From 8dd32b411bf15e5ce7af13b42668dc78dd8b6f73 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nicole Dresselhaus Date: Tue, 3 Jun 2025 11:21:35 +0200 Subject: [PATCH] added first try of references for websites & software --- background/BACKGROUND.html | 108 ++++++--- background/BACKGROUND.md | 192 ++++++++++------ background/background.bib | 455 +++++++++++++++++++++---------------- 3 files changed, 452 insertions(+), 303 deletions(-) diff --git a/background/BACKGROUND.html b/background/BACKGROUND.html index 6089df8..a343ba1 100644 --- a/background/BACKGROUND.html +++ b/background/BACKGROUND.html @@ -2166,13 +2166,20 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen. - - - - - - - + + + + + + + + + + + + + + @@ -2229,6 +2236,9 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.
  • Tabellarische Übersicht der Dokumentations-Bestandteile
  • Schlusswort
    • + + + @@ -2300,8 +2310,8 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.

    Einleitung

    Die Dokumentation von Forschungssoftware ist entscheidend, um wissenschaftliche Ergebnisse nachvollziehbar und Software für andere nutzbar zu machen. Insbesondere in den Digital Humanities (etwa in der Geschichtswissenschaft) entwickeln Forschende neben Forschung und Lehre oft eigene Software – meist unter hohem Zeitdruck und ohne formale Ausbildung in Softwareentwicklung. Häufig bleibt die Dokumentation deshalb minimal oder unvollständig, was dazu führt, dass andere (und sogar die Autor*innen selbst) viel Zeit aufwenden müssen, um den Code zu verstehen und anzuwenden. Dabei gilt gute Dokumentation als zentrale Voraussetzung, um Forschungssoftware auffindbar, nachvollziehbar und wiederverwendbar zu machen.

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    Alle Empfehlungen stützen sich auf Literatur und etablierte Richtlinien [1–4].
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    Dieser Anforderungskatalog richtet sich an Forschende, die keine Vollzeit-Programmierer sind, und soll wissenschaftlich fundierte Richtlinien für die Dokumentation von Forschungssoftware liefern. Die Empfehlungen berücksichtigen Best Practices des Research Software Engineering (RSE) und insbesondere die Prinzipien des Endings-Projekts für digitale Langlebigkeit [4]. Ziel ist es, ein praxistaugliches Gerüst bereitzustellen, das – trotz Zeitknappheit – die wesentlichen Dokumentationsaspekte abdeckt, um sowohl die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse als auch eine Weiterverwendung der Software zu ermöglichen. Im Folgenden werden die Anforderungen an Inhalt, Format und Umfang der Dokumentation definiert, geeignete (teil-)automatisierte Dokumentationswerkzeuge diskutiert und Best Practices in Form von Vorlagen und Checklisten vorgestellt.

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    Alle Empfehlungen stützen sich auf Literatur und etablierte Richtlinien [1–4].
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    Dieser Anforderungskatalog richtet sich an Forschende, die keine Vollzeit-Programmierer sind, und soll wissenschaftlich fundierte Richtlinien für die Dokumentation von Forschungssoftware liefern. Die Empfehlungen berücksichtigen Best Practices des Research Software Engineering (RSE) und insbesondere die Prinzipien des Endings-Projekts für digitale Langlebigkeit [4]. Ziel ist es, ein praxistaugliches Gerüst bereitzustellen, das – trotz Zeitknappheit – die wesentlichen Dokumentationsaspekte abdeckt, um sowohl die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse als auch eine Weiterverwendung der Software zu ermöglichen. Im Folgenden werden die Anforderungen an Inhalt, Format und Umfang der Dokumentation definiert, geeignete (teil-)automatisierte Dokumentationswerkzeuge diskutiert und Best Practices in Form von Vorlagen und Checklisten vorgestellt.

    Inhaltliche Anforderungen an die Dokumentation

    @@ -2312,7 +2322,7 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.

    Input-/Output-Spezifikation und Datenbeschreibung

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    Dokumentieren Sie alle Eingabeformate, Ausgabedaten und verwendeten Datensätze. Nutzer*innen müssen wissen, welche Daten die Software erwartet (Dateiformate, Schnittstellen, Parameter) und welche Ergebnisse sie produziert. Idealerweise werden Beispiele angegeben: z. B. Beispiel-Dateien oder -Parameter und die korrespondierende Ausgabe. Falls die Software mit bestimmten Forschungsdaten arbeitet, beschreiben Sie diese Daten und ihre Struktur. Dies umfasst die Datenmodelle (etwa wichtige Felder, deren Bedeutung und kontrollierte Vokabulare) und Annahmen über die Daten. Gemäß den ENDINGS-Prinzipien sollte die Datenstruktur in einem statischen Dokument festgehalten und der Software beigelegt sein – so bleibt nachvollziehbar, wie die Software die Daten interpretiert. Eine Tabelle oder Auflistung der Eingabefelder und Ausgabegrößen mit kurzen Beschreibungen erhöht die Klarheit.

    Beispiel: “Eingabedatei: CSV mit Spalten Autor, Empfänger, …; Ausgabe: JSON-Datei mit Netzwerk-Metriken pro Briefwechsel.”
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    Dokumentieren Sie alle Eingabeformate, Ausgabedaten und verwendeten Datensätze. Nutzer*innen müssen wissen, welche Daten die Software erwartet (Dateiformate, Schnittstellen, Parameter) und welche Ergebnisse sie produziert. Idealerweise werden Beispiele angegeben: z. B. Beispiel-Dateien oder -Parameter und die korrespondierende Ausgabe. Falls die Software mit bestimmten Forschungsdaten arbeitet, beschreiben Sie diese Daten und ihre Struktur. Dies umfasst die Datenmodelle (etwa wichtige Felder, deren Bedeutung und kontrollierte Vokabulare) und Annahmen über die Daten. Gemäß den ENDINGS-Prinzipien sollte die Datenstruktur in einem statischen Dokument festgehalten und der Software beigelegt sein – so bleibt nachvollziehbar, wie die Software die Daten interpretiert [4]. Eine Tabelle oder Auflistung der Eingabefelder und Ausgabegrößen mit kurzen Beschreibungen erhöht die Klarheit.

    Beispiel: “Eingabedatei: CSV mit Spalten Autor, Empfänger, …; Ausgabe: JSON-Datei mit Netzwerk-Metriken pro Briefwechsel.”

    Code-Abhängigkeiten und technische Voraussetzungen

    @@ -2335,7 +2345,7 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.

    Projekt-Metadaten (Lizenz, Zitation, Version)

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    Teil der Dokumentation sind auch formale Informationen, die im Repository leicht zugänglich sein sollten. Lizenzinformationen klären die rechtlichen Bedingungen der Nutzung und Weiterverbreitung. Es ist Best Practice, eine LICENSE-Datei beizulegen, aber auch in der README kurz zu erwähnen, unter welcher Lizenz die Software steht. Für Forschungssoftware empfiehlt sich eine offene Lizenz (z. B. MIT, BSD oder Apache 2.0 für Code, CC-BY für Daten), um Nachnutzung nicht zu behindern. Zudem sollte angegeben werden, wie die Software zitiert werden kann (z. B. DOI, Paper-Referenz). Ein eigener Abschnitt “Zitation” oder eine CITATION-Datei beschreibt, welche Publikation oder welcher DOI bei Verwendung der Software in wissenschaftlichen Arbeiten anzugeben ist. Dies erhöht die akademische Sichtbarkeit und stellt sicher, dass Autor*innen Credits für ihre Software bekommen[5]. Schließlich ist es sinnvoll, eine Versionsnummer der Software zu nennen (idealerweise in README und im Tool selbst), damit Nutzer wissen, auf welche Ausgabe sich die Dokumentation bezieht – insbesondere, wenn es im Laufe der Zeit Aktualisierungen gibt. Diese Praxis entspricht auch den ENDINGS-Prinzipien, die verlangen, dass jede veröffentlichte Version eindeutig erkennbar ist und zitiert werden kann.

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    Teil der Dokumentation sind auch formale Informationen, die im Repository leicht zugänglich sein sollten. Lizenzinformationen klären die rechtlichen Bedingungen der Nutzung und Weiterverbreitung. Es ist Best Practice, eine LICENSE-Datei beizulegen, aber auch in der README kurz zu erwähnen, unter welcher Lizenz die Software steht. Für Forschungssoftware empfiehlt sich eine offene Lizenz (z. B. MIT, BSD oder Apache 2.0 für Code, CC-BY für Daten), um Nachnutzung nicht zu behindern. Zudem sollte angegeben werden, wie die Software zitiert werden kann (z. B. DOI, Paper-Referenz). Ein eigener Abschnitt “Zitation” oder eine CITATION-Datei beschreibt, welche Publikation oder welcher DOI bei Verwendung der Software in wissenschaftlichen Arbeiten anzugeben ist. Dies erhöht die akademische Sichtbarkeit und stellt sicher, dass Autor*innen Credits für ihre Software bekommen [5]. Schließlich ist es sinnvoll, eine Versionsnummer der Software zu nennen (idealerweise in README und im Tool selbst), damit Nutzer wissen, auf welche Ausgabe sich die Dokumentation bezieht – insbesondere, wenn es im Laufe der Zeit Aktualisierungen gibt. Diese Praxis entspricht auch den ENDINGS-Prinzipien, die verlangen, dass jede veröffentlichte Version eindeutig erkennbar ist und zitiert werden kann.

    Zusammenfassung der inhaltlichen Anforderungen

    @@ -2347,7 +2357,7 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.

    Für Forschende ohne viel Ressourcen muss die Dokumentation einfach zugänglich, leicht pflegbar und ohne Spezialsoftware erstellbar sein. Daher empfiehlt es sich, auf leichte Formate und eine klare Struktur zu setzen:

    README.md als zentrales Dokument

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    Die Hauptdokumentation sollte als README in Markdown-Format im Hauptverzeichnis des Code-Repositoriums liegen. Dieses README fungiert als “Startseite” des Projekts und enthält idealerweise eine komprimierte Übersicht aller wichtigen Punkte: Zweck der Software, Kurzbeschreibung, Installation, kurzer Nutzungsbeispiel, Kontakt/Lizenz. Auf Plattformen wie GitHub, GitLab etc. wird die README automatisch angezeigt, was die Sichtbarkeit erhöht. Die Vorteile von Markdown sind die einfache Lesbarkeit in Rohform, die breite Unterstützung (auch in Renderern wie GitHub-Webansicht) und die Eignung für Versionierung (Textdatei im Git). So bleibt die Dokumentation eng mit dem Code verzahnt und unter Versionskontrolle – ein Prinzip, das auch von ENDINGS propagiert wird (Dokumentation soll statisch und zusammen mit den Daten/Code abgelegt werden).

