--- name: dfg-ki-ethik-forschungsdaten description: "Für digitale Werkzeuge, Ethik und Forschungsdaten: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt." --- # KI, Ethik und Forschungsdaten ## Worum geht es Seit etwa 2022 ist der **Datenmanagementplan (DMP)** Pflichtbestandteil jedes DFG-Antrags, in dem Forschungsdaten erhoben oder verarbeitet werden. KI-Nutzung wird in der DFG-Position klar geregelt — keine Verbote, aber Transparenz. Ethik, Datenschutz und gute wissenschaftliche Praxis bilden den Rahmen, in dem der Antrag formal genehmigungsfähig wird. Dieser Skill baut den Querschnittsabschnitt zu KI, Ethik und Daten so, dass er den Antrag nicht ausbremst — sondern als seriös und gut vorbereitet erscheinen lässt. **Alte-Hasen-Faustregel:** Ein zu knapper DMP ist kein Beinbruch, ein **fehlender DMP** dagegen schon. KI-Nutzung darf — wer aber nicht transparent macht, was er mit KI tut, riskiert Rückfragen, die den Antrag in die nächste Sitzungsrunde schicken. Lieber zwei Sätze zur KI-Nutzung im Methodenteil als gar nichts. ## Wann dieses Modul hilft / Kaltstart-Fragen Sie brauchen diesen Skill, wenn: - Forschungsdaten erhoben, verarbeitet oder publiziert werden (das ist fast immer). - KI-Werkzeuge im Projekt eingesetzt werden (Datenanalyse, NLP, Code-Generierung, Literaturrecherche). - Humanforschung, Tierversuche, sensible Datenkategorien (Gesundheit, Genetik) im Spiel sind. - Dual-Use-Aspekte denkbar sind. - NFDI-Andocken sinnvoll ist. Kaltstartfragen: 1. **Welche Daten entstehen?** Quantitativ, qualitativ, Bild, Audio, Genom, Text, Code, Simulationsoutput? 2. **Daten-Schutzgrad:** personenbezogen, urheberrechtlich geschützt, geheimhaltungsbedürftig, sicherheitsrelevant? 3. **KI im Projekt:** Wo wird KI eingesetzt? Eigene Modelle? Foundation Models? Cloud-Dienste? 4. **Ethikvotum nötig?** Menschen, Tiere, Gesundheitsdaten, vulnerable Gruppen? 5. **NFDI-Konsortium:** existiert eines im Fach? Wenn ja, welches? 6. **Archivierung:** wo werden Daten 10 Jahre vorgehalten? ## Programm- bzw. Sachrahmen **DFG-Position zu KI in der Forschung.** Die DFG hat sich klar positioniert (DFG-Leitlinien zum Umgang mit generativen KI-Modellen): Nutzung ist nicht verboten, aber transparent zu machen. In Antragstexten dürfen KI-Tools unterstützend genutzt werden — der Antragsteller bleibt für jede Aussage und Quelle verantwortlich. **Erfundene Quellen, halluzinierte Zitate oder fremde vertrauliche Antragsunterlagen in Cloud-KI-Systemen sind ausgeschlossen.** **Datenmanagementplan (DMP).** Pflichtbestandteil. Vordruck oder Anlage je nach Programm — die DFG verlangt typisch Auskunft zu: 1. Welche Daten entstehen (Art, Format, Größe)? 2. Wer hat Zugriff während der Projektlaufzeit? 3. Speicherung und Sicherung während der Laufzeit? 4. Metadaten und Standards (welche Schemata, welche kontrollierten Vokabulare)? 5. Archivierung nach Projektende (wo, wie lange, in welcher Form)? 6. Nachnutzung und Open Access (welche Daten werden publiziert, unter welcher Lizenz)? 7. Personenbezogene Daten, ethische und rechtliche Aspekte? **FAIR-Prinzipien.** Findable, Accessible, Interoperable, Reusable. Im DMP sollten diese vier Aspekte explizit adressiert werden — auch wenn nicht alle Daten 100 Prozent FAIR werden können. **NFDI-Konsortien.** Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) bietet fachspezifische Konsortien (z. B. NFDI4Chem, NFDI4Health, Text+ für Geisteswissenschaften). Wer ein passendes NFDI-Konsortium andocken kann, gewinnt im DMP — die Infrastruktur ist bereits vorhanden. **Ethikvotum.** Erforderlich bei: - Forschung an und mit Menschen (auch Online-Befragungen mit personenbezogenen Daten). - Tierversuchen (zusätzlich: Anzeige bzw. Genehmigung nach TierSchG). - Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten. - Sensiblen Datenkategorien (Genetik, Religion, ethnische Herkunft). **DSGVO bei Forschungsdaten.** Personenbezogene Daten brauchen Rechtsgrundlage (Einwilligung, gesetzliche Forschungsklausel nach Landesrecht oder § 27 BDSG). Pseudonymisierung und Anonymisierung als Standardpraxis. Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (VVT) und ggf. DSFA (Datenschutz-Folgenabschätzung). **Archivierungsdauer.** Faustregel **10 Jahre** nach Projektende (DFG-Empfehlung in den Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis). Bei einigen Daten länger (z. B. klinische Studien). Storage-Kosten in Finanzplan einplanen. ## Praxisleitfaden **Was schnelle Genehmigung produziert.