GESIS Labs

da|ra

Beschreibung

Im Rahmen von DataCite betreiben seit 2011 das GESIS Leibniz Institut für Sozialwissenschaften und die  Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft die Datenregistrierungsagentur da|ra.  Über die Vergabe von persistenten Identifiern in Form von DOI-Namen werden Forschungsdaten aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften referenzier- und zitierbar gemacht.

Der Service startete 2010 mit einer Pilotphase im Rahmen von GESIS, in der das technische und organisatorische Konzept für die DOI-Registrierung erarbeitet und getestet wurde. Seit 23. Juli 2010 ist das Angebot online und Ende 2010 war der Bestand des GESIS Datenarchivs registriert. 2011- 2012 (Ausbauphase) wurde der Registrierungsservice weiteren Forschungsdatenzentren und Datenproduzenten zur Verfügung gestellt. In dieser Phase wurde der Service in Kooperation mit der ZBW auch für wirtschaftswissenschaftliche Daten geöffnet. In der Etablierungsphase (2013-2014) stand die Entwicklung von Mehrwertdiensten (Nutzerstatistik, Registrierung weiterer Ressourcentypen) im Mittelpunkt. Seit dem erweitert da|ra sein Serviceangebot ständig.

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Demo System

https://labs.da-ra.de

Live System

https://www.da-ra.de

Technology Stack

• Frontend Framework: Groovy Server Pages (GSP), Kirby
• Backend Services:
  • MySQL
• Search Technology: Solr
• Programming language: Java
• Java Framework: Grails
• Build-Management-Tool: Gradle
• Version Control: GitLab Community Edition
• Deployment: Manual

Team

GesisDataSearch

Beschreibung

Von September 2014  bis Juni 2018 wurde im Rahmen des DFG-Projekts da|raSearchNet  (https://www.gesis.org/?id=10497 ) ein zentraler Suchdienst für Sozial- und Wirtschaftsdaten aufgebaut, der die komfortable Suche in einem internationalen, breiten und stets aktuellen Bestand von Datennachweisen ermöglicht. Mit dem Ziel, eine möglichst integrierte Anlaufstelle für Datenanbieter und Sekundärnutzer von sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Forschungsdaten zu schaffen, setzt das Projekt auf eine ganzheitliche Strategie, in deren Zentrum der Aufbau von Kooperationen, die Automatisierung der Prozesse, eine internationale Anschlussfähigkeit aller Komponenten sowie deren Nachnutzbarkeit und Nachhaltigkeit stehen. Eine Beta Version des Dienstes ist zu finden unter: http://datasearch.gesis.org Dieser Suchindex wurde auch in die seit Sommer 2017 verfügbare GESIS weiten Suche integriert:  https://search.gesis.org/gws/ 

GitLab

https://git.gesis.org/dsn/darasn-harvesting
https://git.gesis.org/dsn/dsn-indexing-dc
https://git.gesis.org/dsn/dsn-searchkit
https://git.gesis.org/dsn/spring-app-admin
https://git.gesis.org/dsn/dsn-worldbank

(*Nur mit Zugangsdaten zugänglich, schreiben Sie thomas.kraemer(at)gesis(dot)org, wenn Sie Zugang benötigen).

Demonstrator

https://datasearch.gesis.org

Technology Stack

• Frontend Framework:  react /searchkit.co
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java
• Java Framework: Spring Boot
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Version Control: GitLab Community Edition
• Deployment: GitLab Pipelines

Publikationen

• Hausstein, Brigitte, Thomas Krämer, Karoline Harzenetter, Ute Koch, Jana Meichsner, and Claus-Peter Klas. 2016. "Knocking on data repositories’ doors - Die Entwicklung eines Suchdienstes für sozialwissenschaftliche Daten." RDA Deutschland Treffen GFZ Potsdam 28-29 November 2016, 29.11.2016. http://os.helmholtz.de/fileadmin/user_upload/os.helmholtz.de/Workshops/rda_de_16_hausstein.pdf.

• Krämer, Thomas. 2017. A data discovery index for the social sciences. doi: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.896431.

