Data Stations

325.102
datasets

Social Sciences and Humanities

Archaeology

Life Sciences

Physical and Technical Sciences

DataverseNL

Nationaal expertisecentrum en repository voor onderzoeksdata

Welkom bij DANS, het nationale expertisecentrum en repository voor onderzoeksdata. We helpen onderzoekers hun data beschikbaar te maken voor hergebruik. Zo kunnen wetenschappers de data inzetten voor nieuw onderzoek en is gepubliceerd onderzoek controleerbaar en herhaalbaar. DANS behoort tot de meest vooraanstaande repositories van Europa.

Ervaringen uit de community

"Het is van essentieel belang dat wetenschappers hun data met elkaar delen, want alleen op die manier kan er vooruitgang worden geboekt en kan tijdverspilling worden voorkomen. Het is daarom goed dat DANS bestaat."

Prof.dr. Nicoline van der Sijs, Instituut voor de Nederlandse Taal

"Als machine learning onderzoeker begrijp ik maar al te goed dat er geen goede modellen zijn zonder goede data. DANS speelt hierin een grote rol door het niet alleen heel makkelijk te maken om data te delen, maar ook de mensen die de data delen te stimuleren en hen naam en faam te geven."

Dr. Joaquin Vanschoren, Assistent Professor Machine Learning, Eindhoven University of Technology (TU/e)

"Van mijn promotor leerde ik dat informatie de enige grondstof is die groeit in gebruik. Vandaar dat ik data delen via DANS enorm toejuich."

Dr. Maarten Marx, Universitair Docent, Universiteit van Amsterdam

“We vragen vaak letterlijk en figuurlijk veel van participanten. Door de onderzoeksdata met elkaar te delen, zorgen we ervoor dat participanten minder zwaar belast worden.”

Dr. Thabo van Woudenberg, Erasmus Universiteit Rotterdam

"Het kiezen van een betrouwbare repository is belangrijk om onze data wijd te verspreiden, gemakkelijk toegankelijk en op lange termijn beschikbaar te maken. DANS is een goede repository die aan al deze criteria voldoet."

Diah H. Apriyanti, Universiteit Twente & National Research and Innovation Agency Republic of Indonesia

"Het delen van data was een belangrijke succesfactor van ons project. Juist het feit dat wij vroeg in het project data online zijn gaan publiceren en delen, resulteerde in de verdere participatie van (onbekende) private zoekers en versneld gebruik onder professioneel onderzoekers."

Dr. Stijn Heeren, Projectleider Portable Antiquities of the Netherlands (PAN)

"Er is een overvloed aan plekken om data op te slaan — delen via DANS geeft mij vertrouwen dat de data goed en met integriteit gearchiveerd worden.”

Dr. Chris Hartgerink, Directeur Liberate Science GmbH

"Het duurzaam en centraal beschikbaar stellen van unieke onderzoeksdata is van onschatbare waarde voor besluitvorming rond behoud van ons cultureel erfgoed. Het is onmisbaar voor individuele onderzoekers met slechts een kleine maar niet onbelangrijke onderzoeksagenda."

Dr. Sanneke Stigter, Assistent Professor Conservatie en Restauratie van Cultureel Erfgoed, Universiteit van Amsterdam

“Sinds 2012 zijn onze kaarten van vroegere en huidige rivierlopen in de Rijn-Maas delta beschikbaar via DANS, vindbaar voor archeologen, hydrologen en anderen. We gebruiken het platform graag als archiverings- en als downloadplek voor onze karteergegevens."

Dr. Kim M. Cohen, Faculteit Geowetenschappen, Universiteit Utrecht

"Onze taalkundige database van de Hebreeuwse Bijbel is het product van meer dan vier decennia hard werken. DANS heeft ons geholpen om deze schat aan data op betrouwbare wijze op te slaan en gemakkelijke toegang mogelijk te maken."

Willem van Peursen, Hoogleraar Oude Testament, Faculteit Religie en Theologie, VU & directeur ETCBC

Nieuws

De European Language Social Science Thesaurus (ELSST) is een breed opgezette, meertalige thesaurus voor de Sociale Wetenschappen. In september 2024 werd de nieuwste versie van de ELSST uitgebracht. Ontdek enkele van de belangrijkste veranderingen hier.

Op donderdag 17 oktober 2024 is de Dutch Data Prize uitgereikt aan de drie winnende datasets van deze achtste editie van de prestigieuze prijs. Uit 52 nominaties blonken drie datasets het meest uit op het gebied van vindbaarheid, toegankelijkheid, interoperabiliteit en herbruikbaarheid (FAIR).

Bij Fontys Hogeschool is de afgelopen vier jaar een open source AI-model ontwikkeld dat zo’n 50 soorten wilde bloemen kan herkennen en tellen. De Eindhoven Wildflower Dataset dient als basis voor dit model en is voor iedereen beschikbaar.