** - **DMP konkret, nicht generisch.** "Wir archivieren Daten an einem geeigneten Repository" ist generisch. "Wir archivieren Daten am [konkretes Repository, z. B. Zenodo, RADAR, fachspezifisches NFDI-Repository] unter [Lizenz, z. B. CC BY 4.0] für 10 Jahre" ist konkret. - **KI-Nutzung kurz und transparent.** Ein Absatz im Methodenteil: "Im Projekt werden [konkrete KI-Tools] eingesetzt für [konkrete Aufgaben, z. B. Codierung qualitativer Daten, Generierung von Code-Snippets]. Die Ergebnisse werden manuell validiert. Trainingsdaten sind [Quelle]." - **NFDI-Andocken** wenn passend — bringt sofort Glaubwürdigkeit. - **Ethikvotum bei Bedarf rechtzeitig eingeholt** — die Ethikkommission braucht 4 bis 12 Wochen. Wer das Votum noch nicht hat, schreibt "in Beantragung bei [Kommission], Vorlage zur Bewilligung erfolgt nachträglich" — das ist üblich. **Was Reviewer triggert.** - **"DMP fehlt"** — fataler Formfehler, Antrag geht zurück. - **"DMP generisch"** — kein konkretes Repository, keine Lizenz, keine Archivierungsdauer. - **"Ethikvotum nicht erwähnt"** bei offensichtlich votumspflichtiger Forschung — Reviewer notiert grobe Nachlässigkeit. - **"KI-Tools genutzt aber nicht erwähnt"** — wenn methodisch klar KI im Spiel ist (z. B. NLP-Pipeline) und nicht transparent gemacht. - **"Personenbezogene Daten ohne Rechtsgrundlage"** — DSGVO-Frage offen. - **"Open Access nicht adressiert"** — DFG-Empfehlung wird übergangen. **Was schnell schief geht.** - Antragsteller nimmt einen DMP aus einem alten Projekt copy-paste — Reviewer sieht die alten Datenarten. - Ethikvotum wird in der Antragstextphase begonnen — kommt erst nach Bewilligung, das verzögert den Projektstart um Monate. - KI-Nutzung wird unterschätzt ("Wir nutzen nur ChatGPT für Brainstorming, das ist nicht relevant") — wenn Daten der Probanden involviert sind, ist es relevant. **Trade-off Open Access vs. Schutzinteresse.** | Aspekt | Pfad A: Open Access | Pfad B: Geschützt | Empfehlung | | --- | --- | --- | --- | | Publikationen | Gold OA, Diamond OA | Hybrid OA, später nachgereicht | Gold OA wenn Mittel beantragt | | Forschungsdaten | offen mit Lizenz | restringiert (z. B. Sensitive Data) | offen wo möglich, restringiert wo nötig | | Code | offen auf GitHub/GitLab | proprietär | offen, fördert Nachnutzung | | Material | offen | nicht teilbar (Urheber, Probanden-Schutz) | je nach Material | ## Trade-off-Matrix | Trade-off | Pfad A | Pfad B | Empfehlung | | --- | --- | --- | --- | | DMP knapp vs. ausführlich | 1 Seite | 3-4 Seiten | Mittellang (1-2 Seiten), konkret | | Eigenes Repository vs. NFDI | institutionell | NFDI-Konsortium | NFDI wenn passend — bessere Sichtbarkeit | | KI im Antrag erwähnen vs. nicht | erwähnen | verschweigen | Immer erwähnen, transparent | | Ethikvotum vor Antrag vs. parallel | bereits vorliegend (Anlage) | in Beantragung | Bereits vorliegend ist besser | | Forschungsdaten OA vs. restringiert | offen | restringiert | Je nach Datenart — gut begründen | | Storage-Kosten in Finanzplan vs. institutionell | beantragen | von Universität getragen | Institutionell wenn möglich, beantragen nur bei klarem Bedarf | ## Schritt für Schritt 1. **Datentypologie erfassen.** Welche Daten in welchem Format entstehen? 2. **Schutzbedarf bewerten.** Personenbezogen? Sensibel? Urheberrechtlich? 3. **NFDI-Match prüfen.** Existiert ein passendes Konsortium? 4. **Repository wählen.** Konkretes Repository, Lizenz, Archivierungsdauer. 5. **DMP schreiben** (1-2 Seiten, sieben Standardpunkte). 6. **KI-Nutzung dokumentieren** in Methodenteil (ein Absatz). 7. **Ethikvotum-Status klären.** Beantragen wenn nötig. 8. **DSGVO-Aspekte prüfen.** Rechtsgrundlage, Einwilligung, Pseudonymisierung. 9. **Open-Access-Strategie** für Publikationen. 10. **Anlagen ergänzen:** DMP, Ethikvotum (oder Bestätigung der Beantragung), Datenschutzkonzept. ## Mustertexte / Vorlagen **DMP-Kerntext** (Vorlage, 1 Seite): > **Datenmanagementplan** > > *Datenarten.* Im Projekt entstehen [a) qualitative Interviewdaten (Audio, Transkripte), b) quantitative Befragungsdaten (CSV), c) Code (Python-Skripte zur Auswertung)]. Geschätzter Umfang: [X] GB. > > *Datenerhebung und Speicherung während der Laufzeit.