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Workshop sobre Planos de Gestão de Dados - ferramentas e requisitos dos financiadores (1º Fórum GDI)

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Workshop sobre Planos de Gestão de Dados - ferramentas e requisitos dos financiadores (1º Fórum GDI)

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Apresentação realizada no Workshop que decorreu no 1º Fórum de Gestão de dados de Investigação, 23 de setembro de 2016, na Universidade do Porto.

Apresentação realizada no Workshop que decorreu no 1º Fórum de Gestão de dados de Investigação, 23 de setembro de 2016, na Universidade do Porto.

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Workshop sobre Planos de Gestão de Dados - ferramentas e requisitos dos financiadores (1º Fórum GDI)

  1. 1. Workshop: Planos de Gestão de Dados: ferramentas e requisitos dos financiadores Pedro Príncipe pedroprincipe@sdum.uminho.pt
  2. 2. Agenda • O que são planos de gestão de dados e para que servem • Requisitos da Comissão Europeia no âmbito do H2020 • Ferramentas para elaboração de planos de gestão de dados • DMPonline • Template H2020 • Discussão
  3. 3. http://epicgraphic.com/data-cake
  4. 4. Gestão de Dados ou Curadoria de dados • Curadoria de dados é a atividade de gestão e utilização de dados desde o momento da sua criação para garantir o seu armazenamento, a sua pesquisa e respetiva reutilização. “the active management and appraisal of data over the lifecycle of scholarly and scientific interest” Digital Curation Centre
  5. 5. Criar os dados Processar os dados Analisar os dados Preservar os dados Dar acesso aos dados Reutilizar os dados
  6. 6. Univ. Queensland http://guides.library.uq.edu.au/research-data-management
  7. 7. Image: https://www.flickr.com/photos/dmh650/ 7 Data management is a part of good research practice. RCUK Policy and Code of Conduct on the Governance of Good Research Conduct Responsible data management is part of good research. NWO – Introduction to the pilot Data Management
  8. 8. 1.Aumentar o impacto da investigação 2.Melhorar a acessibilidade 3.Prevenir o uso inadequado 4.Salvaguardar os dados produzidos 5.Assegurar compatibilidade GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS ADEQUADA IRÁ:
  9. 9. Planos de Gestão de Dados
  10. 10. Data Management Plans Planos de Gestão de Dados Para definir: • Como é que os dados vão ser criados? • Como é que os dados vão ser documentados? • Quem irá aceder aos dados? • Onde vão ficar armazenados? • Quem irá manter os dados? • Quando e como vão ser partilhados e preservados? São usualmente submetidos em propostas ou no âmbito de projetos financiados, mas são bastante úteis para todos no momentos da criação de conjuntos de dados
  11. 11. Propósito do Plano de Gestão de dados: • Define o plano para a criação e gestão dos dados (ex. que normas vão ser usadas), e especifica que dados vão ser abertos. Planos para partilha e preservação deverão ser referidos também. • Disponibilizar uma análise dos principais elementos da política de gestão de dados que será usada pelos beneficiários relativamente a todos os conjuntos de dados (datasets) que serão gerados pelo projeto. • A CE vê os planos como documentos “vivos” – deverão ser regularmente atualizados.
  12. 12. Que aspetos da gestão de dados devem constar do plano Que dados vão ser criados (formato, tipos, dimensão...). Quais as Normas e metodologias que vão ser usadas (incl. metadados). Como é que as questões éticas e de propriedade inteletual serão definidas. Que planos para a partilha e acesso aos dados. Qual a estratégia para a preservação dos dados. CRIAR DOCUMENTAR USAR ARMAZENAR PARTILHAR PRESERVAR
  13. 13. Tópicos do Plano de Gestão de Dados: Data set reference and name • Identificação do conjunto de dados.. Data set description • Descrição com origem, natureza, tamanho, público. Informação de eventuais dados similares, possibilidades de integração e reutilização. Standards and metadata • Referencia às normas de metadados disciplinares a usar para descrição, ou como é que vão ser descritos ou criados os metadados. Data sharing • Descrição de como os dados vão ser partilhados, incluindo procedimentos de acesso, períodos de embargo, indicando eventuais ferramentas necessárias para reutilização dos dados. Incluir informação das limitações de acesso. Archiving and preservation (including storage and backup) • Descrição de procedimento de armazenamento e preservação, indicando quando tempo os dados devem ser preservados.
