<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn1" n="1"> Contributor Roles: Patrick Dinger (Conceptualization, Writing – original draft, Writing – review & editing), Jan Horstmann (Conceptualization, Data curation, Writing – original draft, Writing – review & editing), Caroline Jansky (Conceptualization, Writing – original draft, Writing – review & editing), Thomas Jurczyk (Conceptualization, Data curation, Writing – original draft), Timo Steyer (Conceptualization, Data curation, Writing – original draft). </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn2" n="2"> Vgl. <ref target="https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition">https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition</ref> (zugegriffen: 27. November 2024). </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn3" n="3"> „Explainable AI“ kann als Dachkonzept für verschiedene Aspekte verstanden werden, wie etwa „(i) data explainability, (ii) model explainability, (iii) posthoc explainability, and (iv) assessment of explanations“. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn4" n="4"> Sieh hierzu <ref target="https://fdm.tu-dortmund.de/fdm-an-der-tu-dortmund/data-champions/">https://fdm.tu-dortmund.de/fdm-an-der-tu-dortmund/data-champions/</ref>; <ref target="https://www.uni-bielefeld.de/ub/digital/forschungsdaten/data-champions/">https://www.uni-bielefeld.de/ub/digital/forschungsdaten/data-champions/</ref> sowie für grundlegende Informationen <ref target="https://forschungsdaten.info/themen/beschreiben-und-dokumentieren/metadaten-im-forschungsalltag/">https://forschungsdaten.info/themen/beschreiben-und-dokumentieren/metadaten-im-forschungsalltag/</ref> (alle zugegriffen: 25.November 2024). </note>