Ein vorgeschlagener Rahmen
Definitionen und Prüflogik werden von Kaan MURAZ unter dem Dach von NobleJackal vorgeschlagen. Sie sprechen nicht für Plattformen, Behörden oder Normungsorganisationen.
NOMOS / KANONISCHES FRAGENREGISTER / DEUTSCHE AUSGABE / 0.3.1
NOMOS GEO-QA
Kanonisches Fragenregister
69 Fragen übertragen GEO aus der Fachsprache in klare Erklärungen, konkrete Arbeitsschritte und wiederholbare Prüfungen für Menschen und KI-Systeme.
DE Gründerausgabe · veröffentlicht v0.3.1
GELTUNGSGRENZE / OFFENER NACHWEIS
Verständlichkeit ist keine universelle Autorität.
NOMOS GEO-QA ist ein vom Gründer vorgeschlagener Rahmen. Seine Einträge sind prüfbar, quellengebunden und korrigierbar; die Veröffentlichung macht ihn weder zum amtlichen noch zum unabhängig übernommenen Weltstandard.
Keine Ergebnisgarantie
Crawling-Zugriff, belastbarere Evidenz und klarere Repräsentation garantieren weder Ranking und Zitation noch Empfehlung, Reichweite oder Umsatz.
Verantwortung bleibt menschlich
Quellen, Daten und Grenzen bleiben sichtbar. Kaan MURAZ trägt die abschließende menschliche Verantwortung für diese Ausgabe und ihre Korrekturen.
LESEARCHITEKTUR / 69 ADRESSIERBARE EINTRÄGE
Mit einer Frage beginnen. Mit einer Prüfung weiterarbeiten.
Jeder Eintrag beginnt mit einer Kurzantwort, erklärt den Gedanken verständlich, nennt konkrete Schritte und Prüffragen und bezeichnet die Grenze des Anspruchs.
Grundbegriffe
6 frageNGQ-001
Was ist GEO, und welche Arbeit sollte nicht als GEO bezeichnet werden?
GEO verbessert mehr als die Sichtbarkeit in KI-Antworten: Es verbessert die korrekte, belegte Repräsentation.
2 Quellen↗NGQ-002Warum bedeutet die Erwähnung einer Marke nicht, dass sie korrekt repräsentiert wurde?
Ihr Name kann richtig geschrieben sein, obwohl die Angaben über Sie falsch sind.
1 Quellen↗NGQ-003Worin unterscheiden sich GEO, SEO, AEO und LLMO?
Diese Begriffe bezeichnen unterschiedliche Aufgaben. Sinnvoll messen können Sie erst, wenn das richtige Problem bestimmt ist.
2 Quellen↗NGQ-004Was ist im GEO-Kontext eine Entität?
Eine Entität ist eine Person oder Sache, die von anderen Personen oder Sachen unterschieden werden muss.
3 Quellen↗NGQ-005Was ist digitale Repräsentation?
Digitale Repräsentation ist die Bedeutung, die ein System über Sie erzeugt.
2 Quellen↗NGQ-006Worin unterscheiden sich Erwähnung, Zitat, Empfehlung und Repräsentation?
Genannt, zitiert, empfohlen und korrekt repräsentiert zu werden sind vier verschiedene Ereignisse.
1 Quellen↗Belege und Messung
9 frageNGQ-007
Was ist ein Beleg?
Ein Beleg ist ein überprüfbarer Nachweis, der eine bestimmte Aussage tatsächlich stützt.
1 Quellen↗NGQ-008Worin unterscheiden sich Primärquelle und unabhängiger Beleg?
Eine Primärquelle steht dem Ereignis nahe; ein unabhängiger Beleg ist von der behauptenden Partei getrennt.
3 Quellen↗NGQ-009Warum ist die eigene Website einer Organisation für sich allein kein unabhängiger Beleg?
Ihre Website enthält Ihre Aussagen; sie ist keine externe Verifizierung.
3 Quellen↗NGQ-010Warum kann eine KI-Antwort falsch sein, obwohl die Website richtige Angaben enthält?
Richtige Angaben garantieren nicht, dass jeder Schritt der Antwortkette richtig funktioniert.
4 Quellen↗NGQ-011Was ist Informationsabruf, und welche Rolle spielt er bei GEO?
Beim Abruf werden die Informationen gesucht und ausgewählt, die vor dem Schreiben einer Antwort verwendet werden sollen.