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    Die Hauptdokumentation sollte als README in Markdown-Format im Hauptverzeichnis des Code-Repositoriums liegen. Dieses README fungiert als “Startseite” des Projekts und enthält idealerweise eine komprimierte Übersicht aller wichtigen Punkte: Zweck der Software, Kurzbeschreibung, Installation, kurzer Nutzungsbeispiel, Kontakt/Lizenz. Auf Plattformen wie GitHub, GitLab etc. wird die README automatisch angezeigt, was die Sichtbarkeit erhöht. Die Vorteile von Markdown sind die einfache Lesbarkeit in Rohform, die breite Unterstützung (auch in Renderern wie GitHub-Webansicht) und die Eignung für Versionierung (Textdatei im git). So bleibt die Dokumentation eng mit dem Code verzahnt und unter Versionskontrolle – ein Prinzip, das auch von ENDINGS[4] propagiert wird (Dokumentation soll statisch und zusammen mit den Daten/Code abgelegt werden).

    Strukturierte Unterteilung in weitere Dateien/Abschnitte

    @@ -2371,7 +2381,7 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen. └── module/ └── helper.py

    Beispielhafter Struktur eines Code-Repositories

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    Sollte die Dokumentation umfangreicher sein, ist es sinnvoll, sie in logisch getrennte Abschnitte aufzuteilen. Dies kann innerhalb der README durch Überschriften geschehen oder durch zusätzliche Markdown-Dateien im Repository (z. B. eine INSTALL.md für ausführliche Installationshinweise, eine USAGE.md oder TUTORIAL.md für detaillierte Benutzeranleitungen, eine CHANGELOG.md für Changelog etc.). Eine gängige Struktur ist z. B.:

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    Sollte die Dokumentation umfangreicher sein, ist es sinnvoll, sie in logisch getrennte Abschnitte aufzuteilen. Dies kann innerhalb der README durch Überschriften geschehen oder durch zusätzliche Markdown-Dateien im Repository (z. B. eine INSTALL.md für ausführliche Installationshinweise, eine USAGE.md oder TUTORIAL.md für detaillierte Benutzeranleitungen, eine CHANGELOG.md für Changelog etc.). Eine gängige Struktur ist z. B.:

    • README.md – Überblick (Ziel, Installation, kurzes Beispiel, Lizenz/Zitation)
    • docs/ Verzeichnis mit weiteren .md-Dateien für tiefergehende Dokumentation (optional)
      • @@ -2379,23 +2389,34 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.
    • LICENSE – Lizenztext
    • CITATION.cff oder CITATION.md – wie zu zitieren.
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    Diese Dateien sollten konsistent formatiert und benannt sein, damit sie leicht auffindbar sind. Sie kommen ohne spezielle Tools aus – ein einfacher Texteditor genügt zum Bearbeiten. Auch Wiki-Seiten (etwa in GitHub) können genutzt werden, sind aber weniger dauerhaft versioniert im Vergleich zu Dateien im Code-Repository selbst. Die Dokumentation sollte möglichst im Repository selbst liegen, um sicherzustellen, dass sie gemeinsam mit dem Code versioniert, verteilt und archiviert wird. Externe Dokumentationswebsites sind für kleine Projekte oft Overkill und können im schlimmsten Fall verwaisen.

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    Diese Dateien sollten konsistent formatiert und benannt sein, damit sie leicht auffindbar sind. Sie kommen ohne spezielle Tools aus – ein einfacher Texteditor genügt zum Bearbeiten. Auch Wiki-Seiten (etwa in GitHub) können genutzt werden, sind aber weniger dauerhaft versioniert im Vergleich zu Dateien im Code-Repository selbst. Die Dokumentation sollte möglichst im Repository selbst liegen, um sicherzustellen, dass sie gemeinsam mit dem Code versioniert, verteilt und archiviert wird. Externe Dokumentationswebsites sind für kleine Projekte oft Overkill und können im schlimmsten Fall verwaisen.

    Keine proprietären Formate oder Abhängigkeit von Werkzeugen

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    Um Hürden für die Erstellung und Nutzung der Dokumentation gering zu halten, sollte auf gängige, offene Formate gesetzt werden (Plaintext, Markdown, reStructuredText). Vermeiden Sie nach Möglichkeit Formate wie Word-Dokumente oder PDF als primäre Dokumentationsquelle – solche Formate sind nicht diff-freundlich, erschweren Zusammenarbeits-Workflows und sind meist nicht Teil des Versionskontrollsystems. Ein Markdown-Dokument hingegen kann gemeinsam mit dem Code gepflegt werden, und Änderungen sind transparent nachvollziehbar. Zudem erlauben offene Formate eine leichtere Langzeitarchivierung: Gemäß Endings-Prinzip sollten Informationsressourcen in langfristig lesbaren Formaten vorliegen. Markdown/Plaintext erfüllt diese Bedingung (im Gegensatz etwa zu einer Datenbank-gestützten Wissensbasis oder einem proprietären Wiki, das in 10 Jahren evtl. nicht mehr läuft). Im Sinne der Digital Longevity ist eine statische HTML- oder PDF-Version der Dokumentation (automatisch generiert aus Markdown) als Teil der Release-Artefakte sinnvoll – so kann z. B. in jeder veröffentlichten Version ein PDF-Handbuch beigelegt werden, das später zitiert oder referenziert werden kann. Wichtig ist aber, dass die Quelle der Wahrheit immer die im Repository gepflegte Doku bleibt.

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    Um Hürden für die Erstellung und Nutzung der Dokumentation gering zu halten, sollte auf gängige, offene Formate gesetzt werden (Plaintext, Markdown, reStructuredText). Vermeiden Sie nach Möglichkeit Formate wie Word-Dokumente oder PDF als primäre Dokumentationsquelle – solche Formate sind nicht diff-freundlich, erschweren Zusammenarbeits-Workflows und sind meist nicht Teil des Versionskontrollsystems. Ein Markdown-Dokument hingegen kann gemeinsam mit dem Code gepflegt werden, und Änderungen sind transparent nachvollziehbar. Markdown/Plaintext erfüllt die Bedingung der offenen Langzeitarchivierung[4] (im Gegensatz etwa zu einer Datenbank-gestützten Wissensbasis oder einem proprietären Wiki, das in 10 Jahren evtl. nicht mehr läuft). Im Sinne der Digital Longevity ist eine statische HTML- oder PDF-Version der Dokumentation (automatisch generiert aus Markdown via pandoc) als Teil der Release-Artefakte sinnvoll. Wichtig ist aber, dass die Quelle der Wahrheit immer die im Repository gepflegte Doku bleibt.

    Übersichtlichkeit und Navigierbarkeit

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    Strukturieren Sie die Dokumentation mit klaren Überschriften und Listen, damit Leser schnell die gesuchten Informationen finden. Eine logische Gliederung (wie in diesem Katalog: Einführung, Anforderungen, Installation, Nutzung, Hintergrund, etc.) hilft unterschiedlichen Nutzergruppen gezielt das Relevante zu finden. Für längere Dokumente kann ein Inhaltsverzeichnis oder eine Abschnittsübersicht am Anfang nützlich sein. Markdown bietet z. B. automatische Toc-Generierung auf manchen Plattformen. Achten Sie darauf, pro Abschnitt nur zusammenhängende Informationen zu behandeln (z. B. alles zu Installation an einem Ort). Wiederholungen sollten vermieden werden: lieber an einer Stelle ausführlich dokumentieren und sonst darauf verweisen, um Konsistenzprobleme zu vermeiden (“Don’t Repeat Yourself” gilt auch für Dokumentation). Bei ähnlichen Projekten können Sie sich an bestehenden Dokumentationsvorlagen orientieren: Viele erfolgreiche Open-Source-Projekte haben auf GitHub eine ähnliche README-Struktur, die als informelles Template dienen kann.

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    Strukturieren Sie die Dokumentation mit klaren Überschriften und Listen, damit Leser schnell die gesuchten Informationen finden. Eine logische Gliederung hilft unterschiedlichen Nutzergruppen gezielt das Relevante zu finden. Für längere Dokumente kann ein Inhaltsverzeichnis oder eine Abschnittsübersicht am Anfang nützlich sein. Markdown bietet z. B. automatische TOC-Generierung auf manchen Plattformen. Achten Sie darauf, pro Abschnitt nur zusammenhängende Informationen zu behandeln (z. B. alles zu Installation an einem Ort) und Wiederholungen zu vermeiden. Das Mantra “Don’t Repeat Yourself” gilt auch für Dokumentation.

    Beispiele, Codeblöcke und ggf. Abbildungen einbinden

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    Nutzen Sie die Möglichkeiten von Markdown, um die Dokumentation lebendig zu gestalten. Zeigen Sie Code-Beispiele als formatierte Codeblöcke, fügen Sie Links zu weiterführenden Ressourcen ein, oder binden Sie bei Bedarf Abbildungen ein (etwa ein Diagramm der Datenpipeline, ein Screenshot der Benutzeroberfläche, etc.). Achten Sie dabei auf Dateigrößen und Formate (Bilder als PNG/JPG, Diagramme wenn möglich als SVG für Langlebigkeit). Falls Diagramme der Architektur oder Workflow-Abbildungen hilfreich sind, können diese mit simplen Mitteln erstellt werden (zur Not handgezeichnet und abfotografiert, besser jedoch mit Tools wie mermaid.js Diagrammen in Markdown oder Graphviz). Diese Visualisierungen sind jedoch nur dann einzusetzen, wenn sie echten Mehrwert bieten und ohne komplexe Build-Prozesse eingebunden werden können. Im Zweifel hat textuelle Beschreibung Vorrang, um nicht vom prinzip “keep it simple” abzuweichen.

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    Nutzen Sie die Möglichkeiten von Markdown, um die Dokumentation lebendig zu gestalten. Zeigen Sie Code-Beispiele als formatierte Codeblöcke, fügen Sie Links zu weiterführenden Ressourcen ein, oder binden Sie bei Bedarf Abbildungen ein (etwa ein Diagramm der Datenpipeline, ein Screenshot der Benutzeroberfläche, etc.). Achten Sie dabei auf Dateigrößen und Formate (Bilder als PNG/JPG, Diagramme wenn möglich als SVG für Langlebigkeit). Falls Diagramme der Architektur oder Workflow-Abbildungen hilfreich sind, können diese mit simplen Mitteln erstellt werden (zur Not handgezeichnet und abfotografiert, besser jedoch mit Tools wie mermaid.js Diagrammen in Markdown oder graphviz). Diese Visualisierungen sind jedoch nur dann einzusetzen, wenn sie echten Mehrwert bieten und ohne komplexe Build-Prozesse eingebunden werden können. Im Zweifel hat textuelle Beschreibung Vorrang, um nicht vom Prinzip “keep it simple” abzuweichen.

    Fazit Format und Struktur

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    Insgesamt gilt: Die Dokumentation sollte im gleichen Repository leben wie der Code, klar strukturiert und in einem einfach handhabbaren Format vorliegen. Sie soll ohne spezielle Umgebung lesbar sein – ein Nutzer, der das Repository klont oder herunterlädt, muss sofort Zugang zur Dokumentation haben. Dieses Prinzip entspricht auch den FAIR- und RSE-Richtlinien, die fordern, Software (und deren Doku) auffindbar und zugänglich zu machen, ohne Hürden. Eine gut gepflegte README in Markdown erfüllt diese Anforderungen in den meisten Fällen optimal.

