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Gestão de Dados
Científicos
O PAPEL DOS PROFISSIONAIS DE INFORMAÇÃO
O DESAFIO DOS DADOS ABERTOS
Pedro Príncipe, pedroprincipe@sdum.uminho.pt
Workshop – 20/04/2016
AGENDA – workshop: Gestão de dados Científicos
1ª PARTE (09H00-10H30)
Papel dos profissionais de informação
1. Gestão de Dados Científicos
2. Planos de intervenção e estratégias na
gestão dos dados científicos.
3. Gestão de dados nas organizações e o
papel dos profissionais de informação.
4. Ciclo de vida dos dados científicos e as
etapas na gestão dos dados.
5. Recursos para formação de profissionais
de informação e investigadores.
2ª PARTE (11H00-13H00)
Desafio dos Dados Abertos
1. Políticas de dados abertos dos organismos
financiadores da ciência.
2. O projeto piloto de dados abertos da Comissão
Europeia.
3. Planos de Gestão de Dados.
4. Repositórios de Dados.
5. Serviços da infraestrutura OpenAIRE.
Gestão de Dados
Científicos
1
3
O que são dados científicos…
http://epicgraphic.com/data-cake
5
Todo o tipo de registos produzidas no
decurso da investigação.
DADOS CIENTÍFICOS
Definição da OCDE:
◦ “registos factuais usados como fontes primárias na investigação
científica, e que são geralmente aceites na comunidade científica
como necessários para validar os resultados de investigação”.
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
Criar os
dados
Processar
os dados
Analisar
os dados
Preservar
os dados
Dar
acesso
aos dados
Reutilizar
os dados
Univ. Queensland http://guides.library.uq.edu.au/research-data-management
IMAGE: HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/DMH650/4031607067/IN/GALLERY-WLEF70-72157633022909105/
10
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
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:
Planos de intervenção e
estratégias na gestão
dos dados científicos
2
14
6 regras para as instituições de investigação
1. Compreender como a instituição lida com dados científicos.
2. Conceber um caso para Gestão de Dados e reunir apoios.
3. Definir o posicionamento da sua instituição sobre a GDC para instituir uma
política e estratégia.
4. Assegurar que os investigadores estão conscientes sobre os dados que
existem disponíveis.
5. Providenciar serviços robustos de armazenamento de dados e fáceis de
utilizar.
6. Tornar mais fácil aos outros encontrarem e citarem dados de investigação.
15
CICLO DE VIDA DA
INVESTIGAÇÃO
DMPs, dados existentes,
documentação, metadados,
datasets, depositar, partilhar
INFRAESTRUTURA
Arquivos de dados,
repositórios, acesso,
licenças, preservação, cloud,
DOI
GOVERNAÇÃO
Financiadores,
Universidades, Instituições
de Investigação, Políticas,
Protocolos
PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
Quem está envolvido na instituição?
Bibliotecas
Serviços de
TIC
Gabinetes
de
investigação
LERU roadmap:
 researchers,
 academic faculty,
 senior managers such as Vice-
Rectors Research,
 doctoral training centers,
 planning offices,
 research support staff,
 legal offices,
 IT services,
 libraries and information services
Serviços de
Suporte
Infraestrutura e
normalização
Políticas e
prática por
disciplinas
Competências e
recursos
humanos
Áreas de envolvimento das Bibliotecas
O que é que a GDC oferece às Bibliotecas…
Possibilidade:
◦ De estabelecer credibilidade numa nova área de envolvimento.
◦ De explorar e aprender novas competências técnicas.
Oportunidade:
◦ De aproximação à comunidade de investigadores e seus processos de
investigação (relações de trabalho mais próximas).
◦ De ‘sujar as mãos’ com dados não publicados ou dados em bruto que são os
blocos de construção do conhecimento.
Ligue des Bibliothèques Européennes de Recherche
Association of European Research Libraries
League of European Research Universities
Gestão de dados nas
organizações e o papel
dos profissionais de
informação.
3
21
Research Data: The Library's Role - Catherine Clark
Recomendações da LIBER
sobre o papel das bibliotecas
23
Ten recommendations for libraries to get
started with research data management :
1. Offer research data management support, including data management plans for grant
applications, intellectual property rights ad-vice and information materials. Assist
facul-ty with data management plans and the in-tegration of data management into
the cur-riculum.
2. Engage in the development of metadata and data standards and provide metadata
services for research data.