2 Quellen↗NGQ-012Wie sollte GEO-Erfolg gemessen werden?
GEO-Erfolg muss neben Sichtbarkeit auch Richtigkeit und Beleglage messen.
1 Quellen↗NGQ-013Kann GEO garantieren, dass ein KI-System Sie empfiehlt?
Nein. GEO kann die Bedingungen verbessern, aber die Entscheidung eines Dritten nicht steuern.
2 Quellen↗NGQ-014Warum muss eine schmeichelhafte Falschdarstellung berichtigt werden?
Auch eine falsche Aussage, die Sie lobt, führt Nutzende in die Irre und muss berichtigt werden.
1 Quellen↗NGQ-015Welche Aufzeichnungen sind nötig, damit eine GEO-Aussage prüfbar wird?
Bewahren Sie Ausgangswert, Methode, Bedingungen, Rohantworten und Änderungsnachweis zusammen mit dem Ergebnis auf.
2 Quellen↗Technischer Zugang und Datenkonsistenz
4 frageNGQ-016
Was ist Crawling, und warum benötigt ein KI-System Zugang zu Ihrer Website?
Beim Crawling versucht ein automatisiertes Werkzeug, eine Seite aufzurufen und ihren Inhalt zu lesen.
4 Quellen↗NGQ-017Was ist Indexierung, und warum bedeutet das Crawling einer Seite nicht, dass sie indexiert wird?
Eine Seite zu lesen bedeutet nicht, sie einem Suchdatensatz hinzuzufügen.
3 Quellen↗NGQ-018Was sind strukturierte Daten, und wie können sie KI-Systemen helfen, eine Entität richtig zu verstehen?
Strukturierte Daten erläutern Maschinen die Angaben einer Seite in geordneten Feldern.
4 Quellen↗NGQ-019Warum müssen sichtbares HTML, strukturierte Daten und kanonisches JSON dieselbe Wahrheit ausdrücken?
Menschliche und maschinelle Oberflächen dürfen sich bei derselben Entität nicht widersprechen.
5 Quellen↗Kanonische Identität und Entitätstrennung
5 frageNGQ-020
Was ist ein kanonischer Identitätsdatensatz, und warum sollte ein Primärdatensatz die Entität bestimmen?
Ein primärer Identitätsdatensatz verhindert konkurrierende Wahrheitsversionen über dieselbe Entität.
6 Quellen↗NGQ-021Wie sollte sich ein kanonischer Identitätsdatensatz ändern, wenn sich Name, Typ, Eigentümer oder Status einer Entität ändern?
Erfassen Sie die Änderung mit Datum, Grund und Beleg, ohne den früheren Zustand zu löschen.
6 Quellen↗NGQ-022Worin unterscheiden sich kanonischer Name, Alternativname, früherer Name und übersetzter Name?
Führen Sie die verschiedenen Namen einer Entität getrennt und versehen Sie sie mit Rolle und Gültigkeitszeitraum.
5 Quellen↗NGQ-023Wie sollten verschiedene Entitäten mit demselben oder einem ähnlichen Namen unterschieden werden?
Verlassen Sie sich nicht allein auf den Namen; prüfen Sie gemeinsam Typ, Identität, Ort, Beziehungen und Zeit.
4 Quellen↗NGQ-024Warum sollten Marke, Unternehmen, Produkt, Dienstleistung und Gründer als getrennte Entitäten erfasst werden?
Marke, Unternehmen, Produkt, Dienstleistung und Gründer können verbunden sein; identisch sind sie nicht.
4 Quellen↗Rollen, Befugnisse und Lebenszyklus
6 frageNGQ-025
Worin unterscheiden sich Gründer, Eigentümer, Geschäftsleiter, Beschäftigter, gesetzlicher Vertreter und Zeichnungsberechtigter?
Die Rolle einer Person bestimmt nicht automatisch jede Befugnis, die sie besitzt.
4 Quellen↗NGQ-026Wie sollten Einzel-, Gesamt-, beschränkte und auf Vollmacht beruhende Zeichnungsbefugnis unterschieden werden?
Eine Zeichnungsbefugnis muss fünf Fragen beantworten: Wer darf was, wie, wann und auf welcher Grundlage unterschreiben?
4 Quellen↗NGQ-027Wie sind Belege aus Handelsregister, Organbeschluss, Unterschriftserklärung, Vollmacht und Systemberechtigung aufeinander zu beziehen?