Team

SERISS - Variable Harmonization Hub

Beschreibung

Das Variable Harmonization Hub ist ein Projekt, welches im Rahmen des EU-finanzierten Projekts SERISS (Synergies for Europe Research Infrastructures in the Social Sciences) entwickelt wurde.

Ziel dieses Projekts ist es, eine Dokumentation für Variablen- Umkodierung und Harmonisierung innerhalb und für eine Online- Bibliothek zu erstellen. Die Datenstruktur der Bibliothek wurde des von GESIS entwickelten Open-Source-Softwarepakets für die Dokumentation der Variablen- Harmonisierung - CharmStats -entnommen. Benutzer können ein einzelnes Projekt oder groß angelegte, längsschnittsartige und länderübergreifende Studien umfassende Dokumentation für Variablen-Umkodierung und Harmonisierung einreichen für Peer Review mit nachfolgender Archivierung und langfristiger Pflege.
Nach der Annahme dieser Rekodierungs- und Harmonisierungsprojekte wird ein DOI zugewiesen, hinterlegt und in der Bibliothek durchsuchbar gemacht.

Datenharmonisierung und Datenverknüpfung von länderübergreifenden und längsschnittsartigen Studien sind für den vollständige Wiederverwendungswert von erhobenen Daten unerlässlich.
Die Forschungsgemeinschaft wird in hohem Maße von Datensynergien und der Vereinfachung und Routinisierung der Workflows für die Ex-ante- und Ex-post-Datenharmonisierung profitieren.

Dieses Projekt befindet sich derzeit in der Entwicklung und wird ab Mitte 2019 produktiv sein.

Funktionen, die neuesten mit Datum Oben:

• Peer Review Verwendung
• Möglichkeit des Imports von GESIS CharmStats-Modell basierten Harmonisierungsprojekten
• Einreichung von Einzelprojekt- oder auf groß angelegte, Längsschnitt- und länderübergreifende Studien basierte Umkodierung

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Das Projekt ist noch intern. Die QA-Instanz ist nicht öffentlich.

Technology Stack

• Frontend Framework: Vaadin 
• Backend Services:
  • DSpace 
  • Mariadb 
  • Postgresql 
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker 
• Version Control: GitLab Community Edition 
• Deployment: GitLab Pipelines

Team

SowiDataNet/Datorium

Beschreibung

SowiDataNet|datorium ist ein Forschungsdatenrepositorium für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, das Forschenden ermöglicht, quantitative Primär- und Sekundärdaten einfach und sicher zu dokumentieren, zu veröffentlichen und zu teilen. Das Repositorium ist an den Bedürfnissen der Scientific Community orientiert: Ein umfassendes Metadatenschema bietet Gelegenheit, die Forschungsdaten detailliert zu beschreiben, was die Voraussetzung für eine effektive Nachnutzung ist. Mit der Veröffentlichung in SowiDataNet|datorium werden die Forschungsdaten zitierbar, denn sie erhalten durch einen „Digital Object Identifier (DOI)“ eine eindeutige und dauerhafte Identifikation. Ein Reviewprozess garantiert zudem eine technische und inhaltliche Qualitätsprüfung der Daten.

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Download link / Web Access

https://data.gesis.org/sharing/

Technology Stack

• Frontend Framework:  Vaadin 
• Backend Services:
  • DSpace 
  • MySQL
  • Postgresql 
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker 
• Version Control: GitLab Community Edition 
• Deployment: GitLab Pipelines

Team

Explore Data

Beschreibung

ExploreData ist ein internes GESIS Projekt um ein nutzerfreundliches, web-basiertes Such- & Browse-Portal für sozialwissenschaftliche Forschungsdaten über Studien, Variablen und Fragen hinweg zu entwickeln.
Es ermöglicht die textuelle Suche über verschiedene Entitäten und mehrsprachliche Dokumentation basierend auf dem DDI Metadatenschema. Das Portal erlaubt zudem das Browsen von Metadaten über Facetten, wie Sprache, geographische Bereiche, Zeiträume etc.  Der ElasticSearch-Index basiert komplett auf dem DDI 3.2 Standard.