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    Insgesamt gilt: Die Dokumentation sollte

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    • im gleichen Repository leben wie der Code
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    • klar strukturiert und in einem einfach handhabbaren Format vorliegen
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    • ohne spezielle Umgebung lesbar sein
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    Dieses Prinzip entspricht auch den FAIR- und RSE-Richtlinien, die fordern, Software (und deren Doku) auffindbar und zugänglich zu machen, ohne Hürden. Eine gut gepflegte README in Markdown erfüllt diese Anforderungen in den meisten Fällen optimal.

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    @@ -2421,7 +2442,7 @@ Nutzer*innen zu helfen, die theoretischen Grundlagen nachvollziehbar zu machen.

    Jupyter Notebooks und literate programming

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    Ein mächtiges Werkzeug – gerade in datengetriebenen Geisteswissenschaften – sind Jupyter Notebooks bzw. R Markdown Notebooks [6]. Diese erlauben es, ausführbaren Code mit erklärendem Text und Visualisierungen in einem Dokument zu vereinen. Für Dokumentationszwecke können Notebooks zweierlei leisten: (1) als Tutorials/Beispiel-Workflows, die Nutzer interaktiv nachvollziehen können, und (2) als Reproduzierbarkeits-Dokumentation für analytische Prozesse. Wenn Ihre Forschungssoftware z. B. eine Bibliothek ist, könnten Sie ein Notebook bereitstellen, das einen typischen Anwendungsfall durchspielt (inklusive Daten-Loading, Aufruf der Funktionen, Darstellung der Ergebnisse).

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    Ein mächtiges Werkzeug – gerade in datengetriebenen Geisteswissenschaften – sind Jupyter Notebooks bzw. R Markdown Notebooks [6]. Diese erlauben es, ausführbaren Code mit erklärendem Text und Visualisierungen in einem Dokument zu vereinen. Für Dokumentationszwecke können Notebooks zweierlei leisten: (1) als Tutorials/Beispiel-Workflows, die Nutzer interaktiv nachvollziehen können, und (2) als Reproduzierbarkeits-Dokumentation für analytische Prozesse. Wenn Ihre Forschungssoftware z. B. eine Bibliothek ist, könnten Sie ein Notebook bereitstellen, das einen typischen Anwendungsfall durchspielt (inklusive Daten-Loading, Aufruf der Funktionen, Darstellung der Ergebnisse).

    Notebooks senken die Hürde, weil Nutzer direkt experimentieren können, und fördern transparente Forschung, da Code, Ergebnisse und Beschreibung zusammenfließen. Sie sind daher sinnvoll, wenn der Hauptanwendungsfall die Durchführung von Analysen oder Datenverarbeitungen ist, die man Schritt für Schritt demonstrieren kann.

    @@ -2587,28 +2608,49 @@ Warnung

    Schlusswort

    Mit einer solchen Struktur und Herangehensweise lässt sich auch in einem kleinen Forschungsteam eine professionelle Dokumentation erzielen, die den Prinzipien von Open Science und nachhaltiger Softwareentwicklung gerecht wird. Die investierte Mühe wird durch Zeitgewinn bei Wiederverwendung und Erweiterung der Software mehr als aufgewogen. So wird die Forschungssoftware nicht zum einmaligen “Nebenprodukt”, sondern zu einem robusten, teilbaren Ergebnis wissenschaftlicher Arbeit.

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    Literatur

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    1.
    Prlić, Andreas, und James B Procter. 2012. Ten simple rules for documenting scientific software. PLoS Computational Biology 8. Public Library of Science: e1002802.
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    Referenz Websites/Services

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    • GitHub: Seite mit sehr vielen Open-Source-Projekten, die git verwenden. Gehört zu Microsoft
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    • GitLab: Open-Source-Lösung für selbst gehostete Projektverwaltung (git, issue-tracking, …). Community (kostenfrei; limitierte features) oder Enterprise-Linzenz
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    Referenz Software

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    • git: Versionskontrollsystem
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    • graphviz: Textuelle darstellung von Graphen; Standard-Unix-Tool; Auf vielen Systemen verfügbar und rendert zu pdf/svg
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    • Markdown: Mittlerweile DER Standard bei plaintext-Dokumenten
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    • mermaid.js: Sprache für Diagramme; kann automatisiert (z.b. durch pandoc, javascript im HTML, …) in Bilder gewandelt werden
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    • pandoc: DER Konverter für Dokumente. Kann sehr viel in Markdown wandeln und hieraus HTML/PDF u.ä. erstellen
      • +
    • rst: Alternative zu Markdown.
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    Bibliographie

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    1.
    Prlić, Andreas, und James B. Procter. 2012. Ten Simple Rules for the Open Development of Scientific Software. PLOS Computational Biology 8. Public Library of Science: e1002802. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002802.
    -
    -
    2.
    Wilson, Greg, Jennifer Bryan, Karen Cranston, Justin Kitzes, Lex Nederbragt, und Tracy K Teal. 2017. Good enough practices in scientific computing. PLoS computational biology 13. Public Library of Science: e1005510.
    +
    +
    2.
    Wilson, Greg, Jennifer Bryan, Karen Cranston, Justin Kitzes, Lex Nederbragt, und Tracy K. Teal. 2017. Good Enough Practices in Scientific Computing. PLOS Computational Biology 13. Public Library of Science: e1005510. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005510.
    -
    -
    3.
    Katz, Daniel S, Kyle E Niemeyer, und Arfon M Smith. 2021. The Journal of Open Source Software (JOSS). PeerJ Computer Science 7. PeerJ Inc.: e432.
    +
    +
    3.
    Barker, Michelle, Neil P. Chue Hong, Daniel S. Katz, Anna-Lena Lamprecht, Carlos Martinez-Ortiz, Fotis Psomopoulos, Jennifer Harrow, u. a. 2022. Introducing the FAIR Principles for Research Software. Scientific Data 9. Nature Publishing Group: 622. https://doi.org/10.1038/s41597-022-01710-x.
    -
    -
    4.
    Endings Project. 2020. Endings Principles for Digital Longevity.
    +
    +
    4.
    Endings Project Team. 2023. Endings Principles for Digital Longevity.
    -
    -
    5.
    Smith, Arfon M, Daniel S Katz, Kyle E Niemeyer, FORCE11 Software Citation Working Group, u. a. 2016. Software citation principles. PeerJ Computer Science 2. PeerJ Inc.: e86.
    +
    +
    5.
    Smith, Arfon M., Daniel S. Katz, und Kyle E. Niemeyer. 2016. Software Citation Principles. PeerJ Computer Science 2. PeerJ Inc. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.86.
    -
    -
    6.
    Kluyver, Thomas, Benjamin Ragan-Kelley, Fernando Pérez, Brian Granger, Matthias Bussonnier, Jonathan Frederic, Kyle Kelley, u. a. 2016. Jupyter notebooks—a publishing format for reproducible computational workflows. Positioning and Power in Academic Publishing: Players, Agents and Agendas 20. IOS Press: 87–90.
    +
    +
    6.
    Kluyver, Thomas, Benjamin Ragan-Kelley, Fernando Pérez, Brian Granger, Matthias Bussonnier, Jonathan Frederic, Kyle Kelley, u. a. 2016. Jupyter Notebooks – a Publishing Format for Reproducible Computational Workflows. In 20th International Conference on Electronic Publishing (01/01/16), Hrsg. Fernando Loizides und Birgit Scmidt, 87–90. IOS Press. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-649-1-87.

    Zitat

    Mit BibTeX zitieren:
    @online{dresselhaus2025,
   author = {Dresselhaus, Nicole and , GPT-4.5},
diff --git a/background/BACKGROUND.md b/background/BACKGROUND.md
index ab577ac..16006c5 100644
--- a/background/BACKGROUND.md
+++ b/background/BACKGROUND.md
@@ -71,8 +71,8 @@ gute Dokumentation als zentrale Voraussetzung, um Forschungssoftware
 **auffindbar, nachvollziehbar und wiederverwendbar** zu machen.
 
 [Alle Empfehlungen stützen sich auf Literatur und etablierte Richtlinien
-[@PrlicProcter2012TenSimpleRules; @WilsonEtAl2017Goodenoughpractices; @BarkerEtAl2022IntroducingFAIR;
-@EndingsPrinciples221].]{.aside}
+[@PrlicProcter2012TenSimpleRules; @WilsonEtAl2017Goodenoughpractices;
+@BarkerEtAl2022IntroducingFAIR; @EndingsPrinciples221].]{.aside}
 
 Dieser Anforderungskatalog richtet sich an Forschende, die keine
 Vollzeit-Programmierer sind, und soll **wissenschaftlich fundierte Richtlinien**
@@ -120,10 +120,10 @@ umfasst die **Datenmodelle** (etwa wichtige Felder, deren Bedeutung und
 kontrollierte Vokabulare) und Annahmen über die Daten. Gemäß den
 ENDINGS-Prinzipien sollte die Datenstruktur in einem _statischen Dokument_
 festgehalten und der Software beigelegt sein – so bleibt nachvollziehbar, wie
-die Software die Daten interpretiert. Eine Tabelle oder Auflistung der
-Eingabefelder und Ausgabegrößen mit kurzen Beschreibungen erhöht die Klarheit.
-[Beispiel: _“Eingabedatei: CSV mit Spalten `Autor`, `Empfänger`, ...; Ausgabe:
-JSON-Datei mit Netzwerk-Metriken pro Briefwechsel.”_]{.aside}
+die Software die Daten interpretiert [@EndingsPrinciples221]. Eine Tabelle oder
+Auflistung der Eingabefelder und Ausgabegrößen mit kurzen Beschreibungen erhöht
+die Klarheit. [Beispiel: _“Eingabedatei: CSV mit Spalten `Autor`, `Empfänger`,
+...; Ausgabe: JSON-Datei mit Netzwerk-Metriken pro Briefwechsel.”_]{.aside}
 
 ### Code-Abhängigkeiten und technische Voraussetzungen
 
@@ -221,12 +221,13 @@ Nachnutzung nicht zu behindern. Zudem sollte angegeben werden, wie die Software
 _“Zitation”_ oder eine CITATION-Datei beschreibt, welche Publikation oder
 welcher DOI bei Verwendung der Software in wissenschaftlichen Arbeiten anzugeben
 ist. Dies erhöht die akademische Sichtbarkeit und stellt sicher, dass
-Autor\*innen Credits für ihre Software bekommen [@SmithEtAl2016Softwarecitation]. Schließlich
-ist es sinnvoll, eine **Versionsnummer** der Software zu nennen (idealerweise in
-README und im Tool selbst), damit Nutzer wissen, auf welche Ausgabe sich die
-Dokumentation bezieht – insbesondere, wenn es im Laufe der Zeit Aktualisierungen
-gibt. Diese Praxis entspricht auch den ENDINGS-Prinzipien, die verlangen, dass
-jede veröffentlichte Version eindeutig erkennbar ist und zitiert werden kann.
+Autor\*innen Credits für ihre Software bekommen
+[@SmithEtAl2016Softwarecitation]. Schließlich ist es sinnvoll, eine
+**Versionsnummer** der Software zu nennen (idealerweise in README und im Tool
+selbst), damit Nutzer wissen, auf welche Ausgabe sich die Dokumentation bezieht
+– insbesondere, wenn es im Laufe der Zeit Aktualisierungen gibt. Diese Praxis
+entspricht auch den ENDINGS-Prinzipien, die verlangen, dass jede veröffentlichte
+Version eindeutig erkennbar ist und zitiert werden kann.
 