Kein einzelnes Dokument beantwortet jede Befugnisfrage; die Datensätze müssen gemeinsam gelesen werden.
5 Quellen↗NGQ-028Wie muss jeder Datensatz aktualisiert werden, wenn sich eine Rolle oder Zeichnungsbefugnis ändert, endet oder widerrufen wird?
Endet eine Rolle, muss jeder damit verbundene physische und digitale Zugangsweg geprüft werden.
6 Quellen↗NGQ-029Wie kann eine Organisation nachweisen, dass eine Rollen- oder Befugnisänderung tatsächlich jedes System erreicht hat?
Lesen Sie den neuen Zustand in jedem System aus und testen Sie anschließend getrennt, dass der alte Zugang nicht mehr funktioniert.
5 Quellen↗NGQ-030Was sind ein herrenloses Konto, eine Schattenberechtigung, ein Restzugang und ein Authentifikator ohne Verantwortlichen, und wie werden sie erkannt?
Zugang ohne bekannten Verantwortlichen, Zweck oder aktuellen Bedarf ist nicht sicher.
7 Quellen↗Maschinenidentität und Agentenverantwortung
3 frageNGQ-031
Warum sollten menschliche Konten, Dienstkonten, Service Principals, verwaltete Identitäten und KI-Agentenidentitäten getrennt verwaltet werden?
Unterschiedliche Akteure benötigen getrennte Identitäten; sonst bleibt unklar, wer was getan hat.
6 Quellen↗NGQ-032Wie ist zu unterscheiden, ob ein KI-Agent für sich selbst, für eine Person oder für eine Organisation handelt?
Erfassen Sie getrennt, wer gehandelt hat, in wessen Namen die Handlung erfolgte und wer für das Ergebnis verantwortlich ist.
7 Quellen↗NGQ-033Wie sollte eine Organisation nachweisen, wer eine Handlung eines KI-Agenten veranlasst, genehmigt und ausgeführt hat?
Jede Agentenhandlung sollte mit den Identitäten von Initiator, Genehmigendem und Ausführendem belegt sein.
7 Quellen↗Menschliche Genehmigung, Anfechtung und Erklärung
7 frageNGQ-034
Wann gilt eine menschliche Genehmigung als echt, informiert, befugt und handlungsspezifisch?
Eine Genehmigung ist verlässlich, wenn die richtige Person versteht, was und warum sie genehmigt, ablehnen kann und eine bestimmte Handlung ausdrücklich erlaubt.
5 Quellen↗NGQ-035Wie lassen sich Genehmigungsmüdigkeit, Automationsbias und bloßes Abnicken erkennen und verhindern?
Die Qualität von Genehmigungen bemisst sich daran, ob ein Mensch Fehler findet und der KI bei Bedarf widerspricht — nicht daran, wie oft er „Ja“ sagt.
5 Quellen↗NGQ-036Wie ist die Begründung zu erfassen, wenn ein Mensch eine KI-Empfehlung annimmt, ändert, ablehnt oder übersteuert?
Der Datensatz sollte die genaue KI-Empfehlung, die menschliche Änderung, ihren Grund und Beleg, die Befugnis der Person und das Ergebnis miteinander verbinden.
6 Quellen↗NGQ-037Wie sollten Anfechtung, erneute Prüfung, Korrektur und Rechtsbehelf bei einer KI-gestützten Entscheidung funktionieren?
Die betroffene Person sollte die Entscheidung verstehen, falsche Daten korrigieren, neue Belege vorlegen und eine befugte menschliche Prüfung erreichen können.
5 Quellen↗NGQ-038Wann gilt eine Person, ein Gremium oder eine Einheit, die eine KI-gestützte Entscheidung prüft, als unabhängig und unparteiisch?
Die prüfende Stelle muss von erster Entscheidung und Interessenkonflikten hinreichend getrennt sein, die vollständigen Unterlagen sehen und ein anderes Ergebnis durchsetzen können.
5 Quellen↗NGQ-039Welche Informationen muss die Erklärung einer KI-gestützten Entscheidung enthalten, damit die betroffene Person sie wirksam anfechten kann?
Die Erklärung sollte nicht nur zeigen, was dieser Person geschah, sondern auch, welche Daten, Regeln sowie KI- und Menschenrollen das Ergebnis wesentlich beeinflussten.