  14. 14. http://datalib.edina.ac.uk/mantra/
  15. 15. http://www.ands.org.au/working-with-data/data-management/data-management-plans
  16. 16. Projetos europeus relevantes: 19
  17. 17. http://ands.org.au/partners-and- communities/23-research-data-things
  18. 18. National Science Foundation http://youtu.be/Lc82pxxRkMo
  19. 19. RESUMO DO PROJETO PILOTO DOS DADOS DE ABERTOS NO H2020 24
  20. 20. Piloto de dados abertos no H2020 Questões chave:  Quais as ÁREAS científicas abrangidas pelo piloto?  Qual o OBJETIVO e âmbito do piloto?  Que DADOS são abrangidos?  Quais são os REQUISITOS?  O que precisamos saber sobre gestão de dados?
  21. 21. Piloto de dados abertos no H2020 – ÁREAS Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2016-2017: • Future and Emerging Technologies • Research infrastructures – (new: coverage of the whole area) • Leadership in enabling and industrial technologies – Information and Communication Technologies • Nanotechnologies, Advanced Materials, Advanced Manufacturing and Processing, and Biotechnology: ‘nanosafety’ and ‘modelling’ topics (new) • Societal Challenge: Food security, sustainable agriculture and forestry, marine and maritime and inland water research and the bioeconomy - selected topics as specified in the work programme (new) • Societal Challenge: Climate Action, Environment, Resource Efficiency and Raw materials – except raw materials • Societal Challenge: Europe in a changing world – inclusive, innovative and reflective Societies • Science with and for Society • Cross-cutting activities - focus areas – part Smart and Sustainable Cities (moved from Energy WP)
  22. 22. Piloto de dados abertos no H2020 Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2016-2017: • Future and Emerging Technologies • Research infrastructures – (new: coverage of the whole area) • Leadership in enabling and industrial technologies – Information and Communication Technologies • Nanotechnologies, Advanced Materials, Advanced Manufacturing and Processing, and Biotechnology: ‘nanosafety’ and ‘modelling’ topics (new) • Societal Challenge: Food security, sustainable agriculture and forestry, marine and maritime and inland water research and the bioeconomy - selected topics as specified in the work programme (new) • Societal Challenge: Climate Action, Environment, Resource Efficiency and Raw materials – except raw materials • Societal Challenge: Europe in a changing world – inclusive, innovative and reflective Societies • Science with and for Society • Cross-cutting activities - focus areas – part Smart and Sustainable Cities (moved from Energy WP) PROJETOS DE OUTRAS ÁREAS SÃO ENCORAJADOS A ADERIR VOLUNTARIAMENTE
  23. 23. Piloto de dados abertos no H2020 – OBJETIVO O Projeto-piloto que visa melhorar e maximizar o acesso e a reutilização dos dados de investigação gerados por projetos financiados pela CE. EC: information already paid for by the public should not be paid for again. Open data is data that is free to access and reuse
  24. 24. Piloto de dados abertos no H2020 – PRINCÍPIOS 29 Discoverable Accessible Assessable and intelligible Usable beyond the original purpose for which it was collected Interoperable to specific quality standards
  25. 25. Piloto de dados abertos no H2020 – QUE DADOS? Dados para validar os resultados apresentados em publicações científicas. Outros dados, conforme especificado no plano de gestão de dados.