 ### Zusammenfassung der inhaltlichen Anforderungen
 
@@ -251,13 +252,14 @@ Die Hauptdokumentation sollte als README in Markdown-Format im Hauptverzeichnis
 des Code-Repositoriums liegen. Dieses README fungiert als “Startseite” des
 Projekts und enthält idealerweise eine komprimierte Übersicht aller wichtigen
 Punkte: Zweck der Software, Kurzbeschreibung, Installation, kurzer
-Nutzungsbeispiel, Kontakt/Lizenz. Auf Plattformen wie GitHub, GitLab etc. wird
-die README automatisch angezeigt, was die Sichtbarkeit erhöht. Die Vorteile von
-**Markdown** sind die einfache Lesbarkeit in Rohform, die breite Unterstützung
-(auch in Renderern wie GitHub-Webansicht) und die Eignung für Versionierung
-(Textdatei im Git). So bleibt die Dokumentation eng mit dem Code verzahnt und
-unter Versionskontrolle – ein Prinzip, das auch von ENDINGS propagiert wird
-(Dokumentation soll statisch und zusammen mit den Daten/Code abgelegt werden).
+Nutzungsbeispiel, Kontakt/Lizenz. Auf Plattformen wie [GitHub][], [GitLab][]
+etc. wird die README automatisch angezeigt, was die Sichtbarkeit erhöht. Die
+Vorteile von **[Markdown][]** sind die einfache Lesbarkeit in Rohform, die
+breite Unterstützung (auch in Renderern wie GitHub-Webansicht) und die Eignung
+für Versionierung (Textdatei im [git][]). So bleibt die Dokumentation eng mit
+dem Code verzahnt und unter Versionskontrolle – ein Prinzip, das auch von
+ENDINGS[@EndingsPrinciples221] propagiert wird (Dokumentation soll statisch und
+zusammen mit den Daten/Code abgelegt werden).
 
 ### Strukturierte Unterteilung in weitere Dateien/Abschnitte
 
@@ -289,7 +291,7 @@ Beispielhafter Struktur eines Code-Repositories
 
 Sollte die Dokumentation umfangreicher sein, ist es sinnvoll, sie in logisch
 getrennte Abschnitte aufzuteilen. Dies kann innerhalb der README durch
-Überschriften geschehen oder durch **zusätzliche Markdown-Dateien** im
+Überschriften geschehen oder durch **zusätzliche [Markdown][]-Dateien** im
 Repository (z. B. eine `INSTALL.md` für ausführliche Installationshinweise, eine
 `USAGE.md` oder `TUTORIAL.md` für detaillierte Benutzeranleitungen, eine
 `CHANGELOG.md` für Changelog etc.). Eine gängige Struktur ist z. B.:
@@ -303,7 +305,7 @@ Repository (z. B. eine `INSTALL.md` für ausführliche Installationshinweise,
 
 Diese Dateien sollten konsistent formatiert und benannt sein, damit sie leicht
 auffindbar sind. Sie kommen ohne spezielle Tools aus – ein einfacher Texteditor
-genügt zum Bearbeiten. Auch **Wiki-Seiten** (etwa in GitHub) können genutzt
+genügt zum Bearbeiten. Auch **Wiki-Seiten** (etwa in [GitHub][]) können genutzt
 werden, sind aber weniger dauerhaft versioniert im Vergleich zu Dateien im
 Code-Repository selbst. Die Dokumentation sollte möglichst _im Repository_
 selbst liegen, um sicherzustellen, dass sie gemeinsam mit dem Code versioniert,
@@ -313,43 +315,36 @@ Projekte oft Overkill und können im schlimmsten Fall verwaisen.
 ### Keine proprietären Formate oder Abhängigkeit von Werkzeugen
 
 Um Hürden für die Erstellung und Nutzung der Dokumentation gering zu halten,
-sollte auf gängige, offene Formate gesetzt werden (Plaintext, Markdown,
-reStructuredText). Vermeiden Sie nach Möglichkeit Formate wie Word-Dokumente
-oder PDF als primäre Dokumentationsquelle – solche Formate sind nicht
-diff-freundlich, erschweren Zusammenarbeits-Workflows und sind meist nicht Teil
-des Versionskontrollsystems. Ein Markdown-Dokument hingegen kann gemeinsam mit
-dem Code gepflegt werden, und Änderungen sind transparent nachvollziehbar. Zudem
-erlauben offene Formate eine leichtere **Langzeitarchivierung**: Gemäß
-Endings-Prinzip sollten Informationsressourcen in langfristig lesbaren Formaten
-vorliegen. Markdown/Plaintext erfüllt diese Bedingung (im Gegensatz etwa zu
-einer Datenbank-gestützten Wissensbasis oder einem proprietären Wiki, das in 10
-Jahren evtl. nicht mehr läuft). Im Sinne der _Digital Longevity_ ist eine
-**statische HTML- oder PDF-Version** der Dokumentation (automatisch generiert
-aus Markdown) als Teil der Release-Artefakte sinnvoll – so kann z. B. in jeder
-veröffentlichten Version ein PDF-Handbuch beigelegt werden, das später zitiert
-oder referenziert werden kann. **Wichtig ist aber, dass die Quelle der Wahrheit
-immer die im Repository gepflegte Doku bleibt.**
+sollte auf gängige, offene Formate gesetzt werden (Plaintext, [Markdown][],
+[reStructuredText][rst]). Vermeiden Sie nach Möglichkeit Formate wie
+Word-Dokumente oder PDF als primäre Dokumentationsquelle – solche Formate sind
+nicht diff-freundlich, erschweren Zusammenarbeits-Workflows und sind meist nicht
+Teil des Versionskontrollsystems. Ein [Markdown][]-Dokument hingegen kann
+gemeinsam mit dem Code gepflegt werden, und Änderungen sind transparent
+nachvollziehbar. Markdown/Plaintext erfüllt die Bedingung der offenen
+**Langzeitarchivierung**[@EndingsPrinciples221] (im Gegensatz etwa zu einer
+Datenbank-gestützten Wissensbasis oder einem proprietären Wiki, das in 10 Jahren
+evtl. nicht mehr läuft). Im Sinne der _Digital Longevity_ ist eine **statische
+HTML- oder PDF-Version** der Dokumentation (automatisch generiert aus
+[Markdown][] via [pandoc][]) als Teil der Release-Artefakte sinnvoll. **Wichtig
+ist aber, dass die Quelle der Wahrheit immer die im Repository gepflegte Doku
+bleibt.**
 
 ### Übersichtlichkeit und Navigierbarkeit
 
 Strukturieren Sie die Dokumentation mit klaren Überschriften und Listen, damit
 Leser schnell die gesuchten Informationen finden. Eine **logische Gliederung**
-(wie in diesem Katalog: Einführung, Anforderungen, Installation, Nutzung,
-Hintergrund, etc.) hilft unterschiedlichen Nutzergruppen gezielt das Relevante
-zu finden. Für längere Dokumente kann ein Inhaltsverzeichnis oder eine
-Abschnittsübersicht am Anfang nützlich sein. Markdown bietet z. B. automatische
-Toc-Generierung auf manchen Plattformen. Achten Sie darauf, pro Abschnitt nur
-zusammenhängende Informationen zu behandeln (z. B. alles zu Installation an
-einem Ort). Wiederholungen sollten vermieden werden: lieber an einer Stelle
-ausführlich dokumentieren und sonst darauf verweisen, um Konsistenzprobleme zu
-vermeiden (_"Don’t Repeat Yourself"_ gilt auch für Dokumentation). Bei ähnlichen
-Projekten können Sie sich an bestehenden **Dokumentationsvorlagen** orientieren:
-Viele erfolgreiche Open-Source-Projekte haben auf GitHub eine ähnliche
-README-Struktur, die als informelles Template dienen kann.
+hilft unterschiedlichen Nutzergruppen gezielt das Relevante zu finden. Für
+längere Dokumente kann ein Inhaltsverzeichnis oder eine Abschnittsübersicht am
+Anfang nützlich sein. [Markdown][] bietet z. B. automatische TOC-Generierung auf
+manchen Plattformen. Achten Sie darauf, pro Abschnitt nur zusammenhängende
+Informationen zu behandeln (z. B. alles zu Installation an einem Ort) und
+Wiederholungen zu vermeiden. Das Mantra _"Don’t Repeat Yourself"_ gilt auch für
+Dokumentation.
 
 ### Beispiele, Codeblöcke und ggf. Abbildungen einbinden
 
-Nutzen Sie die Möglichkeiten von Markdown, um die Dokumentation lebendig zu
+Nutzen Sie die Möglichkeiten von [Markdown][], um die Dokumentation lebendig zu
 gestalten. Zeigen Sie Code-Beispiele als formatierte Codeblöcke, fügen Sie Links
 zu weiterführenden Ressourcen ein, oder binden Sie bei Bedarf Abbildungen ein
 (etwa ein Diagramm der Datenpipeline, ein Screenshot der Benutzeroberfläche,
@@ -357,22 +352,30 @@ etc.). Achten Sie dabei auf Dateigrößen und Formate (Bilder als PNG/JPG,
 Diagramme wenn möglich als SVG für Langlebigkeit). Falls Diagramme der
 Architektur oder Workflow-Abbildungen hilfreich sind, können diese mit simplen
 Mitteln erstellt werden (zur Not handgezeichnet und abfotografiert, besser
-jedoch mit Tools wie mermaid.js Diagrammen in Markdown oder Graphviz). Diese
-Visualisierungen sind jedoch nur dann einzusetzen, wenn sie echten Mehrwert
-bieten und ohne komplexe Build-Prozesse eingebunden werden können. Im Zweifel
-hat textuelle Beschreibung Vorrang, um nicht vom **prinzip “keep it simple”**
-abzuweichen.
+jedoch mit Tools wie [mermaid.js][] Diagrammen in [Markdown][] oder
+[graphviz][]). Diese Visualisierungen sind jedoch nur dann einzusetzen, wenn sie
+echten Mehrwert bieten und ohne komplexe Build-Prozesse eingebunden werden
+können. Im Zweifel hat textuelle Beschreibung Vorrang, um nicht vom **Prinzip
+“keep it simple”** abzuweichen.
 