3. Create Data Librarian posts and develop professional staff skills for data librarian-ship.
4. Actively participate in institutional research data policy development, including re-
source plans. Encourage and adopt open data policies where appropriate in the re-
search data life cycle.
5. Liaise and partner with researchers, re-search groups, data archives and data cen-ters
to foster an interoperable infrastruc-ture for data access, discovery and data sharing.
24
Ten recommendations for libraries to get
started with research data management :
6. Support the lifecycle for research data by providing services for storage, discovery and
permanent access.
7. Promote research data citation by applying persistent identifiers to research data.
8. Provide an institutional Data Catalogue or Data Repository, depending on available in-
frastructure.
9. Get involved in subject specific data man-agement practice.
10. Offer or mediate secure storage for dynam-ic and static research data in co-operation with
institutional IT units and/or seek ex-ploitation of appropriate cloud services.
25
10 Recommendations for libraries to get
started with research data management
Regrouping the recommendations – Areas of engagement
Support services
#1 Offer research data management support, including data management plans for grant applications, intellectual
property rights advice and information materials. Assist faculty with data management plans and the integration of
data management into the curriculum.
#6 Support the lifecycle for research data by providing services for storage, discovery and permanent access.
Infrastructure & standards
#2 Engage in the development of metadata and data standards and provide metadata services for research data.
#5 Liaise and partner with researchers, research groups, data archives and data centers to foster an
interoperable infrastructure for data access, discovery and data sharing.
#7 Promote research data citation by applying persistent identifiers to research data.
#8 Provide an institutional Data Catalogue or Data Repository, depending on available infrastructure.
#10 Offer or mediate secure storage for dynamic and static research data in co-operation with institutional IT
units and/or seek exploitation of appropriate cloud services.
Policy & disciplinary practices
#4 Actively participate in institutional research data policy development, including resource plans. Encourage
and adopt open data policies where appropriate in the research data life cycle.
#7 ... (with some disciplinary views on data citation)
Skills & staffing
#3 Create Data Librarian posts and develop professional staff skills for data librarianship.
#1 … and the integration of data management into the curriculum.
26
Recomendações da LIBER revisitadas
Serviços de suporte
#1 #6
Infraestrutura & normalização
#2 #5 #7 #8 #10
Políticas & prática por disciplinas
#4 #7
Competências & recursos humanos
#3 #1
27
1. Apoio na gestão dos dados científicos
Offer research data management support, including data
management plans for grant applications, intellectual
property rights advice and information materials. Assist
faculty with data management plans and the integration of
data management into the curriculum.
28
http://www.ed.ac.uk/information-services/research-support/data-library
Serviços da Data
Library da
Universidade de
Edimburgo
http://www.monash.edu/library/researchdata
Serviços, recursos e
guias para a gestão de
dados científicos na
Universidade Monash
2. Desenvolvimento de normas e serviços
de metadados
Engage in the development of metadata and data standards
and provide metadata services for research data.
31
http://www.dcc.ac.uk/resources/metadata-standards
32
33
https://schema.datacite.org/
34
http://datalib.edina.ac.uk/xerte/play.php?template_id=4
3. Desenvolvimento de competências
Create Data Librarian posts and develop professional staff
skills for data librarianship.
35
Projetos europeus relevantes:
37
4. Políticas institucionais de gestão dos
dados
Actively participate in institutional research data policy
development, including resource plans. Encourage and
adopt open data policies where appropriate in the research
data life cycle.
39
Políticas institucionais de GDC
40
http://youtu.be/V8IIdfBAr_0
5. Trabalhar em articulação com os
parceiros para fomentar infraestruturas
Liaise and partner with researchers, research groups,
data archives and data centers to foster an
interoperable infrastructure for data access, discovery
and data sharing.
42
Quem está envolvido na instituição?
Bibliotecas
Serviços de
TIC
Gabinetes
de
investigação
LERU roadmap:
 researchers,
 academic faculty,
 senior managers such as Vice-
Rectors Research,
 doctoral training centers,
 planning offices,
 research support staff,
 legal offices,
 IT services,
 libraries and information services
PhD student
university
research
team
individual
researcher
supra-
university
Where do I safely keep my data
from my fieldwork, as I travel
home?
How can I best keep years
worth of research data secure
and accessible for when I and
others need to re-use it?
How do we ensure compliance
to funders’ requirement for
several years of open access to
data?