Funktionen

• Ähnliche Variablen innerhalb einen Studienkollektion finden
• Downloadfunktionen von ausgewählten Studien und Variablen
• Unterstützung für die kombinierte Suche nach Studien und Variablen
• Unterstützung für mehrsprachliches Suchen und Browsen

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Download link / Web Access

https://searchtest.gesis.org/

Technology Stack

• Frontend Framework: Vaadin 
• Backend Services: 
  • DDI FlatDB
  • MySQL
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker 
• Version Control: GitLab Community Edition 
• Deployment: GitLab Pipelines

Team

SMaP – Survey Management Portal

Beschreibung

SMaP ist eine Online-Plattform, die im Rahmen des von der EU geförderten Projekts SERISS (Synergies for Europe's Research Infrastructures in the Social Sciences) entwickelt wurde.

Sie schafft einen virtuellen Arbeitsplatz für nationale Umfrageteams und verschiedene Stakeholder, die in internationalen Umfrageprojekten zusammenarbeiten. Mit SMaP soll die interne Projektkommunikation, das Datenmanagement sowie das Monitoring und die Dokumentation des Lebenszyklus eines Projektes erleichtert und verbessert werden.

Für das erste Pilotprojekt "myEVS" hat ein Forscherteam von GESIS, FORS und der Universität Tilburg die SMaP-Tools an die Anforderungen der aktuellen Welle der European Values Study EVS 2017/18 angepasst. myEVS fungiert seit Mitte 2017 als stabile Online-Plattform und unterstützt die Zusammenarbeit vor allem der zentralen Planungsgruppen und der nationalen EVS-Teams.

SMaP verwendet die Open-Source-Version der eigentlich kommerziellen eXo-Plattform. Zusätzlicher Code, der bei GESIS entwickelt wurde, ist Open Source und über GitHub erhältlich.

Das angepasste gateIn Portal(Web-Framework) mit PortletBridge ermöglichte es uns, folgende Portlets zu entwickeln und einzusetzen:

• Maßgeschneiderte eXo-Plattform (gateIn Web-Framework mit PortletBridge)
• Methodischer Fragebogen (MQ) - Online-Formular für die Umfrage
• Export des aggregierten Berichts mit Erweiterung des methodischen Fragebogens
• Datenablage - Überwachung und Statusbericht Portlet
• Tabelleneditor - Auch Tabelle erstellenl
• Anpassen von vorentwickelten Portlets
• Unterstützung kollaborativer Tools wie Aufgabenmanagement, gemeinsamer Kalender, Aktivitätsstrom, Messaging-System, Dokumentenmanagementsystem (mit Fernbearbeitung).

GitLab

git@git.gesis.org:davarimd/myEvs-Releases.git

Download link / Web Access

https://smap.gesis.org/

(*Nur mit Zugangsdaten zugänglich, schreiben Sie masoud.davari(at)gesis(dot)org, wenn Sie Zugang benötigen).

Technology Stack

• Website Framework: eXo-gatein
• Portlet Frontend Framework: Vaadin
• Backend Services:
  • MySQL
  • MongoDB
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java
• Java Framework: Spring Boot
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Version Control: GitLab Community Edition

Team

x-econ – Online Datenbank für die experimental Wirtschaftswisseschaften

Beschreibung

x-econ ist ein online forschungsdatenrepositorium fokusiert auf dei experimentelle Wirtschaftsforschung.

Mit x-econ, kann man seine Daten unabhängig speichern, verwalten und publizieren, alles zu Ihren eigenen Bedingungen. Die anpassbaren Funktionen erlauben es die individuelle Qualität der Daten hervorzuheben, diese mit Koautoren und Gutachtern zu teilen und darüberhinaus die Sichtbarkeit und Zitierbarkeit zu ermöglichen.

Funktionen sind:

• Community-basiertes Metadatenschema
• Finden und gefunden werden
• DOI zur Zitierbarkeit der Forschungsdaten
• Speichern und teilen der Forschungsdaten
• Link für den expliziten Zugang von Gutachtern
• Langzeit Archivierung
• Datenkuration
• Versionsmanagement

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Download link / Web Access

https://x-econ.org/

Technology Stack

• Frontend Framework:  Vaadin 
• Backend Services:
  • DSpace 
  • MySQL
  • Postgresql 
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker 
• Version Control: GitLab Community Edition 
• Deployment: GitLab Pipelines

In Zusammenarbeit

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Harald Wypior 

Team

x-science

Beschreibung

x-science ist online forschungsdatenrepositorium fokusiert auf dei experimentelle Wirtschaftsforschung, als Erweiterung von x-econ (https://x-econ.de).