6 Quellen↗NGQ-040Wie weist eine Organisation nach, dass eine KI-Erklärung den wirklichen Entscheidungsprozess getreu wiedergibt und nicht nachträglich erfunden wurde?
Eine plausible Darstellung genügt nicht; die Erklärung muss durch versionierte Datensätze vom Entscheidungszeitpunkt und durch Verhaltenstests gestützt sein.
6 Quellen↗Entscheidungslebenszyklus, Korrektur und Vergessen
11 frageNGQ-041
Was bedeutet es, wenn sich eine KI-gestützte Entscheidung aus denselben Eingaben nicht reproduzieren lässt, und wie sollte Reproduzierbarkeit geprüft werden?
Ein anderes Ergebnis belegt keinen Angriff; probabilistische Streuung, ein unvollständiges Entscheidungspaket, Versionsdrift, Fehler und Manipulation müssen getrennt geprüft werden.
7 Quellen↗NGQ-042Sollten frühere Entscheidungen neu bewertet werden, wenn sich Modell, Daten, Prompt, Richtlinie oder Werkzeugversion eines KI-Systems ändern?
Nicht jede Änderung öffnet jede frühere Entscheidung neu; eine risikobasierte Neubewertung ist nötig, wenn Richtigkeit oder fortwirkende Folgen wesentlich betroffen sein könnten.
6 Quellen↗NGQ-043Wie ist die historische Richtigkeit einer früheren KI-gestützten Entscheidung von ihrer heutigen Fortgeltung zu unterscheiden?
Eine Entscheidung kann bei Erlass richtig gewesen sein und heute wegen Ablauf, Rücknahme oder geänderter Bedingungen nicht mehr gelten.
5 Quellen↗NGQ-044Wie sind Wirksamkeitsbeginn, Ende, Aussetzung, Rücknahme, Korrektur und ersetzende Entscheidung einer KI-gestützten Entscheidung maschinenlesbar zu erfassen?
Lassen Sie die Entscheidung unverändert und fügen Sie jede Lebenszyklusänderung als eigenes Ereignis mit Kennung, Zeit, befugtem Akteur, Grund und Verbindung zwischen vorherigem und folgendem Zustand hinzu.
6 Quellen↗NGQ-045Wie muss sich die Korrektur, Rücknahme oder Ungültigerklärung einer KI-gestützten Entscheidung auf Folgesysteme ausbreiten, und wie wird der Abschluss belegt?
Ein Korrekturereignis zu senden genügt nicht; belegen Sie, dass jedes Ziel die Änderung anwandte, sein Zustand zurückgelesen werden kann und dieselbe Bedeutung erreicht wurde.
6 Quellen↗NGQ-046Wie wird verhindert, dass eine alte Entscheidung nach vollständiger Korrektur aus Cache, Archiv, Sicherung, Export, KI-Gedächtnis oder bei einem Dritten erneut erscheint?
Eine dauerhafte Korrekturmarkierung, eine Wiederherstellungssperre und Überwachung müssen verhindern, dass eine alte Version wieder aktuell wird.
6 Quellen↗NGQ-047Wie ist ein Antrag auf Löschung einer Entscheidung oder von Daten mit Prüfung, Provenienz, Legal Hold und Anforderungen historischer Aufzeichnungen in Einklang zu bringen?
Löschen Sie unnötigen Inhalt; bewahren Sie nur den für Verantwortlichkeit notwendigen Mindestnachweis auf, mit ausdrücklicher Grundlage und strenger Zugangskontrolle.
8 Quellen↗NGQ-048Wie weist eine Organisation die Löschung, verhinderte Wiederherstellung und Nichtnutzung in Modell oder Gedächtnis nach, wenn ein KI-System sagt: „Ich habe die Daten gelöscht“?
Löschbefehl oder Anbieterzusicherung genügt nicht; Ziele, Methode, Rücklesen, Wiederherstellung und Modelleffekt benötigen getrennte Belege.
8 Quellen↗NGQ-049Wie wird verhindert, dass relevante Daten neue KI-Entscheidungen beeinflussen, solange Löschung oder maschinelles Verlernen noch laufen?
Kennzeichnen Sie strittige Daten nicht nur; setzen Sie eine durchsetzbare Nichtverwendungsregel für Entscheidungs-, Abruf-, Trainings-, Gedächtnis-, Export-, Werkzeug- und Modellauslieferungswege um.