How do we ensure we have
access to our research data after
some of the team have left?
How can our research
collaborations share data,
and make them available
once complete?
Seeking the real win + win + win + win + win……
Tony Weir, Director, IT Infrastructure, UoE
6. Disponibilizar serviços de curadoria no
ciclo de vida dos dados científicos
Support the lifecycle for research data by providing services
for storage, discovery and permanent access.
45
https://dmponline.dcc.ac.uk
47
https://dmponline.dcc.ac.uk
www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/develop-data-plan
7. Citação dos dados e links e
identificadores permanentes
Promote research data citation by applying persistent
identifiers to research data.
48
49
http://www.ands.org.au/guides/data-citation-awareness.html
Australian National Data Service. http://www.ands.org.au/cite-data/index.html
Identification of datasets favours their use and citation
8. Repositórios de dados
Provide an institutional Data Catalogue or Data Repository,
depending on available infrastructure.
GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS @ SEMINÁRIO BAD, 16 DE
SETEMBRO DE 2014
53
IMAGE: HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/DMH650/4031607067/IN/GALLERY-WLEF70-72157633022909105/
55
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
9. Envolva-se e pratique a gestão de
dados científicos
Get involved in subject specific data management practice.
56
57
http://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/23392
10. Oferecer ou mediar serviços de
armazenamento
Offer or mediate secure storage for dynamic and static
research data in co-operation with institutional IT units
and/or seek exploitation of appropriate cloud services.
58
PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
Planeamento
da gestão de
dados
Gestão de
active data
Seleção de
dados e
utilização
Repositórios
de dados
Catálogos de
dadosINFRAESTRUTURA
Arquivos de dados,
repositórios, acesso,
licenças, preservação,
cloud, DOI
Política e estratégia de
GDC
Planos de negócio e
sustentabilidade
.
suporte
.
guias
.
formação
http://datablog.is.ed.ac.uk/2013/12/20/thinking-
about-a-data-vault
http://datablog.is.ed.ac.uk/2013/12/12/thinking-about-
research-data-asset-registers
61
http://datalib.edina.ac.uk/mantra/storageandsecurity/
PLANO DE INTERVENÇÃO
• Elaborado em janeiro de 2014
• Apresentado a toda a equipa dos
SDUM em março de 2014
• Resulta de um trabalho de análise da
equipa de projetos Open Access
• Define 10 eixos de intervenção
• 33 ações programadas para 2014 e
2015
Áreas estratégicas do plano de
intervenção 2014-2015 dos SDUM:
Diagnóstico & política
Serviços de suporte & informação
Infraestruturas & normalização
Competências & recursos humanos
Universidade do Minho Serviços de Documentação
Diagnóstico: 1) passo - Inquérito
sobre Dados Científicos na UMinho
Diagnóstico &
política
Universidade do Minho Serviços de Documentação
Tem conhecimento
do projeto-piloto de
dados abertos da
Comissão Europeia
no âmbito do
programa quadro
H2020?
Possui algum plano
para a gestão de
dados resultantes
da sua investigação
(por exemplo, política de
preservação de dados,
política de gestão de
registos, estratégia de
eliminação de dados)?
80% NÃO
84% NÃO
16% SIM
Que tipo de serviços
gostaria que a
UMinho fornecesse
para garantir o
acesso aos dados?
73% sistema de backup
65% serviços de
armazenamento e
preservação
40% apoio técnico na
elaboração de Planos de
Gestão de dados
Diagnóstico: 1) passo - Inquérito sobre Dados
Científicos na Uminho (destaques)
Diagnóstico: 2) passo – comunidades piloto
 Identificação, observação e descrição de 3 a 5
casos para estudo:
 Trabalho baseado no DAF (Data Asset
Framework) - http://www.data-audit.eu
 Com utilização adicional do CARDIO -
http://cardio.dcc.ac.uk
 Preparar a informação das comunidades
selecionadas de acordo do guião DAF.
Diagnóstico &
política
https://dmponline.dcc.ac.uk
Aplicação para planos de gestão de dados
Serviços de
suporte &
informação
Guias e materiais de (in)formação GDC
Serviços de
suporte &
informação
www.zenodo.org
Coleção no Repositório de dados Zenodo
Infraestruturas
& normalização
Dados ligados a artigos no RepositóriUM
Infraestruturas
& normalização
Competências
& recursos
humanos
Adquirir competências e formação na GDC
72
Porque boa investigação necessita de bons dados
Os Conjuntos de Dados Científicos de HOJE
são as coleções das Bibliotecas de AMANHÃ…
A ter em atenção…
Discutir barreiras e fragilidades.