 ### Fazit Format und Struktur
 
-Insgesamt gilt: **Die Dokumentation sollte im gleichen Repository leben wie der
-Code, klar strukturiert und in einem einfach handhabbaren Format vorliegen.**
-Sie soll ohne spezielle Umgebung lesbar sein – ein Nutzer, der das Repository
-klont oder herunterlädt, muss sofort Zugang zur Dokumentation haben. Dieses
-Prinzip entspricht auch den FAIR- und RSE-Richtlinien, die fordern, Software
-(und deren Doku) _auffindbar_ und _zugänglich_ zu machen, ohne Hürden. Eine gut
-gepflegte README in Markdown erfüllt diese Anforderungen in den meisten Fällen
-optimal.
+Insgesamt gilt: Die Dokumentation sollte
+
+- im gleichen Repository leben wie der Code
+- klar strukturiert und in einem einfach handhabbaren Format vorliegen
+- ohne spezielle Umgebung lesbar sein
+
+Dieses Prinzip entspricht auch den FAIR- und RSE-Richtlinien, die fordern,
+Software (und deren Doku) _auffindbar_ und _zugänglich_ zu machen, ohne Hürden.
+Eine **gut gepflegte** README in [Markdown][] erfüllt diese Anforderungen in den
+meisten Fällen optimal.
+
+
 
 ## Umfang und Fokus der Dokumentation
 
@@ -505,15 +508,15 @@ und Einheitlichkeit zu gewährleisten.
 ### Jupyter Notebooks und literate programming
 
 Ein mächtiges Werkzeug – gerade in datengetriebenen Geisteswissenschaften – sind
-**Jupyter Notebooks** bzw. R Markdown Notebooks [@KluyverEtAl2016JupyterNotebookspublishing]. Diese
-erlauben es, _ausführbaren Code mit erklärendem Text und Visualisierungen_ in
-einem Dokument zu vereinen. Für Dokumentationszwecke können Notebooks zweierlei
-leisten: (1) als **Tutorials/Beispiel-Workflows**, die Nutzer interaktiv
-nachvollziehen können, und (2) als **Reproduzierbarkeits-Dokumentation** für
-analytische Prozesse. Wenn Ihre Forschungssoftware z. B. eine Bibliothek ist,
-könnten Sie ein Notebook bereitstellen, das einen typischen Anwendungsfall
-durchspielt (inklusive Daten-Loading, Aufruf der Funktionen, Darstellung der
-Ergebnisse).
+**Jupyter Notebooks** bzw. R Markdown Notebooks
+[@KluyverEtAl2016JupyterNotebookspublishing]. Diese erlauben es, _ausführbaren
+Code mit erklärendem Text und Visualisierungen_ in einem Dokument zu vereinen.
+Für Dokumentationszwecke können Notebooks zweierlei leisten: (1) als
+**Tutorials/Beispiel-Workflows**, die Nutzer interaktiv nachvollziehen können,
+und (2) als **Reproduzierbarkeits-Dokumentation** für analytische Prozesse. Wenn
+Ihre Forschungssoftware z. B. eine Bibliothek ist, könnten Sie ein Notebook
+bereitstellen, das einen typischen Anwendungsfall durchspielt (inklusive
+Daten-Loading, Aufruf der Funktionen, Darstellung der Ergebnisse).
 
 Notebooks senken die Hürde, weil Nutzer direkt experimentieren können, und
 fördern transparente Forschung, da Code, Ergebnisse und Beschreibung
@@ -826,3 +829,48 @@ investierte Mühe wird durch Zeitgewinn bei Wiederverwendung und Erweiterung der
 Software mehr als aufgewogen. So wird die Forschungssoftware nicht zum
 einmaligen “Nebenprodukt”, sondern zu einem robusten, teilbaren Ergebnis
 wissenschaftlicher Arbeit.
+
+## Referenz Websites/Services {.appendix}
+
+- [GitHub][]: Seite mit sehr vielen Open-Source-Projekten, die git verwenden.
+  Gehört zu Microsoft
+- [GitLab][]: Open-Source-Lösung für selbst gehostete Projektverwaltung (git,
+  issue-tracking, …). Community (kostenfrei; limitierte features) oder
+  Enterprise-Linzenz
+
+## Referenz Software {.appendix}
+
+- [git][]: Versionskontrollsystem
+- [graphviz][]: Textuelle darstellung von Graphen; Standard-Unix-Tool; Auf
+  vielen Systemen verfügbar und rendert zu pdf/svg
+- [Markdown][]: Mittlerweile DER Standard bei plaintext-Dokumenten
+- [mermaid.js][]: Sprache für Diagramme; kann automatisiert (z.b. durch pandoc,
+  javascript im HTML, …) in Bilder gewandelt werden
+- [pandoc][]: DER Konverter für Dokumente. Kann sehr viel in Markdown wandeln
+  und hieraus HTML/PDF u.ä. erstellen
+- [rst][]: Alternative zu Markdown.
+
+[git]: https://git-scm.com "Versionskontrollsystem"
+[GitHub]:
+  https://github.com
+  "Seite mit sehr vielen Open-Source-Projekten, die git verwenden. Gehört zu Microsoft"
+[GitLab]:
+  https://gitlab.com
+  "Open-Source-Lösung für selbst gehostete Projektverwaltung (git, issue-tracking, …).
+Community (kostenfrei; limitierte features) oder Enterprise-Linzenz"
+[graphviz]:
+  https://graphviz.org/
+  "Textuelle darstellung von Graphen; Standard-Unix-Tool; Auf vielen Systemen verfügbar und rendert zu pdf/svg"
+[Markdown]:
+  https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown
+  "Mittlerweile DER Standard bei plaintext-Dokumenten"
+[mermaid.js]:
+  https://mermaid.js.org/
+  "Sprache für Diagramme; kann automatisiert (z.b. durch pandoc, javascript im HTML, …) in Bilder gewandelt werden"
+[pandoc]:
+  https://pandoc.org/MANUAL.html#pandocs-markdown
+  "DER Konverter für Dokumente. Kann sehr viel in Markdown
+wandeln und hieraus HTML/PDF u.ä. erstellen"
+[rst]: https://en.wikipedia.org/wiki/ReStructuredText "Alternative zu Markdown."
+
+## Bibliographie {.appendix}
diff --git a/background/background.bib b/background/background.bib
index 06529a5..160ef91 100644
--- a/background/background.bib
+++ b/background/background.bib
@@ -1,39 +1,55 @@
-% this bibliography is maintained in Zotero with the tag 'project: documentation'
-% prefered format is BibLaTeX
-
-@book{AhnertEtAl2023CollaborativeHistoricalResearch,
-  title = {Collaborative {{Historical Research}} in the {{Age}} of {{Big Data}}: {{Lessons}} from an {{Interdisciplinary Project}}},
-  shorttitle = {Collaborative {{Historical Research}} in the {{Age}} of {{Big Data}}},
-  author = {Ahnert, Ruth and Griffin, Emma and Ridge, Mia and Tolfo, Giorgia},
-  date = {2023},
-  series = {Cambridge {{Elements}}: {{Historical Theory}} and {{Practice}}},
-  publisher = {Cambridge University Press},
-  location = {Cambridge},
-  doi = {10.1017/9781009175548},
-  url = {https://www.cambridge.org/core/elements/collaborative-historical-research-in-the-age-of-big-data/839C422CCAA6C1699DE8D353B3A1960D},
-  urldate = {2023-01-26},
-  abstract = {This book is output of the Living with Machines project},
+@article{SmithEtAl2016Softwarecitation,
+  title = {Software Citation Principles},
+  author = {Smith, Arfon M. and Katz, Daniel S. and Niemeyer, Kyle E.},
+  year = {2016},
+  journal = {PeerJ Computer Science},
+  volume = {2},
+  publisher = {PeerJ Inc.},
+  issn = {2376-5992},
+  doi = {10.7717/peerj-cs.86},
+  url = {https://peerj.com/articles/cs-86},
+  urldate = {2020-09-11},
+  abstract = {Software is a critical part of modern research and yet there is little support across the scholarly ecosystem for its acknowledgement and citation. Inspired by the activities of the FORCE11 working group focused on data citation, this document summarizes the recommendations of the FORCE11 Software Citation Working Group and its activities between June 2015 and April 2016. Based on a review of existing community practices, the goal of the working group was to produce a consolidated set of citation principles that may encourage broad adoption of a consistent policy for software citation across disciplines and venues. Our work is presented here as a set of software citation principles, a discussion of the motivations for developing the principles, reviews of existing community practice, and a discussion of the requirements these principles would place upon different stakeholders. Working examples and possible technical solutions for how these principles can be implemented will be discussed in a separate paper.},
   langid = {english},
-  keywords = {field: History,project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
+  language = {en},
+  keywords = {Eintrag bereinigt,PDF (Dropbox),project: documentation,Project: Methods Lab,Research Software Engineering},
+  annotation = {Keine weiteren Informationen gefunden},
+  file = {/home/drezil/Zotero/storage/XVF927LY/Smith et al. - 2016 - Software citation principles.pdf}
 }
+% == BibTeX quality report for SmithEtAl2016Softwarecitation:
+% ? unused Journal abbreviation ("PeerJ Comput. Sci.")
+% ? unused Library catalog ("peerj.com")
 
-@report{AltenhonerEtAl2023DFGPraxisregeln,
-  title = {DFG-Praxisregeln "Digitalisierung". Aktualisierte Fassung 2022.},
-  author = {Altenhöner, Reinhard and Berger, Andreas and Bracht, Christian and Klimpel, Paul and Meyer, Sebastian and Neuburger, Andreas and Stäcker, Thomas and Stein, Regine},
-  date = {2023-02-16},
-  url = {https://zenodo.org/record/7435724},
-  urldate = {2023-03-07},
-  abstract = {Die DFG-Praxisregeln „Digitalisierung“ stellen eine zentrale Grundlage für DFG-geförderte Projekte im Programm „Digitalisierung und Erschließung“ dar: Sie formulieren Standards und enthalten Informationen zu organisatorischen, methodischen und technischen Fragen im Kontext der Digitalisierung und Erschließung forschungsrelevanter Objekte. Sie leisten damit einen wichtigen Beitrag zur Nachhaltigkeit, Zugänglichkeit und Anschlussfähigkeit geförderter Projekte und der in diesem Zusammenhang entstehenden Infrastruktur. Das vorliegende Dokument stellt eine aktualisierte Fassung der zuletzt 2016 durch die DFG publizierten Praxisregeln dar. Es wurde in Absprache mit der DFG-Geschäftsstelle durch eine vom NFDI-Konsortium NFDI4Culture initiierte Autor*innengruppe erarbeitet, deren Mitglieder mehrheitlich seit langem an der Ausgestaltung der Praxisregeln beteiligt waren sowie aktiv in die NFDI-Konsortien NFDI4Culture, NFDI4Memory, NFDI4Objects und Text+ eingebunden sind. Die jetzt überarbeitet vorliegenden Praxisregeln „Digitalisierung“ dienen als Ausgangspunkt für eine material- und communitybezogene Ausdifferenzierung der Praxisregeln durch die Communitys. Alle mit der Digitalisierung forschungsrelevanter Objekte befassten Communitys und Einrichtungen sind dazu aufgerufen, mit ihrer Expertise am weiteren Prozess mitzuwirken.},
-  langid = {deu},
-  keywords = {Digital Scholarly Editions,project: documentation,Project: Methods Lab 🥼,TEI: Text Encoding Initiative}
+@book{Kemman2021Trading,
+  title = {Trading {{Zones}} of {{Digital History}}},
+  author = {Kemman, Max},
+  year = {2021},
+  journal = {Trading Zones of Digital History},
+  series = {Studies in {{Digital History}} and {{Hermeneutics}}},
+  number = {1},
+  publisher = {De Gruyter Oldenbourg},
+  address = {Berlin, Boston},
+  doi = {10.1515/9783110682106},
+  url = {https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9783110682106/html},
+  urldate = {2021-09-23},
+  abstract = {Digital history is commonly argued to be positioned between the traditionally historical and the computational or digital. By studying digital history collaborations and the establishment of the Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History, Kemman examines how digital history will impact historical scholarship. His analysis shows that digital history does not occupy a singular position between the digital and the historical. Instead, historians continuously move across this dimension, choosing or finding themselves in different positions as they construct different trading zones through cross-disciplinary engagement, negotiation of research goals and individual interests.},
+  isbn = {978-3-11-068210-6},
+  langid = {english},
+  language = {en},
+  keywords = {Digital History,Eintrag bereinigt,PDF (Dropbox),project: documentation,TH-MA-Bloomsbury},
+  file = {/home/drezil/Zotero/storage/ZS2QA2H6/Kemman - 2021 - Trading Zones of Digital History.pdf}
 }
+% == BibTeX quality report for Kemman2021Trading:
+% ? Title looks like it was stored in title-case in Zotero
+% ? unused Library catalog ("www.degruyter.com")
+% ? unused Number of pages ("182")
 