7 Quellen↗NGQ-050Auf welcher Beleggrundlage, durch wen und unter welchen Bedingungen sollte eine vorübergehende Nutzungssperre aufgehoben werden?
Heben Sie die Sperre auf, weil ihre Ursache behoben, die Systeme bereit und die Belege von einer befugten Person genehmigt wurden — nicht weil die Zeit abgelaufen ist.
8 Quellen↗NGQ-051Wie wird verhindert, dass aus einer vorübergehenden Beschränkung eine unbefristete Verzögerung, Leistungsverweigerung oder verdeckte Ablehnung wird?
Jede vorübergehende Beschränkung benötigt menschliche Fallverantwortung, echten nächsten Schritt, Aktualisierungsintervall, Höchstdauer, Leistungsalternative und zwingenden Entscheidungsweg.
8 Quellen↗Sicherheit, Manipulation und Vorfallintegrität
7 frageNGQ-052
Wie sind sicheres Abschalten, Zwischenmaßnahmen, menschliche Prüfung und Neustart zu steuern, wenn ein KI-System in einem Notfall oder Hochrisikofall gestoppt wird?
Das System muss bei Bedarf schnell stoppen können; ein Neustart setzt Belege für die behobene Ursache und eine befugte menschliche Entscheidung voraus.
5 Quellen↗NGQ-053Wie lassen sich Prompt Injection, indirekte Prompt Injection und böswillige Werkzeuganweisungen erkennen, begrenzen und prüfen?
Eine Anweisung in einem Dokument wird nicht dadurch befugt, dass das System sie lesen kann.
5 Quellen↗NGQ-054Wie lassen sich Quellenvergiftung, Datenvergiftung, synthetischer Konsens und Quellenwäsche erkennen und berichtigen?
Dieselbe Aussage an vielen Stellen zeigt nicht, dass viele unabhängige Quellen sie stützen.
5 Quellen↗NGQ-055Wie sind falsche Identität, vorgetäuschte Befugnis, Deepfake, kompromittiertes Konto und erfundene menschliche Genehmigung zu unterscheiden und zu belegen?
Name, Gesicht, Stimme oder offene Sitzung beweisen weder die richtige Person noch deren Befugnis für das Geschäft.
5 Quellen↗NGQ-056Wie sind personenbezogene Daten, sensible Daten, Geschäftsgeheimnisse und Zugangsdaten über Prompts, Abruf, Gedächtnis und Werkzeugketten hinweg zu schützen?
Auch richtige und zugängliche Information darf nicht für jeden Zweck, ohne Zeitgrenze und in jedes System verschoben werden.
6 Quellen↗NGQ-057Wie ist Verantwortlichkeit für Drittanbieter von Modellen, Datensätzen, APIs, Plug-ins, Werkzeugen und Infrastruktur zu erfassen und zu prüfen?
Die Nutzung eines externen Dienstes beseitigt nicht die Verantwortung der Organisation, die ihn auswählt und seine Ergebnisse nutzt.
6 Quellen↗NGQ-058Wie sind Erkennung, Klassifizierung, Eindämmung, Benachrichtigung, Korrektur und Wiederholungsverhütung bei einem KI- oder Repräsentationsvorfall zu steuern?
Ein Vorfall endet nicht mit der Löschung einer fehlerhaften Ausgabe; bestimmen Sie seine Wirkung, beheben Sie die Ursache und testen Sie das Ergebnis erneut.
7 Quellen↗Messung, Prüfung und Konformität
6 frageNGQ-059
Wie werden Truth Pack und Referenzwahrheit aufgebaut, und wie wird bei widersprüchlichen Belegen die richtige Antwort bestimmt?
Vergleichen Sie eine KI-Antwort mit einem Truth Pack, dessen Umfang, Zeit, Quellen und Unsicherheit erfasst sind — nicht mit der Erinnerung des Prüfers.
4 Quellen↗NGQ-060Wie sollten Fragensatz, Stichprobe sowie Sprach-, Länder-, Zeit-, Modell- und Versionsumfang einer GEO-Prüfung ausgewählt werden?
Wählen Sie den Testumfang vor Kenntnis der Ergebnisse und bilden Sie reale Nutzerabsichten und wesentliche Risiken ab.
5 Quellen↗NGQ-061Wie sind KI-Antworten in atomare Aussagen zu zerlegen, und wie werden Richtigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Beleglage und Schwere bewertet?