Identificar os principais parceiros para
embarcar nesta aventura.
Considerar a cultura institucional e o
ambiente interno.
LERU roadmap
Dados Científicos – do ponto de vista da
instituição com a responsabilidade de
gerir os dados, inclui:
◦ Todos os dados produzidos e recolhidos por
investigadores no decurso do seu trabalho de
investigação e para a qual a instituição tem a
responsabilidade de curadoria.
◦ Dados de terceiros que podem ter sido
originados dentro da instituição ou
externamente.
LERU roadmap: conteúdo
1. Policy and Leadership
2. Advocacy
3. Selection and Collection, Curation,
Description, Citation, Legal Issues
4. Research Data Infrastructure
5. Costs
6. Roles, Responsibilities and Skills
7. Recommendations
LERU roadmap: recomendações
Individual LERU members should explore the formation of an
RDM Steering Group or similar which brings together the range
of critical institutional stakeholders and provides a forum for
planning and operational oversight.
Each LERU member should consider developing an institutional
Roadmap for Research Data (if they have not done so already)
which sets out the strategic objectives, tasks and actions
required for compliance with research funder directives.
Every LERU member should develop and promulgate an
institutional data policy which clarifies institutional roles and
responsibilities for RDM to all stakeholders in the RDM process.
PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
Roadmaps, planos e estratégias de intervenção.
Definição de requisitos técnicos e diagnósticos.
Desenvolvimento da política de dados científicos.
Implementação de formação, ferramentas e serviços piloto.
Protocolos para utilização e partilha de recursos.
GOVERNAÇÃO
Financiadores,
Universidades,
Instituições de
Investigação, Políticas,
Protocolos
Ver alguns exemplos de políticas
OBSERVAÇÃO
80
http://www.ed.ac.uk/polopoly_fs/1.116873!/fileManager/UoE-RDM-Roadmap-140106.pdf
Monash University's
Research Data Management Strategy and Strategic Plan 2012-2015
82
Monash University's
Research Data Management Strategy and Strategic Plan 2012-2015
83
Outras reflexões…
Ciclo de vida dos dados
científicos e as etapas
na gestão dos dados.
4
87
Scheme from University of California- Irvine http://www.lib.uci.edu/dss
GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS
Gestão de dados científicos ou curadoria de dados é a atividade de organização e utilização de
dados desde o momento da sua criação, com a finalidade de garantir o seu armazenamento, a
sua pesquisa e respetiva reutilização.
Na Gestão de Dados Científicos estão envolvidos vários processos:
◦Planeamento de dados > Criação de dados > Documentação
dos dados > Acesso e utilização dos dados > Armazenamento
e backups > Partilha dos dados > Preservação dos dados.
Digital Curation Centre - UK
Um visão integrada:
90
PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
CICLO DE VIDA DA
INVESTIGAÇÃO
DMPs, dados existentes,
documentação,
metadados, datasets,
depositar, partilhar
CollaborateConceber Design Experiment Publish DivulgarAnalyseProjetar ColaborarTestar PublicarAnalisar
DOCUMENTAÇÃOCRIAÇÃOPLANEAMENTO
PARTILHAARMAZENAMENTOACESSO
Plataformas para
armazenamento, descrição e
de gestão dados
Aplicações para
Planeamento
Repositórios e
Revistas científicas
CICLO DE VIDA DA
INVESTIGAÇÃO
DMPs, dados existentes,
documentação,
metadados, datasets,
depositar, partilhar
CollaborateConceber Design Experiment Publish DivulgarAnalyseProjetar ColaborarTestar PublicarAnalisar
Plataformas para
armazenamento, descrição e
de gestão dados
Aplicações para
Planeamento
Repositórios e
Revistas científicas
PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
Gestão de Dados Científicos
Um dos primeiros requisitos é que os conjuntos de dados sejam acompanhados
de informação que descreva a sua origem (tempo ou espaço,
métodos e instrumentos de recolha), âmbito, autoria, propriedade e
condições de reutilização, ou seja, de metadados.
Em paralelo com a interoperabilidade tecnológica, a existência de
metadados adequados e normalizados é um requisito essencial para
o acesso e reutilização dos dados científicos.