  26. 26. Piloto de dados abertos no H2020 – ÂMBITO Aos beneficiários é requerido o depósito:  Dados, incluindo metadados associados, necessários para validar os resultados apresentados em publicações científicas, logo que possível;  Outros dados, incluindo metadados associados, conforme especificado e dentro dos prazos estabelecidos no plano de gestão de dados. Não se aplica a todos os dados (os investigadores definem em função do seu projeto), havendo ainda exceções.
  27. 27. Piloto de dados abertos no H2020 – REQUISITOS 1. Desenvolver (e atualizar) um Plano de Gestão de Dados. 2. Depositar num repositório de dados adequado. 3. Tornar possível a terceiros o acesso, a prospeção, a exploração, a reprodução e a disseminação dos dados – de forma gratuita. 4. Fornecer informações sobre as ferramentas e os instrumentos necessários para validar os resultados (ou fornecer as ferramentas). 32
  28. 28. AS OPEN AS POSSIBLE, AS CLOSED AS NEEDED Abordagem da Comissão Europeia:
  29. 29. Piloto de dados abertos no H2020 – OPT OUT • Se o projeto não gerar/recolher dados. • Em caso de conflito com a obrigação de proteção dos resultados (se é esperado que os resultados sejam comercialmente ou industrialmente explorados). • Se a realização do objetivo principal do projeto (ação) ficar comprometido com a disponibilização aberta dos dados. • Em caso de conflito com as obrigações de confidencialidade. • Em caso de conflito com as obrigações nacionais de segurança. • Em caso de conflito com as regras em matéria de proteção de dados pessoais. 34 Os projetos podem optar por sair do piloto, na fase de proposta ou durante a execução (devidamente justificado no plano de projeto), com base em:
  30. 30. Opting out / opting in  É possível optar por sair, quando devidamente justificado;  e optar por participar voluntariamente é igualmente possível.
  31. 31. Formulários no participant portal
  32. 32. Opt in / Opt out (alguns números) Basis: 3,699 Horizon 2020 signed grant agreements • Calls in core-areas: opt out 34,6% (149/431 proposals) • Other areas: voluntary opt in 12,5% (409/3268 proposals) Numbersby Daniel Spichtinger, European Commission, at OpenCon 14-11-15 37
  33. 33. Opt in / Opt out (+ alguns números) Open Research Data - the uptake of the Pilot in the first calls of Horizon 2020 https://data.europa.eu/euodp/data/dataset/open-research-data-the-uptake-of-the-pilot-in-the-first-calls-of-horizon-2020 Number of proposals and opt-outs Number of Proposals Number opting out Number staying in Not answered 7869 1434 5214 1221 Calls not in core areas of the ORD pilot (voluntary opt-in) Signed grants Projects funded Opt-in Number Opt-In % 3268 388 11,87% EC Conclusion: These numbers in the proposals for the first calls of H2020 are encouraging (Comprehensive follow up needed).
  34. 34. Razões do opting out
  35. 35. Planos de Gestão de Dados
  36. 36. Data Management Plans Planos de Gestão de Dados Para definir: • Como é que os dados vão ser criados? • Como é que os dados vão ser documentados? • Quem irá aceder aos dados? • Onde vão ficar armazenados? • Quem irá manter os dados? • Quando e como vão ser partilhados e preservados? São usualmente submetidos em propostas ou no âmbito de projetos financiados, mas são bastante úteis para todos no momentos da criação de conjuntos de dados
  37. 37. Propósito do Plano de Gestão de dados: • Define o plano para a criação e gestão dos dados (ex. que normas vão ser usadas), e especifica que dados vão ser abertos. Planos para partilha e preservação deverão ser referidos também. • Disponibilizar uma análise dos principais elementos da política de gestão de dados que será usada pelos beneficiários relativamente a todos os conjuntos de dados (datasets) que serão gerados pelo projeto. • A CE vê os planos como documentos “vivos” – deverão ser regularmente atualizados.
