data-datasets
Zenodo
CERNs universelles Repositorium für Forschungsdaten und Software, in dem jede Ablieferung einen DOI erhält. Es besitzt eine schlüssellose Lese-API, doch der Dienst hat unsere Prüfadressen blockiert; deshalb verlinken wir vorerst auf die dortige Suche, statt sie abzufragen. Greifen Sie darauf zurück, wenn Sie Datensätze, Software-Releases oder Zusatzmaterialien hinter veröffentlichter Forschung suchen. Der Status ist nur aus unserer Perspektive unklar; andernorts ist der Dienst bekanntermaßen in Betrieb, der Link sollte für Sie also funktionieren.
Keine programmatische Prüfung, öffnet die eigene Suche des Archivs.
Warum es nützlich ist & wie es funktioniert
Zenodo ist ein universelles offenes Repositorium, betrieben von CERN und OpenAIRE, das jede Art von Forschungsergebnis annimmt, ob Datensatz, Software-Release, Poster, Präsentation oder Zusatzdatei, und jeder Ablieferung einen zitierfähigen DOI zuweist. Es ist die naheliegende Anlaufstelle, wenn die einer Publikation zugrunde liegenden Daten oder Programme getrennt von der Publikation selbst veröffentlicht wurden. Echo verlinkt Sie auf die eigene Suchseite von Zenodo, wo Sie nach Ressourcentyp, Zugriffsebene, Community und Datum filtern können.
Was drinsteckt
Mehrere Millionen Einträge, die Datensätze, Software, Präsentationen und Artikel von Forschenden aller Disziplinen umfassen. Das Repositorium ist seit 2013 aktiv und wächst stetig weiter.
API-Zugang
https://zenodo.org/api/records?q= (keyless read; blocked our IPs in probe)
Was wir gemessen haben
Unsere eigenen Messungen, nicht die Angaben des Archivs. Sie werden regelmäßig wiederholt; jeder Wert ist datiert.
Erreichbarkeit
- Direkte Anfrage
- Hat geantwortet HTTP 200 482 ms
- Über einen Rechenzentrums-Proxy
- Hat geantwortet HTTP 200 1,2 s
- API, direkt
- Hat geantwortet HTTP 200 227 ms
- API, über Proxy
- Hat geantwortet HTTP 200 1 s
Hat eine echte Suche etwas geliefert?
Lieferte Ergebnisse · 5 Treffer für die Testabfrage · Median 777 ms · über Läufe hinweg stabil
Testabfrage: Towards Machine-assisted Disclosure Assessment with DDI-CDI, DPV and sdcMicro
Benchmark-Abdeckung
Fand 10 von 10 Testobjekten (100%) im Cluster Datensätze. Antwortzeit im Median 483 ms.
Nach Bekanntheit des Objekts: 3/3 sehr bekannt, 6/6 mittel, 1/1 wenig bekannt .
Ein gefundenes Objekt: "Why so many windows?" – Wie die Bilddatensammlung ImageNet die automatisierte Bilderkennung historischer Bilder beeinfl
Erreichbarkeit gemessen am 2026-08-22. Suche geprüft am 2026-08-22. Benchmark-Lauf vom 2026-08-22.
Zugang
Nur Katalog-Link: öffnen Sie das Archiv und suchen Sie dort selbst.