93
DOCUMENTAÇÃO E METADADOS
Repositórios de dados científicos e a normalização dos metadados.
Difícil uniformizar a descrição entre domínios ceintíficos.
A descrição dos conjuntos de dados ainda se pode considerar muito pouco desenvolvida.
Ao nível do conjunto têm sido adoptados modelos genéricos como o do Dublin Core, já muito
utilizado nos repositórios institucionais.
Projecto DataShare (Edimburgo, Oxford e Southampton)
94
Necessidade dos metadados
95
Public
Research
Community
Project
Researcher
Metadata may not be required
if you are working alone on
your own computer, but
become crucial when data are
shared online.
Metadata help to place your
dataset in a broader context,
allowing those outside your
institution, discipline, or
research environment to
understand how to interpret
your data.
96
https://www.youtube.com/watch?v=N2zK3sAtr-4
Recursos para formação
de profissionais de
informação e
investigadores.
5
99
Temas comuns da Formação GDC
nos programas de referências europeus
O que são dados?
Papéis de responsabilidades
Políticas
Gestão de dados
Partilha de dados
DMPs
Ferramentas e serviços
Armazenamento
Acesso
Questões éticas
Publicação
Preservação
Citação
Licenças
…
Essentials 4 Data Support
http://datasupport.researchdata.nl/en/
102
RDMRose
http://rdmrose.group.shef.ac.uk/
104
DIY Training Kit for Librarians
http://datalib.edina.ac.uk/mantra/libtraining.html
105
http://datalib.edina.ac.uk/mantra/
DIY Training Kit for Librarians
http://datalib.edina.ac.uk/mantra/libtraining.html
107
RDM Support (University of Amsterdam)
http://figshare.com/articles/RDM_Support_basic_training_course_for_informat
ion_specialists/1285313
109
https://moodle.uel.ac.uk/xerte/play.php?template_id=75
Course comparisons
RDMRose
Intro & roles
Policy & practice
Lifecycle & DMPs
Support landscape
(Open) data
RDM, repositories,
metadata & citation
Case study & job
descriptions
Roles &
responsibilities.
Reflecton.
Essentials 4 data
support
Definitions
Planning
Collecting,
describing &
storing data
Archive, publish,
cite data
Policy, practice,
licensing
Data support,
roles, case studies
SupportDM
Intro to data
& RDM
Supporting
researchers
DMPs
What to keep
and why
Cataloguing
data
Data sharing
RDM Support
Intro to RDM
Data & services
DMPs
Data storage &
retention
Data description
Rules on
research data
Data sharing
and reuse
DIY Kit
Research data
explained
DMPs
Documentation
Storage &
security
Ethics &
copyright
Data sharing
Case study
Intros
Policy
DMPs
Description
Storage
Case studiesRoles
Legal issues
Archive & share
Support &
services
Sarah Jones @sjDCC slide http://www.dcc.ac.uk/sites/default/files/documents/events/workshops/Comparing-notes/RDM-courses.pptx
Precisamos de
Adquirir confiança!
E compreender as diferentes questões técnicas e estratégicas.
Adquirir Formação! Arriscar fazer.
112
Diagrama da classificação do projeto FOSTER
Diagrama da classificação do projeto FOSTER
http://ands.org.au/partners-and-communities/23-research-data-things
AGENDA – workshop: Gestão de dados Científicos
1ª PARTE (09H00-10H30)
Papel dos profissionais de informação
1. Gestão de Dados Científicos
2. Planos de intervenção e estratégias na
gestão dos dados científicos.
3. Gestão de dados nas organizações e o
papel dos profissionais de informação.
4. Ciclo de vida dos dados científicos e as
etapas na gestão dos dados.
5. Recursos para formação de profissionais
de informação e investigadores.
2ª PARTE (11H00-13H00)
Desafio dos Dados Abertos
6. Políticas de dados abertos dos organismos
financiadores da ciência.
7. O projeto piloto de dados abertos da Comissão
Europeia.
8. Planos de Gestão de Dados.
9. Repositórios de Dados.
10. Serviços da infraestrutura OpenAIRE.
Porquê Open Data?