 @article{BarkerEtAl2022IntroducingFAIR,
   title = {Introducing the {{FAIR Principles}} for Research Software},
-  author = {Barker, Michelle and Chue Hong, Neil P. and Katz, Daniel S. and Lamprecht, Anna-Lena and Martinez-Ortiz, Carlos and Psomopoulos, Fotis and Harrow, Jennifer and Castro, Leyla Jael and Gruenpeter, Morane and Martinez, Paula Andrea and Honeyman, Tom},
-  date = {2022-10-14},
-  journaltitle = {Scientific Data},
-  shortjournal = {Sci Data},
+  author = {Barker, Michelle and Chue Hong, Neil P. and Katz, Daniel S. and Lamprecht, Anna-Lena and {Martinez-Ortiz}, Carlos and Psomopoulos, Fotis and Harrow, Jennifer and Castro, Leyla Jael and Gruenpeter, Morane and Martinez, Paula Andrea and Honeyman, Tom},
+  year = {2022},
+  month = oct,
+  journal = {Scientific Data},
   volume = {9},
   number = {1},
   pages = {622},
@@ -43,180 +59,22 @@
   url = {https://www.nature.com/articles/s41597-022-01710-x},
   urldate = {2024-09-10},
   abstract = {Research software is a fundamental and vital part of research, yet significant challenges to discoverability, productivity, quality, reproducibility, and sustainability exist. Improving the practice of scholarship is a common goal of the open science, open source, and FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) communities and research software is now being understood as a type of digital object to which FAIR should be applied. This emergence reflects a maturation of the research community to better understand the crucial role of FAIR research software in maximising research value. The FAIR for Research Software (FAIR4RS) Working Group has adapted the FAIR Guiding Principles to create the FAIR Principles for Research Software (FAIR4RS Principles). The contents and context of the FAIR4RS Principles are summarised here to provide the basis for discussion of their adoption. Examples of implementation by organisations are provided to share information on how to maximise the value of research outputs, and to encourage others to amplify the importance and impact of this work.},
+  copyright = {2022 The Author(s)},
   langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼,RSE: Research Software Engineering}
-}
-
-@book{CremerEtAl2024Projektmanagement,
-  title = {Projektmanagement und Digital Humanities: Zur klugen Gestaltung der Zusammenarbeit},
-  editor = {Cremer, Fabian and Dogunke, Swantje and Neubert, Anna Maria and Wübbena, Thorsten},
-  date = {2024-04},
-  publisher = {Bielefeld University Press},
-  location = {Bielefeld},
-  doi = {10.14361/9783839469675},
-  abstract = {Die Professionalisierung des Projektmanagements in den Digital Humanities: Theorie und Praxis zum Weiterdenken.},
-  langid = {ngerman},
-  keywords = {field: Digital Humanities (DH),Project management,project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@article{DiehlEtAl2025JournalOpenSource,
-  title = {The {{Journal}} of {{Open Source Software}} ({{JOSS}}): {{Bringing Open-Source Software Practices}} to the {{Scholarly Publishing Community}} for {{Authors}}, {{Reviewers}}, {{Editors}}, and {{Publishers}}},
-  shorttitle = {The {{Journal}} of {{Open Source Software}} ({{JOSS}})},
-  author = {Diehl, Patrick and Soneson, Charlotte and Kurchin, Rachel C. and Mounce, Ross and Katz, Daniel S.},
-  date = {2025-02-04},
-  journaltitle = {Journal of Librarianship and Scholarly Communication},
-  volume = {12},
-  number = {2},
-  publisher = {Iowa State University Digital Press},
-  issn = {2162-3309},
-  doi = {10.31274/jlsc.18285},
-  url = {https://www.iastatedigitalpress.com/jlsc/article/id/18285/},
-  urldate = {2025-05-15},
-  abstract = {Introduction: Open-source software (OSS) is a critical component of open science, but contributions to the OSS ecosystem are systematically undervalued in the current academic system. The Journal of Open Source Software (JOSS) contributes to addressing this by providing a venue (that is itself free, diamond open access, and all open-source, built in a layered structure using widely available elements/services of the scholarly publishing ecosystem) for publishing OSS, run in the style of OSS itself. A particularly distinctive element of JOSS is that it uses open peer review in a collaborative, iterative format, unlike most publishers. Additionally, all the components of the process—from the reviews to the papers to the software that is the subject of the papers to the software that the journal runs—are open. Background: We describe JOSS’s history and its peer review process using an editorial bot, and we present statistics gathered from JOSS’s public review history on GitHub showing an increasing number of peer reviewed papers each year. We discuss the new JOSSCast and use it as a data source to understand reasons why interviewed authors decided to publish in JOSS. Discussion and Outlook: JOSS’s process differs significantly from traditional journals, which has impeded JOSS’s inclusion in indexing services such as Web of Science. In turn, this discourages researchers within certain academic systems, such as Italy’s, which emphasize the importance of Web of Science and/or Scopus indexing for grant applications and promotions. JOSS is a fully diamond open-access journal with a cost of around US\$5 per paper for the 401 papers published in 2023. The scalability of running JOSS with volunteers and financing JOSS with grants and donations is discussed.},
-  issue = {2},
-  langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@misc{EndingsPrinciples221,
-  title = {Endings {{Principles}} for {{Digital Longevity}}},
-  shorttitle = {Endings {{Principles}}},
-  author = {{Endings Project Team}},
-  date = {2023-03-03},
-  url = {https://endings.uvic.ca/principles.html},
-  urldate = {2024-05-14},
-  abstract = {Enabling Sustainable Digital Humanities Projects},
-  langid = {english},
-  version = {2.2.1},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼,Project: Tool Registry 🧰,talk: 2024 Bochum,writing: 2024 Tool Registry}
-}
-
-@standard{Forschungsgemeinschaft2025LeitlinienzurSicherung,
-  title = {Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis},
-  date = {2024-09},
-  publisher = {Deutsche Forschungsgemeinschaft},
-  doi = {10.5281/zenodo.14281892},
-  url = {https://zenodo.org/records/14281892},
-  urldate = {2025-05-15},
-  abstract = {The DFG´s Code of Conduct “Safeguarding Good Research Practice” represents the consensus among the member organisations of the DFG on the fundamental principles and standards of good practice and are upheld by these organisations. These guidelines underline the importance of integrity in the everyday practice of research and provide researchers with a reliable reference with which to embed good research practice as an established and binding aspect of their work.},
-  langid = {ngerman},
-  version = {1.2},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@book{Kemman2021Trading,
-  title = {Trading {{Zones}} of {{Digital History}}},
-  author = {Kemman, Max},
-  date = {2021},
-  series = {Studies in {{Digital History}} and {{Hermeneutics}}},
-  number = {1},
-  publisher = {De Gruyter Oldenbourg},
-  location = {Berlin, Boston},
-  doi = {10.1515/9783110682106},
-  url = {https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9783110682106/html},
-  urldate = {2021-09-23},
-  abstract = {Digital history is commonly argued to be positioned between the traditionally historical and the computational or digital. By studying digital history collaborations and the establishment of the Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History, Kemman examines how digital history will impact historical scholarship. His analysis shows that digital history does not occupy a singular position between the digital and the historical. Instead, historians continuously move across this dimension, choosing or finding themselves in different positions as they construct different trading zones through cross-disciplinary engagement, negotiation of research goals and individual interests.},
-  isbn = {978-3-11-068210-6},
-  langid = {english},
-  pagetotal = {182},
-  keywords = {Digital History,Eintrag bereinigt,PDF (Dropbox),project: documentation,TH-MA-Bloomsbury}
-}
-
-@inproceedings{KluyverEtAl2016JupyterNotebookspublishing,
-  title = {Jupyter {{Notebooks}} – a Publishing Format for Reproducible Computational Workflows},
-  author = {Kluyver, Thomas and Ragan-Kelley, Benjamin and Pérez, Fernando and Granger, Brian and Bussonnier, Matthias and Frederic, Jonathan and Kelley, Kyle and Hamrick, Jessica and Grout, Jason and Corlay, Sylvain and Ivanov, Paul and Avila, Damián and Abdalla, Safia and Willing, Carol and Jupyter development team},
-  editor = {Loizides, Fernando and Scmidt, Birgit},
-  namea = {Kluyver, Thomas and Ragan-Kelley, Benjamin and Pérez, Fernando and Granger, Brian and Bussonnier, Matthias and Frederic, Jonathan and Kelley, Kyle and Hamrick, Jessica and Grout, Jason and Corlay, Sylvain and Ivanov, Paul and Avila, Damián and Abdalla, Safia and Willing, Carol and Jupyter development team and Loizides, Fernando and Scmidt, Birgit},
-  nameatype = {collaborator},
-  date = {2016},
-  pages = {87--90},
-  publisher = {IOS Press},
-  doi = {10.3233/978-1-61499-649-1-87},
-  url = {https://eprints.soton.ac.uk/403913/},
-  urldate = {2025-05-15},
-  abstract = {It is increasingly necessary for researchers in all fields to write computer code, and in order to reproduce research results, it is important that this code is published. We present Jupyter notebooks, a document format for publishing code, results and explanations in a form that is both readable and executable. We discuss various tools and use cases for notebook documents.},
-  eventtitle = {20th {{International Conference}} on {{Electronic Publishing}} (01/01/16)},
-  langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@article{lamprecht2020towards,
-  title = {Towards {{FAIR}} Principles for~Research~Software},
-  author = {Lamprecht, Anna-Lena and Garcia, Leyla and Kuzak, Mateusz and Martinez, Carlos and Arcila, Ricardo and Martin Del Pico, Eva and Dominguez Del Angel, Victoria and family=Sandt, given=Stephanie, prefix=van de, useprefix=true and Ison, Jon and Martinez, Paula Andrea and McQuilton, Peter and Valencia, Alfonso and Harrow, Jennifer and Psomopoulos, Fotis and Gelpi, Josep Ll. and Chue Hong, Neil and Goble, Carole and Capella-Gutierrez, Salvador},
-  date = {2020-06-12},
-  journaltitle = {Data Science},
-  volume = {3},
-  number = {1},
-  pages = {37--59},
-  publisher = {SAGE Publications},
-  issn = {2451-8484},
-  doi = {10.3233/DS-190026},
-  url = {https://doi.org/10.3233/DS-190026},
-  urldate = {2025-05-15},
-  abstract = {The FAIR Guiding Principles, published in 2016, aim to improve the findability, accessibility, interoperability and reusability of digital research objects for both humans and machines. Until now the FAIR principles have been mostly applied to research data. The ideas behind these principles are, however, also directly relevant to research software. Hence there is a distinct need to explore how the FAIR principles can be applied to software. In this work, we aim to summarize the current status of the debate around FAIR and software, as basis for the development of community-agreed principles for FAIR research software in the future. We discuss what makes software different from data with regard to the application of the FAIR principles, and which desired characteristics of research software go beyond FAIR. Then we present an analysis of where the existing principles can directly be applied to software, where they need to be adapted or reinterpreted, and where the definition of additional principles is required. Here interoperability has proven to be the most challenging principle, calling for particular attention in future discussions. Finally, we outline next steps on the way towards definite FAIR principles for research software.},
-  langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@article{Lee2018Tensimplerules,
-  title = {Ten Simple Rules for Documenting Scientific Software},
-  author = {Lee, Benjamin D.},
-  date = {2018-12-20},
-  journaltitle = {PLOS Computational Biology},
-  shortjournal = {PLOS Computational Biology},
-  volume = {14},
-  number = {12},
-  pages = {e1006561},
-  publisher = {Public Library of Science},
-  issn = {1553-7358},
-  doi = {10.1371/journal.pcbi.1006561},
-  url = {https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006561},
-  urldate = {2025-05-15},
-  langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@article{PrlicProcter2012TenSimpleRules,
-  title = {Ten {{Simple Rules}} for the {{Open Development}} of {{Scientific Software}}},
-  author = {Prlić, Andreas and Procter, James B.},
-  date = {2012-12-06},
-  journaltitle = {PLOS Computational Biology},
-  shortjournal = {PLOS Computational Biology},
-  volume = {8},
-  number = {12},
-  pages = {e1002802},
-  publisher = {Public Library of Science},
-  issn = {1553-7358},
-  doi = {10.1371/journal.pcbi.1002802},
-  url = {https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1002802},
-  urldate = {2025-05-15},
-  langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
-}
-
-@article{SmithEtAl2016Softwarecitation,
-  title = {Software Citation Principles},
-  author = {Smith, Arfon M. and Katz, Daniel S. and Niemeyer, Kyle E.},
-  date = {2016},
-  journaltitle = {PeerJ Computer Science},
-  shortjournal = {PeerJ Comput. Sci.},
-  volume = {2},
-  publisher = {PeerJ Inc.},
-  issn = {2376-5992},
-  doi = {10.7717/peerj-cs.86},
-  url = {https://peerj.com/articles/cs-86},
-  urldate = {2020-09-11},
-  abstract = {Software is a critical part of modern research and yet there is little support across the scholarly ecosystem for its acknowledgement and citation. Inspired by the activities of the FORCE11 working group focused on data citation, this document summarizes the recommendations of the FORCE11 Software Citation Working Group and its activities between June 2015 and April 2016. Based on a review of existing community practices, the goal of the working group was to produce a consolidated set of citation principles that may encourage broad adoption of a consistent policy for software citation across disciplines and venues. Our work is presented here as a set of software citation principles, a discussion of the motivations for developing the principles, reviews of existing community practice, and a discussion of the requirements these principles would place upon different stakeholders. Working examples and possible technical solutions for how these principles can be implemented will be discussed in a separate paper.},
-  langid = {english},
-  keywords = {Eintrag bereinigt,PDF (Dropbox),project: documentation,Project: Methods Lab 🥼,Research Software Engineering}
+  language = {en},
+  keywords = {Policy,project: documentation,Project: Methods Lab,Research management,RSE: Research Software Engineering},
+  file = {/home/drezil/Zotero/storage/VRFPNWKW/VRFPNWKW_Barker et al. - 2022 - Introducing the FAIR Principles for research software.pdf}
 }
+% == BibTeX quality report for BarkerEtAl2022IntroducingFAIR:
+% ? unused Journal abbreviation ("Sci Data")
+% ? unused Library catalog ("www.nature.com")
 