  38. 38. Que aspetos da gestão de dados devem constar do plano Que dados vão ser criados (formato, tipos, dimensão...). Quais as Normas e metodologias que vão ser usadas (incl. metadados). Como é que as questões éticas e de propriedade inteletual serão definidas. Que planos para a partilha e acesso aos dados. Qual a estratégia para a preservação dos dados. CRIAR DOCUMENTAR USAR ARMAZENAR PARTILHAR PRESERVAR
  39. 39. Tópicos do Plano de Gestão de Dados: Data set reference and name • Identificação do conjunto de dados.. Data set description • Descrição com origem, natureza, tamanho, público. Informação de eventuais dados similares, possibilidades de integração e reutilização. Standards and metadata • Referencia às normas de metadados disciplinares a usar para descrição, ou como é que vão ser descritos ou criados os metadados. Data sharing • Descrição de como os dados vão ser partilhados, incluindo procedimentos de acesso, períodos de embargo, indicando eventuais ferramentas necessárias para reutilização dos dados. Incluir informação das limitações de acesso. Archiving and preservation (including storage and backup) • Descrição de procedimento de armazenamento e preservação, indicando quando tempo os dados devem ser preservados.
  40. 40. Devenvolvimento do Plano de Gestão de Dados Do ponto de vista da CE não é um documento fechado – deverá evoluir e ir ganhando precisão. • Deverá ser apresentado nos primeiros seis meses do projeto. • Deverá ser atualizado e apresentado com novas versão sempre que as mudanças o justifiquem, mas num mínimo de duas vezes (mid-term & final review). A CE nas orientações para a Gestão de Dados no Horizonte 2020 disponibilizam dois templates (anexo 1 e 2). A CE não solicita plano no momento entrega da proposta – portanto, o plano não é parte do processo de avaliação da candidatura).  No entanto, todas as propostas apresentadas no âmbito das ações "Research and Innovation actions“ e "Innovation actions“ incluem uma secção “research data” nos critérios de avaliação do impacto. Initial plan Mid-term Final review
  41. 41. DMPonline https://dmponline.dcc.ac.uk • Ferramenta web para ajudar os investigadores a elaborar o seu plano de gestão de dados. • Disponibilizada de forma gratuita pelo DCC • Incluiu já um template para o Horizonte 2020
  42. 42. How to write a DMP - DEMO • Template available from https://dmponline.dcc.ac.uk/ 1
  43. 43. 2 3
  44. 44. 4
  45. 45. “The DMP is not a fixed document…” Self-assigned ID
  46. 46. Briefly specify • how data will be captured/created • how it will be documented • according to what standards • who will be able to access it • where it will be stored • how it will be backed up, and • where and how it will be shared and preserved long-term
  47. 47. ID of the dataset, assigned by PI EC guidance PI’s answer Initial DMP 5
  48. 48. Template mid-term review DMP Broad notions: the data and associated metadata should be managed in a way that allows for future reuse
  49. 49. Several export formats 6
  50. 50. Templates Horizon 2020 The DMP should address the points below on a dataset by dataset basis: • Data set reference and name • Data set description • Standards and metadata • Data sharing • Archiving and preservation (including storage and backup) Annex 2 (mid-term & final review) Scientific research data should be easily: 1. Discoverable 2. Accessible 3. Assessable and intelligible 4. Useable beyond the original purpose for which it was collected 5. Interoperable to specific quality standards Annex 1 (by month 6) http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf
  51. 51. Recursos práticos - DMP Data plan guidance and examples | DCC – http://www.dcc.ac.uk/resources/data- management-plans/guidance-examples RDM Univs Austrália – https://projects.ands.org.au/policy.php
  52. 52. Helpdesk e informação de suporte • Open Research Data Pilot: https://www.openaire.eu/opendatapilot • Create a Data Management Plan: https://www.openaire.eu/opendatapilot-dmp • Select a Data Repository: https://www.openaire.eu/opendatapilot-repository • Factsheet: https://www.openaire.eu/or-data-pilot-factsheet • Briefing paper: https://www.openaire.eu/briefpaper-rdm-infonoads
  53. 53. Obrigado! Pedro Príncipe pedroprincipe@sdum.uminho.pt

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