Economizar tempo
Permitir reprodutibilidade
Vantagem da citação
Novos usos e aplicações
Preservar os dados para investigações futuras
Confere maior robustez ao registo
“CARROTS” HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/PLUSHOFF/ CC-BY 2.0
“DON’T MAKE ME USE THIS” HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/TRINITY/ CC—BY-SA 2.0”
Uma obra é aberta quando a sua forma de
distribuição satisfaz as seguintes condições:
1. Acesso: A obra deve ser disponibilizada na íntegra por um preço que não exceda o custo razoável de reprodução,
preferencialmente através de descarregamento gratuito na Internet. A obra também deve estar disponível numa forma
utilizável e modificável.
2. Redistribuição: A licença não deve restringir a possibilidade de alguém vender ou distribuir a obra em si mesma, ou
enquanto parte de um pacote que reúna obras de fontes diversas. A licença não deve exigir pagamento de direitos ou de
qualquer outra taxa para tal venda ou distribuição.
3. Reutilização: A licença deve permitir modificações e obras derivadas, e deve permitir que estas sejam distribuídas sob as
mesmas condições em que a obra original foi distribuída.
4. Ausências de restrições tecnológicas: A obra deve ser disponibilizada de forma a que não existam obstáculos tecnológicos
aos actos acima mencionados. Isto pode conseguir-se através da disponibilização da obra num formato de dados aberto, i.e.,
num formato cuja especificação esteja disponível pública e gratuitamente, e cujo uso não esteja sujeito a restrições,
monetárias ou outras.
5. Atribuição: A licença pode exigir, como condição para a redistribuição e reutilização, a atribuição da autoria aos
contribuintes e criadores da obra. Se esta condição for imposta, não deverá sê-lo de forma onerosa. Se a atribuição for
exigida, uma lista de todos os que exigem atribuição deve acompanhar a obra.
Uma obra é aberta quando a sua forma de
distribuição satisfaz as seguintes condições:
6. Integridade: A licença pode exigir, como condição para a distribuição da obra numa forma modificada, que a obra
resultante possua um nome ou número de versão diferentes dos da obra original.
7. Não Discriminação de Pessoas ou Grupos: A licença não discriminará indivíduos ou grupos de indivíduos.
8. Não Discriminação de Domínios de Actividade: A licença não pode restringir o uso da obra num domínio de actividade
específico. Por exemplo, não pode restringir o uso da obra por empresas ou para pesquisa genética.
9. Distribuição da Licença: Os direitos anexos à obra devem ser aplicados também a quem a obra seja redistribuída, sem a
necessidade de que uma licença adicional seja aplicada.
10. A Licença Não Deve Ser Específica de um Pacote: Os direitos anexos à obra não devem depender da inserção da obra
num determinado pacote. Se a obra é extraída de um pacote e usada ou distribuída sob as condições de licença da obra
individual, todos aqueles a quem a obra é redistribuída deverão ter os mesmos direitos que os concedidos pelo pacote
original.
11. A Licença Não Deve Restringir a Distribuição de Outras Obras: A licença não deve restringir outras obras que sejam
distribuídas conjuntamente com a obra licenciada. Por exemplo, a licença não deve impor que todas as obras distribuídas
pelo mesmo meio sejam abertas.
Accessible
Data must be located in such a manner that it can readily be found and in a form that can be used.
Useable
In a format where others can use the data or information. Data should be able to be reused, often for
different purposes, and therefore will require proper background information and metadata.
Assessable
In a state in which judgments can be made as to the data or information’s reliability.
Intelligible
Comprehensive for those who wish to scrutinise something.
Open data must be accessible, useable,
assessable and intelligible ( extracted from
Science as an Open Enterprise, 2012 )
Sharing data,
a challenge?
• “The best thing to do with your data will be thought of by someone else.”
This thought by Rufus Pollock may be inspiring to some, but scary to others.
• Research has shown that those who share data tend to get more citations for their
articles ( Alan Hyndman )
• While publishing the results of research open access has now been widely accepted,
there are still many challenges to making data truly open. do we value data as a
research product?