Bewerten Sie eine KI-Antwort nicht mit einem einzigen Wert; prüfen Sie die kleinsten entscheidungsrelevanten Aussagen getrennt.
4 Quellen↗NGQ-062Wie sollten Streuung, Unsicherheit, Stichprobengröße und Konfidenzintervalle für probabilistische KI-Ausgaben berichtet werden?
Eine Antwort ist eine Beobachtung; eine Aussage über das System benötigt Wiederholungen, Verteilung, Umfang und Unsicherheit gemeinsam.
4 Quellen↗NGQ-063Wann gilt eine NOMOS-GEO-Prüfung als wirklich unabhängig, wiederholbar und belegt?
Ein anderer Prüfername genügt nicht; auch Methode, Belege, Entscheidungsbefugnis und Interessen müssen Unabhängigkeit tragen.
6 Quellen↗NGQ-064Wie weist eine Organisation nach, dass ein GEO-Fehler berichtigt wurde, keine Regression verursachte und wirklich geschlossen werden kann?
Eine Änderung ist kein Korrekturbeleg; wiederholen Sie den ursprünglichen Test, schützen Sie angrenzende Bereiche und verifizieren Sie das Live-Ergebnis.
7 Quellen↗Kanonische Veröffentlichung, Interoperabilität und Pflege
5 frageNGQ-065
Wie können menschenlesbare Seite, strukturierte Daten, kanonisches JSON, herunterladbare Datei und API dieselbe Wahrheit tragen?
Darstellung und Detailgrad dürfen sich unterscheiden; Identität, Status, Umfang, Version, Datum, Quellen und Grenzen dürfen sich nicht widersprechen.
4 Quellen↗NGQ-066Wie bleiben Bedeutung, normative Kraft, rechtliche Grenzen und Maschinenfeldparität erhalten, wenn ein NOMOS-GEO-Datensatz in eine andere Sprache übertragen wird?
Jede Sprache soll natürlich und wie in ihr verfasst klingen; Datensatzidentität, Hauptaussage, Verpflichtungsstufe, Belege, Grenzen und Version dürfen sich nicht ändern.
4 Quellen↗NGQ-067Wie sind Versionen, Schemaänderungen, Rückwärtskompatibilität, Abkündigung und Migration zu verwalten?
Jede Änderung sollte erklären, was sich änderte, wer betroffen ist, ob ältere Datensätze weiter funktionieren und wie migriert wird.
7 Quellen↗NGQ-068Wie werden DOI, kanonische URL, Dateihash, Lizenz, Archivspiegel und Versionsbeziehungen in der Verifikationskette eines Werks verwendet?
Eine DOI identifiziert das Werk, die kanonische URL weist zur offiziellen Weboberfläche, der Dateihash prüft die Kopie, die Lizenz erklärt zulässige Nutzung, und Beziehungsdatensätze verbinden Versionen.
7 Quellen↗NGQ-069Wie ist NOMOS-GEO-QA-Konformität zu beschreiben, wer darf den Text ändern, und wie wird das Werk dauerhaft bewahrt?
Eine Konformitätserklärung muss Umfang, Version, Belege, Ausnahmen, Prüfer, Datum und Ergebnis zeigen und darf den vorgeschlagenen Status des Frameworks nie verbergen.
4 Quellen↗PARALLELE PUBLIKATION FÜR MENSCH UND MASCHINE
Für Menschen lesbar. Für Systeme adressierbar.
Leseseiten, PDF, JSON-Register, JSONL-Einträge, Glossar und Quellenkatalog verwenden dieselben 69 Kennungen und dieselbe Versionsgrenze.
PDFVollständige PDF-Ausgabe196 SeitenJSONVollständiges JSON-Register69 IDs · v0.3.1JSONLJSONL mit einem Eintrag je Zeile69 recordsJSONKontrolliertes Glossar98 termsJSONPrimärquellenkatalog64 sourcesSHA-256Integritätsmanifestfiles · hashes · routesDOIDauerhafter DOI-Nachweis10.5281/zenodo.22108628ORCIDORCID-Profil des Autors0009-0000-2277-9009OSFOSF-Projektnachweisosf.io/4qmpjGitHubDateien der GitHub-Veröffentlichungv0.3.1 · 6 PDFHFHugging-Face-DatensatzNobleJackal/NOMOS-GEO-QA