Mit x-science, kann man seine Daten unabhängig speichern, verwalten und publizieren, alles zu Ihren eigenen Bedingungen. Die anpassbaren Funktionen erlauben es die individuelle Qualität der Daten hervorzuheben, diese mit Koautoren und Gutachtern zu teilen und darüberhinaus die Sichtbarkeit und Zitierbarkeit zu ermöglichen. Eine wesentliche Erweiterung zu x-econ ist das dynamische Metadatenschema, dass abhängig von den Forschungsdaten unterschiedliche Metadatenfelder ermöglicht.

Funktionen sind:

• Dynamisches Metadatenschema
• Finden und gefunden werden
• DOI zur Zitierbarkeit der Forschungsdaten
• Speichern und teilen der Forschungsdaten
• Link für den expliziten Zugang von Gutachtern
• Langzeit Archivierung
• Datenkuration
• Versionsmanagement

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Download link / Web Access

https://x-econ.org/

Technology Stack

• Frontend Framework:  Vaadin 
• Backend Services:
  • DSpace 
  • MySQL
  • Postgresql 
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker 
• Version Control: GitLab Community Edition 
• Deployment: GitLab Pipelines

In Zusammenarbeit

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Harald Wypior 

Team

MISSY - Mikrodaten-Informationssystem

Beschreibung

Das Mikrodaten-Informationssystem MISSY - ein Angebot des Deutschen Mikrodatenlabors bei GESIS - richtet sich an empirisch arbeitende Forscher, die Mikrodaten aus der amtlichen Statistik verwenden. MISSY stellt detaillierte Metadaten zu einzelnen Datensätzen aus der deutschen (Mikrozensus) und europäischen amtlichen Statistik (z.B. EU-SILC, EU-LFS) zur Verfügung und soll die Nutzung der Daten durch eine benutzerfreundliche und schnell zugängliche Datendokumentation erleichtern.

MISSY stellt auch eine technische Infrastruktur mit einem zugrunde liegenden (DDI-basierten) Datenmodell zur Verfügung, um die internen Metadatenaufbereitungsprozesse zu unterstützen. Zentraler Bestandteil der technischen Architektur ist die MISSY-Datenbank, die über verschiedene Importschnittstellen (beim Import aus in GML entwickelten Stata-Systemdateien) mit Informationen auf Variablenebene gefüllt werden kann. Zusätzlich zu den automatisierten Importen kann der MISSY-Editor zur Erfassung und Pflege von Informationen und zur Verwaltung von Verwaltungsaufgaben verwendet werden. Die Datenbankinhalte sind im MISSY-Web und in den PDF-Codebüchern (letztere wurden hauptsächlich im GML entwickelt) dargestellt. Auch der Export in verschiedene DDI-Formate ist möglich.

Features

• MISSY Data Model

• Stata Import

• MISSY Editor

• MISSY Web

Download link / Web Access

https://www.gesis.org/missy/

Link zum source code (GitLab):

https://git.gesis.org/missy

Technology Stack

• Backend Services: Tomcat, MySQL
• Search Technology: ElasticSearch
• Programming language: Java
• Spring MVC (Disco Modell / Missy Modell, Freemarker Template Engine)
• Hibernate Persistence (JPA)
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker
• Version Control: GitLab Community Edition
• Deployment: GitLab Pipelines

Publikationen

• Bohr, Jeanette, Anne Balz, Florian Thirolf, and Matthäus Zloch. 2018. Microdata Information System MISSY: Benefits for Research with Official Microdata, DDI-Based Implementation, and Evaluation with Regard to FAIR Criteria. GESIS Papers 18/2018. Köln: GESIS. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-58260-7.

• Bohr, Jeanette, and Matthäus Zloch. 2016. "Documenting Microdata from Official Statistics – Benefits of a DDI-Based Backend Infrastructure." EDDI16 – 8th Annual European DDI User Conference, 07.12.2016.