* Daten werden auf dem institutionellen Forschungsdaten-Server [Name] gespeichert, mit täglicher Sicherung. Zugriff: Antragsteller, WMA, designierte Hilfskräfte mit Vertraulichkeitserklärung. > > *Metadaten.* Beschreibung nach [Standard, z. B. DataCite, DDI, MARC]. Kontrolliertes Vokabular: [z. B. GND, MeSH]. > > *Personenbezogene Daten und Ethik.* Schriftliche Einwilligung der Probanden mit informierter Zustimmung. Pseudonymisierung bereits bei Erhebung. Ethikvotum [vorliegend (Anlage X) / in Beantragung bei [Kommission]]. Verarbeitung nach DSGVO Art. 6 Abs. 1 lit. a (Einwilligung) und § 27 BDSG (Forschungszweck). > > *Archivierung und Nachnutzung.* Nach Projektende werden anonymisierte Daten am Repository [konkretes Repository, z. B. NFDI4Health, Zenodo, RADAR] unter [Lizenz CC BY 4.0] für 10 Jahre archiviert. Audiodaten und nicht anonymisierbare Transkripte bleiben restringiert und sind nur über kontrollierten Zugang verfügbar. > > *Open Access für Publikationen.* Die im Projekt entstehenden Publikationen werden Open Access publiziert (Gold OA, soweit Mittel verfügbar; sonst Green OA im institutionellen Repositorium). > > *Code und Software.* Auswertungs-Skripte werden auf [GitHub / GitLab] unter MIT-Lizenz veröffentlicht. **KI-Nutzungs-Statement** (Vorlage, Methodenteil-Absatz): > "Im Projekt werden generative KI-Modelle [konkrete Tools, z. B. GPT-4 über lokale API, eigenes BERT-Modell] eingesetzt für [konkrete Aufgaben, z. B. erste Codierungsschritte qualitativer Daten, Vorklassifikation von Texten]. Alle KI-generierten Ergebnisse werden durch das Forschungsteam manuell validiert. Trainingsdaten der eingesetzten Modelle: [Quelle / Begrenzung]. Cloud-KI-Dienste werden nur eingesetzt für nicht-personenbezogene Daten; für sensible Daten kommen ausschließlich lokal gehostete Modelle zum Einsatz." **Open-Access-Statement** (Vorlage): > "Sämtliche Publikationen aus dem Projekt werden Open Access verfügbar gemacht, vorzugsweise in Gold-OA-Journalen aus den DEAL-Vereinbarungen. Für Publikationsmittel sind [Zahl] Euro pro Jahr im Finanzplan vorgesehen. Manuskripte werden zusätzlich im institutionellen Repository [Name] hinterlegt." ## Typische Fehler - DMP aus Vorprojekt copy-paste — Reviewer sieht alte Datentypen. - "Daten werden archiviert" — ohne Repository, ohne Dauer, ohne Lizenz. - KI-Tools genutzt, aber nicht erwähnt — Reviewer fragt nach. - Ethikvotum vergessen bei offensichtlich votumspflichtiger Forschung. - DSGVO-Rechtsgrundlage nicht genannt — bei personenbezogenen Daten Pflicht. - "Wir nutzen ChatGPT für Antragsschreiben und laden dort Antragsunterlagen hoch" — Vertraulichkeitsverstoß. - NFDI nicht geprüft, obwohl ein passendes Konsortium existiert — verschenkter Glaubwürdigkeitsgewinn. - Open-Access-Strategie als ein Satz "wir publizieren Open Access" ohne Details. - 10 Jahre Archivierungsdauer in 3-Jahres-Projekt-Finanzplan vergessen. ## Regelungs- und Quellenanker Arbeitsfokus: **KI, Ethik und Forschungsdaten**. Prüfe diese Anker am Sachverhalt; ergänze nur Normen, die denselben Output, dieselbe Frist oder dieselbe Beweisfrage tragen: - `Art. 5 Abs. 3 Satz 1 GG` — Wissenschaftsfreiheit als Ausgangspunkt. - `Art. 89 Abs. 1 DSGVO` — Garantien für wissenschaftliche Forschungszwecke. - `Art. 9 Abs. 2 lit. j DSGVO` — besondere Kategorien personenbezogener Daten in Forschungskontexten. - `§ 27 Abs. 1 BDSG` — Datenverarbeitung zu wissenschaftlichen Forschungszwecken. - `§ 7 Abs. 1 TierSchG` — Tierversuche nur bei gesetzlich anerkanntem Zweck und Erforderlichkeit. - `§ 8 Abs. 1 TierSchG` — Genehmigungspflichtiger Tierversuch. - `§ 69a UrhG` — Computerprogramme als Schutzgegenstand bei Forschungssoftware. - `DFG-Kodex Leitlinie 10` — rechtliche und ethische Rahmenbedingungen. - `DFG-Kodex Leitlinie 13` — Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen. - `DFG-Kodex Leitlinie 14` — Autorschaft und Verantwortung. Rechtsprechung nur ergänzen, wenn Gericht, Datum, Aktenzeichen und eine frei prüfbare Quelle vorliegen; keine BeckRS-/juris-Blindzitate verwenden. ## Quellen Stand 05/2026 - DFG-Leitlinien zum Umgang mit generativen KI-Modellen: dfg.de - DFG-Kodex "Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis": dfg.de - DFG-Empfehlungen zum Forschungsdatenmanagement: dfg.de - DFG-Open-Access-Position: dfg.de - NFDI-Konsortien: nfdi.de - FAIR-Prinzipien: go-fair.org - DSGVO und BDSG: gesetze-im-internet.de KI-Leitlinien und DMP-Anforderungen ändern sich — vor Einreichung aktuelle DFG-Position prüfen. --- Source attribution: Klotzkette Original project: https://github.com/Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/blob/9a79db74f91561c8b1ee159da59c30899c92a63e/dfg-foerderantrag/skills/dfg-ki-ethik-forschungsdaten/SKILL.md License: Apache-2.0 License information: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Original upstream instructions; downloaded from Mega AI Hub. ## Upstream license notice Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION 1. Definitions. "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by the copyright owner that is granting the License. "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all other entities that control, are controlled by, or are under common control with that entity. For the purposes of this definition, "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the direction or management of such entity, whether by contract or otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity exercising permissions granted by this License. "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, including but not limited to software source code, documentation source, and configuration files. "Object" form shall mean any form resulting from mechanical transformation or translation of a Source form, including but not limited to compiled object code, generated documentation, and conversions to other media types. "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or Object form, made available under the License, as indicated by a copyright notice that is included in or attached to the work (an example is provided in the Appendix below). "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object form, that is based on (or derived from) the Work and for which the editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes of this License, Derivative Works shall not include works that remain separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, the Work and Derivative Works thereof. "Contribution" shall mean any work of authorship, including the original version of the Work and any modifications or additions to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" means any form of electronic, verbal, or written communication sent to the Licensor or its representatives, including but not limited to communication on electronic mailing lists, source code control systems, and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but excluding communication that is conspicuously marked or otherwise designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and subsequently incorporated within the Work. 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the Work and such Derivative Works in Source or Object form. 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed. 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without modifications, and in Source or Object form, provided that You meet the following conditions: (a) You must give any other recipients of the Work or Derivative Works a copy of this License; and (b) You must cause any modified files to carry prominent notices stating that You changed the files; and (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works that You distribute, all copyright, patent, trademark, and attribution notices from the Source form of the Work, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works; and (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its distribution, then any Derivative Works that You distribute must include a readable copy of the attribution notices contained within such NOTICE file, excluding those notices that do not pertain to any part of the Derivative Works, in at least one of the following places: within a NOTICE text file distributed as part of the Derivative Works; within the Source form or documentation, if provided along with the Derivative Works; or, within a display generated by the Derivative Works, if and wherever such third-party notices normally appear. The contents of the NOTICE file are for informational purposes only and do not modify the License. You may add Your own attribution notices within Derivative Works that You distribute, alongside or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided that such additional attribution notices cannot be construed as modifying the License. You may add Your own copyright statement to Your modifications and may provide additional or different license terms and conditions for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with the conditions stated in this License. 