 @article{WilsonEtAl2017Goodenoughpractices,
   title = {Good Enough Practices in Scientific Computing},
   author = {Wilson, Greg and Bryan, Jennifer and Cranston, Karen and Kitzes, Justin and Nederbragt, Lex and Teal, Tracy K.},
-  date = {2017-06-22},
-  journaltitle = {PLOS Computational Biology},
-  shortjournal = {PLOS Computational Biology},
+  year = {2017},
+  month = jun,
+  journal = {PLOS Computational Biology},
   volume = {13},
   number = {6},
   pages = {e1005510},
@@ -227,5 +85,206 @@
   urldate = {2025-05-15},
   abstract = {Author summary Computers are now essential in all branches of science, but most researchers are never taught the equivalent of basic lab skills for research computing. As a result, data can get lost, analyses can take much longer than necessary, and researchers are limited in how effectively they can work with software and data. Computing workflows need to follow the same practices as lab projects and notebooks, with organized data, documented steps, and the project structured for reproducibility, but researchers new to computing often don't know where to start. This paper presents a set of good computing practices that every researcher can adopt, regardless of their current level of computational skill. These practices, which encompass data management, programming, collaborating with colleagues, organizing projects, tracking work, and writing manuscripts, are drawn from a wide variety of published sources from our daily lives and from our work with volunteer organizations that have delivered workshops to over 11,000 people since 2010.},
   langid = {english},
-  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab 🥼}
+  language = {en},
+  keywords = {Computer software,Control systems,Data management,Metadata,Programming languages,project: documentation,Project: Methods Lab,Reproducibility,Software tools,Source code}
 }
+% == BibTeX quality report for WilsonEtAl2017Goodenoughpractices:
+% ? unused Library catalog ("PLoS Journals")
+
+@article{Lee2018Tensimplerules,
+  title = {Ten Simple Rules for Documenting Scientific Software},
+  author = {Lee, Benjamin D.},
+  year = {2018},
+  month = dec,
+  journal = {PLOS Computational Biology},
+  volume = {14},
+  number = {12},
+  pages = {e1006561},
+  publisher = {Public Library of Science},
+  issn = {1553-7358},
+  doi = {10.1371/journal.pcbi.1006561},
+  url = {https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006561},
+  urldate = {2025-05-15},
+  langid = {english},
+  language = {en},
+  keywords = {Citation analysis,Computer software,Genome analysis,Genomics,Open source software,project: documentation,Project: Methods Lab,Software development,Software tools,Source code}
+}
+% == BibTeX quality report for Lee2018Tensimplerules:
+% ? unused Library catalog ("PLoS Journals")
+
+@inproceedings{KluyverEtAl2016JupyterNotebookspublishing,
+  title = {Jupyter {{Notebooks}} -- a Publishing Format for Reproducible Computational Workflows},
+  booktitle = {20th {{International Conference}} on {{Electronic Publishing}} (01/01/16)},
+  author = {Kluyver, Thomas and {Ragan-Kelley}, Benjamin and P{\'e}rez, Fernando and Granger, Brian and Bussonnier, Matthias and Frederic, Jonathan and Kelley, Kyle and Hamrick, Jessica and Grout, Jason and Corlay, Sylvain and Ivanov, Paul and Avila, Dami{\'a}n and Abdalla, Safia and Willing, Carol and {Jupyter development team}},
+  editor = {Loizides, Fernando and Scmidt, Birgit},
+  year = {2016},
+  pages = {87--90},
+  publisher = {IOS Press},
+  doi = {10.3233/978-1-61499-649-1-87},
+  url = {https://eprints.soton.ac.uk/403913/},
+  urldate = {2025-05-15},
+  abstract = {It is increasingly necessary for researchers in all fields to write computer code, and in order to reproduce research results, it is important that this code is published. We present Jupyter notebooks, a document format for publishing code, results and explanations in a form that is both readable and executable. We discuss various tools and use cases for notebook documents.},
+  collaborator = {Kluyver, Thomas and {Ragan-Kelley}, Benjamin and P{\'e}rez, Fernando and Granger, Brian and Bussonnier, Matthias and Frederic, Jonathan and Kelley, Kyle and Hamrick, Jessica and Grout, Jason and Corlay, Sylvain and Ivanov, Paul and Avila, Dami{\'a}n and Abdalla, Safia and Willing, Carol and {Jupyter development team} and Loizides, Fernando and Scmidt, Birgit},
+  copyright = {cc\_by\_4},
+  langid = {english},
+  language = {en},
+  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab}
+}
+% == BibTeX quality report for KluyverEtAl2016JupyterNotebookspublishing:
+% ? Unsure about the formatting of the booktitle
+% ? unused Library catalog ("eprints.soton.ac.uk")
+
+@misc{EndingsPrinciples221,
+  title = {Endings {{Principles}} for {{Digital Longevity}}},
+  shorttitle = {Endings {{Principles}}},
+  author = {{Endings Project Team}},
+  year = {2023},
+  month = mar,
+  url = {https://endings.uvic.ca/principles.html},
+  urldate = {2024-05-14},
+  abstract = {Enabling Sustainable Digital Humanities Projects},
+  langid = {english},
+  language = {en},
+  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab,Project: Tool Registry,talk: 2024 Bochum,writing: 2024 Tool Registry}
+}
+% == BibTeX quality report for EndingsPrinciples221:
+% ? Title looks like it was stored in title-case in Zotero
+% ? unused Version number ("2.2.1")
+
+@article{lamprecht2020towards,
+  title = {Towards {{FAIR}} Principles for~Research~Software},
+  author = {Lamprecht, Anna-Lena and Garcia, Leyla and Kuzak, Mateusz and Martinez, Carlos and Arcila, Ricardo and Martin Del Pico, Eva and Dominguez Del Angel, Victoria and {van de Sandt}, Stephanie and Ison, Jon and Martinez, Paula Andrea and McQuilton, Peter and Valencia, Alfonso and Harrow, Jennifer and Psomopoulos, Fotis and Gelpi, Josep Ll. and Chue Hong, Neil and Goble, Carole and {Capella-Gutierrez}, Salvador},
+  year = {2020},
+  month = jun,
+  journal = {Data Science},
+  volume = {3},
+  number = {1},
+  pages = {37--59},
+  publisher = {SAGE Publications},
+  issn = {2451-8484},
+  doi = {10.3233/DS-190026},
+  url = {https://doi.org/10.3233/DS-190026},
+  urldate = {2025-05-15},
+  abstract = {The FAIR Guiding Principles, published in 2016, aim to improve the findability, accessibility, interoperability and reusability of digital research objects for both humans and machines. Until now the FAIR principles have been mostly applied to research data. The ideas behind these principles are, however, also directly relevant to research software. Hence there is a distinct need to explore how the FAIR principles can be applied to software. In this work, we aim to summarize the current status of the debate around FAIR and software, as basis for the development of community-agreed principles for FAIR research software in the future. We discuss what makes software different from data with regard to the application of the FAIR principles, and which desired characteristics of research software go beyond FAIR. Then we present an analysis of where the existing principles can directly be applied to software, where they need to be adapted or reinterpreted, and where the definition of additional principles is required. Here interoperability has proven to be the most challenging principle, calling for particular attention in future discussions. Finally, we outline next steps on the way towards definite FAIR principles for research software.},
+  langid = {english},
+  language = {EN},
+  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab}
+}
+% == BibTeX quality report for lamprecht2020towards:
+% ? unused Library catalog ("SAGE Journals")
+
+@book{CremerEtAl2024Projektmanagement,
+  title = {{Projektmanagement und Digital Humanities: Zur klugen Gestaltung der Zusammenarbeit}},
+  editor = {Cremer, Fabian and Dogunke, Swantje and Neubert, Anna Maria and W{\"u}bbena, Thorsten},
+  year = {2024},
+  month = apr,
+  publisher = {Bielefeld University Press},
+  address = {Bielefeld},
+  doi = {10.14361/9783839469675},
+  urldate = {2024-06-03},
+  abstract = {Die Professionalisierung des Projektmanagements in den Digital Humanities: Theorie und Praxis zum Weiterdenken.},
+  copyright = {CC BY 4.0},
+  langid = {ngerman},
+  language = {de},
+  keywords = {field: Digital Humanities (DH),Project management,project: documentation,Project: Methods Lab}
+}
+
+@article{DiehlEtAl2025JournalOpenSource,