• Bohr, Jeanette. 2015. "Metadata for European integrated official microdata: MISSY." 2nd European Data Access Forum, 24.03.2015.

• Bosch, Thomas, and Benjamin Zapilko. 2015. Semantic Web Applications for the Social Sciences. IASSIST Quarterly, 38(4) & 39(1), 7–16.

Team

LeibnizOpen - Publikationen aus der Leibniz-Gemeinschaft

Beschreibung

LeibnizOpen ist das zentrale Open-Access-Portal der Leibniz-Gemeinschaft. Es bietet einen zentralen Zugang zu den frei verfügbaren elektronischen Publikationen der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Leibniz-Gemeinschaft, die ihre Veröffentlichung zur Indexierung in LeibnizOpen autorisiert haben.

GitLab

https://git.gesis.org/mahan.zolghadr/LeibnizOpen

Download link / Web Access

Website: http://www.leibnizopen.de

Technology Stack

• Frontend Framework: XMLUI, Typo3
• Backend Services: 
  • DSpace 
  • PostgreSQL
  • MySQL
• Search Technology: Solr 
• Programming language: Java
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Deployment: Manual

Team

CV Manager

Beschreibung

Im Rahmen des CESSDA ERIC Konsortiums wurde zusammen mit Partner des UK Data Archives und dem  Finischen Datenarchiv ein Vokabular Manager als online Portal entwickelt. Dieser erlaubt die kollaborative Erstellung, das Management, die Versionierung und die Veröffentlichung von Vokabularen basierend auf dem SKOS Standard. Darüberhinaus können Vokabulare vollständig übersetzt werden.

Der Dienst hat den Anspruch Vokabulare effizient und weniger fehleranfällig zu verwalten. Die publizierten Vokabulare können über eine REST Schnittstelle in jeder Dokumentationsapplikation integriert werden.

Donwload link / Web Access

• CESSDA Vocabulary Manager:
  https://vocabularies.cessda.eu/
• CESSDA Vocabulary Manager Rest Interface:
  https://vocabularies.cessda.eu/swagger-ui.html

Technology Stack

• Frontend Framework: Vaadin 
• Backend Services:
  • DDI FlatDB (SKOS model)
  • MySQL
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Google Cloud, Kubernetes, Docker
• Version Control: Bitbucket 
• Deployment: Jenkins Pipelines

In Zusammenarbeit

• Taina Jääskeläinen, Finnish Social Data Archive
• Anne Etheridge, UK Data Service
• Sharon Bolton, UK Data Service
• John Shepherdson, CESSDA 

Team

Questionnaire Editor

Beschreibung

GESIS Questions & Items ist ein frei verfügbares Online Werkzeug zur Verwaltung von Fragen und Items und kollaborativen Erstellung von Fragebögen basierend auf DDI Lifecycle 3.2. In Kombination mit dem DDI Studieneditor und dem DDI Variable Editor ist die vollständige qualitativ hochwertige Dokumentation von Umfragedaten möglich. Die erstellen Fragebögen können aktuelle über ein Template nach Word exportiert werden. Exporte in Online Umfragewerkzeuge werden in Zukunft auch unterstützt.

Funktionen sind:

• Anlegen und Editieren von Umfrage Fragebögen
• Strukturierung von Fragebögen
• Anlegen von 
  • Fragen
  • Matrixfragen

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Download link / Web Access

https://multiweb.gesis.org/qeditor

Technology Stack

• Frontend Framework: Vaadin 
• Backend Services:
  • DDI FlatDB 
  • MySQL
• Search Technology: ElasticSearch 
• Programming language: Java 
• Java Framework: Spring Boot 
• Build-Management-Tool: Apache Maven
• Virtualization: Docker
• Deployment: Jenkins Pipelines

Team

Pretest Datenbank/Database

Beschreibung

Die GESIS Pretest-Datenbank stellt Ihnen Ergebnisse der kognitiven Pretests zur Verfügung, die bei GESIS durchgeführt wurden. Beispielsweise können Sie für eine Frage folgende Informationen finden:

• Wie verstehen Befragte die Frage oder bestimmte Begriffe?
• Wird die Frage im intendierten Sinne beantwortet?
• Ist die Frage einfach zu beantworten?