• Instead of mandating open data and hoping that scientists will comply, we need to
focus on the benefits of sharing data, and make sure that the right incentives are in
place. (Tom Pollard )
http://blogs.biomedcentral.com/bmcblog/2015/03/03/open-data-obstacles-opportunities/
reuse
visibility
recognition
incentivation
• Accesible
• Usable
• Assessable
• Intelligible
Image Jenny Molloy https://www.fosteropenscience.eu/content/how-open-our-research-data-and-why-it-matters CC BY 2.0
http://f1000research.com/channels/arbovirus
Open access channel for papers and data
The Open Knowledge Foundation. Projects involving open data
https://okfn.org/projects/
Global Open Data Index
http://index.okfn.org/
http://exchanges.wiley.com/blog/wp-content/uploads/2014/11/Researcher-Data-Insights-
Infographic-FINAL-REVISED-2.jpg
Standard practice, increase impact and
public benefit
Políticas dos editores para os dados
Ubiquity Press Metajournals
The Journal publishes peer
reviewed data papers describing
public health datasets with high
reuse potential
And be published
Key Points in Data Sharing
Funder policies (check at http://www.sherpa.ac.uk/juliet/)
Findable (good metadata)
Interoperability (formats, standards, software …)
Storage (budget, backup)
Preservation (find repositories http://www.opendoar.org/ http://www.re3data.org/)
Licensing (accessible & reusable! CC0 recommended)
Security/ethical/legal issues (personal/sensitive data)
Quality assessment (make it usable)
…
131
Políticas de dados
abertos dos organismos
financiadores da ciência
6
132
Requisitos dos financiadores para Open data
Europe
UK
USA – NSF, NEH, NIH
… global
Requisitos dos financiadores
Papel da biblioteca – na prática…
National Science Foundation
http://youtu.be/Lc82pxxRkMo
O projeto piloto de
dados abertos da
Comissão Europeia
7
136
Do piloto Open
Access no 7ºPQ ao
piloto dos Dados
Abertos no H2020
Evolução do mandato OA da CE
Piloto OA do 7ºPQ (2008)
• Acordos com Claúsula Especial 39
• 20% das áreas do programa
• Depósito em repositórios
• Orientações OA do ERC: Depósito em
repositórios e periodo de embargo.
Horizonte 2020 (2014)
• Todos os acordos
• 100% das áreas do programa
• Depósito em Repositórios
• Projeto-piloto de Dados Abertos
Open Access no Horizonte 2020
OPEN ACCESS DEFINIDO COMO
PRINCÍPIO GERAL NO HORIZONTE 2020
Multi-beneficiary General Model Grant Agreement
nas disposições aplicáveis no acordo de subvenção:
• artigo 29: ”Dissemination of results -
Open Access - Visibility of EU funding”
• 29.2 Open access to scientific publications;
• 29.3 Open access to research data
http://http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/amga/h2020-amga_en.pdf
Excerto do “Model
Grant Agreement”
29.3 Acesso aberto aos
dados de investigação
http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf
EC Guidelines on Open
Access and Research Data
in Horizon 2020
Documento com orientações
para os benificiários dos
projetos financiados que
integram o piloto de dados
http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf
www.openaire.eu/opendatapilot
Detalhes do projeto
piloto dos dados de
investigação abertos
no H2020
Piloto de dados abertos no H2020
• Quais as áreas científicas abrangidas pelo piloto?
• Qual o objetivo e âmbito do piloto?
• Que dados são abrangido?
• Quais são os requisitos?
• O que precisamos saber sobre gestão de dados?
Questões chave:
Projeto-piloto de Dados Científicos Abertos
• Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2014-2015:
Future and Emerging Technologies
Research infrastructures – part e-Infrastructures
Leadership in enabling and industrial technologies – Information and Communication
Technologies
Societal Challenge: Secure, Clean and Efficient Energy – part Smart cities and communities
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
(Projetos de outras áreas podem aderir voluntariamente).
Piloto de dados abertos no H2020
• 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)
Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2016-2017:
Piloto de dados abertos no H2020
• 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)
Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2016-2017:
PROJETOS DE OUTRAS ÁREAS SÃO ENCORAJADOS A ADERIR VOLUNTARIAMENTE.
Piloto de dados abertos no H2020
Projeto-piloto que visa melhorar e maximizar o acesso e a
reutilização dos dados de investigação gerados por projetos CE.
Objetivo:
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
Piloto de dados abertos no H2020
• 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.
Âmbito – aos beneficiários é requerido o depósito:
Piloto de dados abertos no H2020
Principios:
• Discoverable
• Accessible
• Assessable and intelligible
• Useable beyond the
original purpose for which
it was collected
Piloto de dados abertos no H2020
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).
Requisitos que os beneficiários devem cumprir:
Piloto de dados abertos no H2020
• 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.