+  title = {The {{Journal}} of {{Open Source Software}} ({{JOSS}}): {{Bringing Open-Source Software Practices}} to the {{Scholarly Publishing Community}} for {{Authors}}, {{Reviewers}}, {{Editors}}, and {{Publishers}}},
+  shorttitle = {The {{Journal}} of {{Open Source Software}} ({{JOSS}})},
+  author = {Diehl, Patrick and Soneson, Charlotte and Kurchin, Rachel C. and Mounce, Ross and Katz, Daniel S.},
+  year = {2025},
+  month = feb,
+  journal = {Journal of Librarianship and Scholarly Communication},
+  volume = {12},
+  number = {2},
+  publisher = {Iowa State University Digital Press},
+  issn = {2162-3309},
+  doi = {10.31274/jlsc.18285},
+  url = {https://www.iastatedigitalpress.com/jlsc/article/id/18285/},
+  urldate = {2025-05-15},
+  abstract = {Introduction: Open-source software (OSS) is a critical component of open science, but contributions to the OSS ecosystem are systematically undervalued in the current academic system. The Journal of Open Source Software (JOSS) contributes to addressing this by providing a venue (that is itself free, diamond open access, and all open-source, built in a layered structure using widely available elements/services of the scholarly publishing ecosystem) for publishing OSS, run in the style of OSS itself. A particularly distinctive element of JOSS is that it uses open peer review in a collaborative, iterative format, unlike most publishers. Additionally, all the components of the process---from the reviews to the papers to the software that is the subject of the papers to the software that the journal runs---are open. Background: We describe JOSS's history and its peer review process using an editorial bot, and we present statistics gathered from JOSS's public review history on GitHub showing an increasing number of peer reviewed papers each year. We discuss the new JOSSCast and use it as a data source to understand reasons why interviewed authors decided to publish in JOSS. Discussion and Outlook: JOSS's process differs significantly from traditional journals, which has impeded JOSS's inclusion in indexing services such as Web of Science. In turn, this discourages researchers within certain academic systems, such as Italy's, which emphasize the importance of Web of Science and/or Scopus indexing for grant applications and promotions. JOSS is a fully diamond open-access journal with a cost of around US\$5 per paper for the 401 papers published in 2023. The scalability of running JOSS with volunteers and financing JOSS with grants and donations is discussed.},
+  langid = {english},
+  language = {eng},
+  keywords = {project: documentation,Project: Methods Lab}
+}
+% == BibTeX quality report for DiehlEtAl2025JournalOpenSource:
+% ? Title looks like it was stored in title-case in Zotero
+% ? unused Library catalog ("www.iastatedigitalpress.com")
+
+@article{PrlicProcter2012TenSimpleRules,
+  title = {Ten {{Simple Rules}} for the {{Open Development}} of {{Scientific Software}}},
+  author = {Prli{\'c}, Andreas and Procter, James B.},
+  year = {2012},
+  month = dec,
+  journal = {PLOS Computational Biology},
+  volume = {8},
+  number = {12},
+  pages = {e1002802},
+  publisher = {Public Library of Science},
+  issn = {1553-7358},
+  doi = {10.1371/journal.pcbi.1002802},
+  url = {https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1002802},
+  urldate = {2025-05-15},
+  langid = {english},
+  language = {en},
+  keywords = {Computer software,Eyes,Open source software,project: documentation,Project: Methods Lab,Research funding,Scientists,Software tools,Source code,Sustainability science}
+}
+% == BibTeX quality report for PrlicProcter2012TenSimpleRules:
+% ? Title looks like it was stored in title-case in Zotero
+% ? unused Library catalog ("PLoS Journals")
+
+@book{AhnertEtAl2023CollaborativeHistoricalResearch,
+  title = {Collaborative {{Historical Research}} in the {{Age}} of {{Big Data}}: {{Lessons}} from an {{Interdisciplinary Project}}},
+  shorttitle = {Collaborative {{Historical Research}} in the {{Age}} of {{Big Data}}},
+  author = {Ahnert, Ruth and Griffin, Emma and Ridge, Mia and Tolfo, Giorgia},
+  year = {2023},
+  series = {Cambridge {{Elements}}: {{Historical Theory}} and {{Practice}}},
+  publisher = {Cambridge University Press},
+  address = {Cambridge},
+  doi = {10.1017/9781009175548},
+  url = {https://www.cambridge.org/core/elements/collaborative-historical-research-in-the-age-of-big-data/839C422CCAA6C1699DE8D353B3A1960D},
+  urldate = {2023-01-26},
+  abstract = {This book is output of the Living with Machines project},
+  copyright = {CC BY-NC-ND 4.0},
+  langid = {english},
+  language = {en},
+  keywords = {field: History,project: documentation,Project: Methods Lab}
+}
+% == BibTeX quality report for AhnertEtAl2023CollaborativeHistoricalResearch:
+% ? Title looks like it was stored in title-case in Zotero
+
+@misc{Forschungsgemeinschaft2025LeitlinienzurSicherung,
+  title = {{Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis}},
+  year = {2024},
+  month = sep,
+  publisher = {Deutsche Forschungsgemeinschaft},
+  doi = {10.5281/zenodo.14281892},
+  url = {https://zenodo.org/records/14281892},
+  urldate = {2025-05-15},
+  abstract = {The DFG{\textasciiacute}s Code of Conduct ``Safeguarding Good Research Practice'' represents the consensus among the member organisations of the DFG on the fundamental principles and standards of good practice and are upheld by these organisations. These guidelines underline the importance of integrity in the everyday practice of research and provide researchers with a reliable reference with which to embed good research practice as an established and binding aspect of their work.},
+  langid = {ngerman},
+  language = {de},
+  keywords = {code of conduct,Deutsche Forschungsgemeinschaft,DFG,German research foundation,good scientific practice,gute wissenschaftliche Praxis,Kodex,Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis,project: documentation,Project: Methods Lab,research integrity,scientific misconduct,Wissenschaftliche Integritat,wissenschaftliches Fehlverhalten}
+}
+% == BibTeX quality report for Forschungsgemeinschaft2025LeitlinienzurSicherung:
+% ? unused Committee ("Team „Wissenschaftliche Integrität“")
+% ? unused Library catalog ("Zenodo")
+% ? unused Version number ("1.2")
+
+@techreport{AltenhonerEtAl2023DFGPraxisregeln,
+  title = {{DFG-Praxisregeln "Digitalisierung". Aktualisierte Fassung 2022.}},
+  author = {Altenh{\"o}ner, Reinhard and Berger, Andreas and Bracht, Christian and Klimpel, Paul and Meyer, Sebastian and Neuburger, Andreas and St{\"a}cker, Thomas and Stein, Regine},
+  year = {2023},
+  month = feb,
+  url = {https://zenodo.org/record/7435724},
+  urldate = {2023-03-07},
+  abstract = {Die DFG-Praxisregeln ,,Digitalisierung`` stellen eine zentrale Grundlage f{\"u}r DFG-gef{\"o}rderte Projekte im Programm ,,Digitalisierung und Erschlie{\ss}ung`` dar: Sie formulieren Standards und enthalten Informationen zu organisatorischen, methodischen und technischen Fragen im Kontext der Digitalisierung und Erschlie{\ss}ung forschungsrelevanter Objekte. Sie leisten damit einen wichtigen Beitrag zur Nachhaltigkeit, Zug{\"a}nglichkeit und Anschlussf{\"a}higkeit gef{\"o}rderter Projekte und der in diesem Zusammenhang entstehenden Infrastruktur. Das vorliegende Dokument stellt eine aktualisierte Fassung der zuletzt 2016 durch die DFG publizierten Praxisregeln dar. Es wurde in Absprache mit der DFG-Gesch{\"a}ftsstelle durch eine vom NFDI-Konsortium NFDI4Culture initiierte Autor*innengruppe erarbeitet, deren Mitglieder mehrheitlich seit langem an der Ausgestaltung der Praxisregeln beteiligt waren sowie aktiv in die NFDI-Konsortien NFDI4Culture, NFDI4Memory, NFDI4Objects und Text+ eingebunden sind. Die jetzt {\"u}berarbeitet vorliegenden Praxisregeln ,,Digitalisierung`` dienen als Ausgangspunkt f{\"u}r eine material- und communitybezogene Ausdifferenzierung der Praxisregeln durch die Communitys. Alle mit der Digitalisierung forschungsrelevanter Objekte befassten Communitys und Einrichtungen sind dazu aufgerufen, mit ihrer Expertise am weiteren Prozess mitzuwirken.},
+  langid = {deu},
+  language = {deu},
+  keywords = {Digital Scholarly Editions,Digitalisierung,Erschliessung,Informationsinfrastrukturen,NFDI,Praxisregeln,project: documentation,Project: Methods Lab,Standardbildung,TEI: Text Encoding Initiative}
+}
+% == BibTeX quality report for AltenhonerEtAl2023DFGPraxisregeln:
+% Missing required field 'institution'
+% ? Title looks like it was stored in title-case in Zotero
+% ? unused Library catalog ("Zenodo")