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of this License, without any additional terms or conditions. Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify the terms of any separate license agreement you may have executed with Licensor regarding such Contributions. 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor, except as required for reasonable and customary use in describing the origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file. 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied, including, without limitation, any warranties or conditions of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the appropriateness of using or redistributing the Work and assume any risks associated with Your exercise of permissions under this License. 8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory, whether in tort (including negligence), contract, or otherwise, unless required by applicable law (such as deliberate and grossly negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be liable to You for damages, including any direct, indirect, special, incidental, or consequential damages of any character arising as a result of this License or out of the use or inability to use the Work (including but not limited to damages for loss of goodwill, work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all other commercial damages or losses), even if such Contributor has been advised of the possibility of such damages. 9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer, and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity, or other liability obligations and/or rights consistent with this License. However, in accepting such obligations, You may act only on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, defend, and hold each Contributor harmless for any liability incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason of your accepting any such warranty or additional liability. END OF TERMS AND CONDITIONS APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. To apply the Apache License to your work, attach the following boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" replaced with your own identifying information. (Don't include the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate comment syntax for the file format. We also recommend that a file or class name and description of purpose be included on the same "printed page" as the copyright notice for easier identification within third-party archives. Copyright [yyyy] [name of copyright owner] Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License. ## Additional upstream notices dfg-ki-ethik-forschungsdaten/DAVEAI-UPSTREAM-NOTICE Klotzkette German Legal Skills Copyright 2026 Klotzkette Dieses Produkt enthält Software, die bei Klotzkette entwickelt wurde. Inspiriert von und adaptiert nach Anthropics "claude-for-legal" (https://github.com/anthropics/claude-for-legal), ursprünglich veröffentlicht unter der MIT License, Copyright Anthropic. Diese Adaption ist auf das deutsche Recht und die deutsche Kanzleipraxis zugeschnitten und wird doppellizenziert unter Apache License, Version 2.0 (siehe LICENSE-APACHE) ODER MIT License (siehe LICENSE-MIT) nach Wahl der Nutzerin / des Nutzers, veröffentlicht unter dem SPDX-Bezeichner `Apache-2.0 OR MIT`. # Mega AI Hub resource metadata Creator / publisher: Klotzkette Original project: https://github.com/Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/blob/9a79db74f91561c8b1ee159da59c30899c92a63e/dfg-foerderantrag/skills/dfg-ki-ethik-forschungsdaten/SKILL.md Attribution basis: Source repository record Fields of work: Data & Analytics, Education & Research, Legal, Project & Program Management Roles: Academic Writer, Compliance Officer, Data Analyst, Project Manager, Researcher Specialties: API, Backend, Design, Git Tools: Tool not specified Country applicability: Germany Classification basis: Source catalog labels Instruction SHA-256: 27f0d5d611bef3dfbcb118b7308ddee385afe494f9e98dae8446c736fd0acfa8