Metadatenstandards dienen der einheitlichen Beschreibung von ähnlichen Daten durch MetadatenMetadaten sind Beschreibungen von Forschungsdaten (Daten über Daten) und geben inhaltliche und strukturierte Informationen zum Forschungskontext, dem methodischen und analytischen Verfahren, sowie über das jeweilige Forschungsteam, das die Daten generiert. Sie lassen sich unterscheiden in bibliographische, administrative, prozessuale und deskriptive Metadaten und werden beispielsweise in Form von Templates, ReadMe-Dateien oder Data Curation Profiles verfasst. Metadaten werden begleitend zu den Forschungsdaten selbst publiziert und gelten insbesondere in Online-Repositorien und Forschungsdatenzentren als unverzichtbar für das Nachvollziehen und Verstehen von Datensätzen durch Dritte. Auch erleichtern Metadaten die Auffindbarkeit und Maschinenlesbarkeit von Daten und sind somit Teil der FAIR-Prinzipien und der guten wissenschaftlichen Praxis. Weiterlesen. Sie legen die Begriffe und Bedeutungen, sowie Struktur und Aufbau als Standard für z. B. eine bestimmte Fachdisziplin fest. Metadatenstandards fördern so die Auffindbarkeit von Daten und unterstützen die InteroperabilitätUnter Interoperabilität bezeichnet man die Fähigkeit eines Systems mit anderen Systemen nahtlos zusammenzuarbeiten. Innerhalb interoperabler Systeme können Daten automatisiert mit anderen Datensätzen kombiniert und ausgetauscht werden. Somit werden Daten auf vereinfachte und beschleunigte Weise maschinell lesbar, interpretierbar und vergleichbar. Interoperabilität stellt eines der Hauptkriterien der FAIR-Prinzipien dar (Forschungsdaten.info, 2023). Weiterlesen zwischen Anwendungen, also den Austausch, den Vergleich und die Verknüpfung von Datensätzen¹ Ein verbreiteter Metadatenstandard ist der Dublin Core (siehe folgendes Beispiel: https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/)..