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Nicole Dresselhaus
2025-05-27 12:39:18 +02:00
commit 63fa41dc51
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@ -0,0 +1,39 @@
<!-- use this template to plan a release. It should make sure you at least thought about things. -->
## Issues
<!-- Liste aller Issues, die seit dem letzten Release in diesem Code enthalten sind -->
## Checklist
- [ ] **Installation & Reproduzierbarkeit:** Sind alle Schritte, um die Daten
aus den Quelldaten erneut zu erstellen, dokumentiert (inkl. Dependencies,
evtl. mit Installationsbefehlen)? Ist ersichtlich, welche Umgebung nötig
ist (OS, Hardware)?
- [ ] **Grundlegende Nutzung:** Gibt es eine Anleitung oder Beispiele, wie man
die Daten verwendet (Daten -> Variablen in einer Programmiersprache)? Ist
mindestens ein typischer Workflow beschrieben, idealerweise mit
Beispielinput und -output?
- [ ] **Hintergrund & Referenzen:** Sind die wichtigsten Hintergründe oder
Referenzen über den Ursprung der Daten angegeben? Das muss kein Essay
sein, aber ein paar Sätze + Referenzen schaffen Vertrauen in die
wissenschaftliche Fundierung.
- [ ] **Kontakt & Weiterführung:** Ist angegeben, wie man Hilfe bekommt oder
Fehler melden kann (Issue-Tracker, E-Mail)? Gibt es Hinweise für Beiträge
(falls erwünscht) oder zumindest die Information, wer die Autor\*innen
sind?
- [ ] **Rechtliches & Zitation:** Liegt die Lizenz bei und wird sie genannt?
Sind Infos zum Zitieren der Software vorhanden (z.B. “Bitte zitieren Sie
DOI XYZ”)? Das stellt sicher, dass die Software nachnutzbar _und_
akademisch kreditiert wird.
- [ ] **Aktualität & Version:** Entspricht die Dokumentation der aktuellen
Softwareversion? (Check: Versionsnummern, Datumsangaben). Veraltete Doku
kann schlimmer sein als keine planen Sie also ein, die Doku mit jedem
Release kurz zu überprüfen.
- [ ] **Konsistenz & Stil:** Wird ein einheitlicher Ton und Stil durchgehalten?
(z.B. durchgehende Verwendung gleicher Begriffe für Konzepte, Sprache
entweder Deutsch oder Englisch einheitlich je nach Zielgruppe). Kleinliche
Fehler (Tippfehler, kaputte Links) sind auszumerzen, da sie Nutzer
abschrecken.
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