Offen
- Offene Daten bedeuten, dass die von Ihnen eingereichten Datendateien ohne Einschränkungen offen zugänglich und herunterladbar sind.

Embargoed
- Wenden Sie ein Embargo an, wenn Sie Ihre Daten für einen bestimmten Zeitraum zurückhalten müssen, z.B. aufgrund einer Geheimhaltungsvereinbarung. Geben Sie das Embargo-Enddatum manuell an. Wenn Sie Einzelpersonen erlauben möchten, vor Ablauf des Embargos Zugriff zu beantragen, können Sie eine Datenübertragungsvereinbarung (DTA) einfügen.

Eingeschränkt
- Eingeschränkt bedeutet, dass Daten im Repository hochgeladen werden, Benutzer die Daten jedoch nicht ohne Ihre Erlaubnis herunterladen können. Sie müssen den Zugriff beantragen. Bitte fügen Sie dann eine Datenübertragungsvereinbarung (DTA) ein, in der die Bedingungen für die Datenfreigabe im Schritt „Upload“ der Einreichung festgelegt sind. Wählen Sie diese Option, wenn Sie anonymisierte Daten hochladen möchten, die besonderen Schutz benötigen, z.B. in der medizinischen Forschung.
Beachten Sie, dass Ihr Geldgeber möglicherweise verlangt, dass Sie Ihre Daten offen veröffentlichen (Datenverfügbarkeitstyp: Offen), wenn sie vollständig anonymisiert wurden. Wenn Sie Ihre anonymisierten Daten dennoch einschränken und dennoch einzelnen Benutzern den Zugriff darauf gestatten möchten, können Sie eine Datenübertragungsvereinbarung (DTA) unter „Upload“ hochladen, in der Ihre Bedingungen für die Datenfreigabe festgelegt sind. Wir empfehlen auch, unter „Zusätzlicher Upload“ ergänzendes Material hochzuladen, um Ihre Daten zu dokumentieren.

Geschlossen
- Geschlossen bedeutet, dass KEINE DATEN hochgeladen werden. Metadaten können eingegeben werden. Wählen Sie diese Option, wenn Ihre Daten nicht über das Repository geteilt werden können. Wenn Sie Benutzern Zugriff gewähren möchten, können Sie im Schritt „Upload“ der Einreichung eine Datenübertragungsvereinbarung (DTA) einfügen.

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Nur Metadaten
- Nur Metadaten bedeutet, dass keine Daten hochgeladen werden, aber Metadaten eingegeben werden. Wählen Sie diese Option, wenn Ihre Daten an anderer Stelle geteilt wurden, und geben Sie unten Details zu diesem Ort an (Externe Ressource).

Autor / Autor:in	Jenni, Raphael
In Sammlungen	Master Theses

Code Preparation for Machine Learning

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