Die Ergebnisse zu einer bestimmten Frage erhalten Sie über die „Suche“. Über das Menü „Pretestprojekte“ erhalten Sie vollständige Informationen zu den durchgeführten Pretests. Die Projektdokumentation wird kontinuierlich erweitert.

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Demonstrator

https://pretest.gesis.org/

Technology Stack

• Frontend Framework:  Grails 3.1.16
• Backend Services:
  • Grails 3.1.16
  • MySQL 8.0 Database
• Search Technology: Apache Solr 6.6.6
• Programming language: Java 8, Apache Groovy
• Java Framework: Spring, Hibernate
• Build-Management-Tool: Gradle
• Virtualization: Docker not yet implemented
• Version Control: GitLab Community Edition 10.8.7
• Deployment: Manual

Publikationen

• Lenzner, Timo, Cornelia Neuert, and Wanda Otto. 2016. Cognitive Pretesting. GESIS - Survey Guidelines. doi: https://doi.org/10.15465/gesis-sg_en_010

Team

ZIS - Zusammenstellung sozialwissenschaftlicher Items und Skalen

Beschreibung

ZIS ist ein kostenloses Open-Access-Publikationssystem für den dauerhaften Zugriff auf bewährte Items und Skalen und enthält die Dokumentation ihres theoretischen Hintergrunds, ihrer Entwicklung und ihrer Qualitätskriterien unter Wahrung etablierter wissenschaftlicher Standards. ZIS enthält derzeit mehr als 250 Erhebungsinstrumente für die Sozialwissenschaften, z.B. Items zur Messung politischer Einstellungen oder kurze Skalen zur Erfassung psychologischer Variablen (wie Persönlichkeit). Die Instrumente sind nach Themen geordnet. Im Mittelpunkt stehen Messgeräte - sowohl neu entwickelte als auch etablierte Instrumente -, die in heterogenen Stichproben für sozialwissenschaftliche Untersuchungen eingesetzt werden können. Die veröffentlichten Messinstrumente sind empirisch getestet und ihre Qualitätskriterien vollständig dokumentiert. Alle veröffentlichten Instrumente können kostenlos heruntergeladen und (nur) für nicht-kommerzielle Forschungszwecke verwendet werden. Sie selbst können dazu beitragen, indem Sie Ihr Instrument im ZIS veröffentlichen.

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Demonstrator

https://zis.gesis.org/

Technology Stack

• Frontend Framework:  Grails 3.1.13
• Backend Services:
  • Grails 3.1.13
  • H2 - Java SQL Database -
• Search Technology: Apache Solr 6.6.5 
• Programming language: Java 8, Apache Groovy
• Java Framework: Spring, Hibernate
• Build-Management-Tool: Gradle
• Virtualization: Docker not yet implemented
• Version Control: GitLab Community Edition 10.8.7
• Deployment: Manual

Publikationen

• Nießen, Désirée, Katharina Groskurth, and Matthias Bluemke. 2019. ZIS Publication Guide (Version 2.0) – Guideline for documenting instruments in the Collection of Items and Scales for the Social Sciences (ZIS). Mannheim: GESIS. doi: https://doi.org/10.6102/pubguide2.English

Team

DDI Search

Beschreibung

DDI Search is a DDI 3.2 based stack consisting of an indexing component and a search ui. 
It currently contains about 380k Questions fielded in more than 8000 partly international studies, it supports 70 languages. 
Partly, corresponding preceding and succeeding variables across waves of a longitudinal study can be accessed from the result page  https://demo.ddi.gesis.org/search?q=rd01 or question detail detail view. 
As a registered user, questions can be bookmarked, compared and directly exported to qeditor.

GitLab

Der Quellcode des Projekts ist noch nicht öffentlich.

Demonstrator

A demo containing only a selection of all ddi fields in the elasticsearch index as facets can be found at https://demo.ddi.gesis.org/

Technology Stack

• Frontend Framework:  Java Spring Boot & React
• Search Technology: Elasticsearch 7.17
• Programming language: Java 11 / Typescript / React
• Java Framework: Spring
• Build-Management-Tool: maven
• Virtualization: Docker

Team