
dc.description.pubstatusVeröffentlichungsversionde
dc.description.pubstatusPublished Versionen
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ssoar.licence.fundGefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 491156185 / Funded by the German Research Foundation (DFG) - Project number 491156185


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