Aos beneficiários é requerido o depósito:
Não se aplica a todos os dados (os investigadores definem em função do seu projeto), havendo ainda exceções.
AS OPEN AS POSSIBLE,
AS CLOSED AS NEEDED
Abordagem da Comissão Europeia:
Piloto de dados abertos no H2020
• 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).
• 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.
• Se a realização do objetivo principal do projeto (ação) ficar comprometido com a
disponibilização aberta dos dados.
Os projetos (as ações) podem optar por sair do piloto, na fase de proposta ou durante o
projeto (devidamente justificado no plano de projeto), com base em:
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)
Conclusion:
• These numbers in the proposals for the first calls of Horizon 2020
are encouraging.
• Comprehensive follow up needed
Numbers by Daniel Spichtinger, European Commission, at OpenCon 14-11-15
Razões do opting out
Numbers by Daniel Spichtinger, European Commission, at OpenCon 14-11-15
17.85
35.37
5.32
24.96
7.79
8.71
No data generated
IPR protec on
Confiden ality
Privacy
Jeopardize main objec ve
other
Projetos H2020 no piloto de dados
com participação de organizações PT
REQUISITOS NA PRÁTICA (simplificados)
Projeto-piloto de Dados Científicos Abertos
Criar um plano de gestão dos
dados
Assegurar o depósito num
repositório
Associar licenças CC
Providenciar ferramentas
O foco deve ser o planeamento >> para a disponibilização dos dados,
facilitando o depósito e a licença para permitir a reutilização.
Planos de Gestão de
Dados
8
159
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
DMPTOOL has been developed by the University of California Curation Center
Planos de Gestão de
Dados no piloto de
dados abertos do
H2020
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.
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.
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
How to write a DMP - DEMO
• Template available from https://dmponline.dcc.ac.uk/
1
2
3
4
“The DMP is not a
fixed document…”
Self-assigned ID
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
ID of the
dataset,
assigned by PI
EC guidance
PI’s answer
Initial DMP
5
Template mid-term review DMP
Broad notions: the data and associated metadata should be managed in a way
that allows for future reuse
Several export
formats
6
Repositórios de Dados
9
175
Onde encontrar um repositório?
1. Num arquivo de dados ou repositório externo e de âmbito temático ou disciplinar
2. Num repositório de dados institucional, ou de unidade de investigação devidamente
estabelecido e com facilidades de gestão de dados.
1. Zenodo.org
2. Pesquisar no diretório de repositórios: re3data.org
177
Storage and Trust
Local storage facilities during the research
Network of trustworthy digital repositories for long-term preservation of (a selection of) the
data after the research is finished
Certification of digital repositories in order to establish trust
4 certification standards available
www.re3data.org
www.re3data.org
Zenodo (OpenAIRE/CERN repository)
ZENODO, a destacar:
• Permitir que todos possam partilhar e citar os dados.
• Receber dados multidisciplinares de comunidade científica, investigador
e instituição.
• Proporcionar um interface para ligar dados à informação do projeto de
financiamento.
• Possibilitar agregação via OAI-PMH de qualquer dado ou coleção
armazenada.
• Ligar com outros sistemas de informação e armazenamento (Dropbox,
github).
Fácil de usar!
.
upload
..
describ
e
…
publish
Upload
189
Describe
190
Publish
http://www.datacite.org
191
http://www.altmetric.com
www.openaire.eu
192
193
Serviços da
infraestrutura OpenAIRE
10
195
POLÍTICAS OPEN ACCESS
OpenAIRE implementa as
na União Europeia
OpenAIRE
Dez. 2009 a Nov.
2012
OpenAIREplus
Dez. 2011 – Dez.
2014
OpenAIRE2020
Jan. 2015 a Jun.
2018
www.openaire.eu
Open Research Data Pilot
• 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
Informação útil disponibilizada pelo OpenAIRE
Dados no OpenAIRE
OpenAIRE portal services
Research Data (EC Open Data Pilot)
Funded project pageOpenAIRE info space
Related Publications / research data
Datasets linked to funded projects
Universitat Jaume I :: GEO-C / FOSTER workshop :: 12 Feb. 2016
HYPOX: FP7 PROJECT
52 Publications
from 20 different
OpenAIRE data providers
392 datasets from
PANGAEA
FP7 projects: publications + datasets
HYPOX > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::abb5725eaf2617c39ae240b4ce1cce3e
http://hypox.net
FP7 projects: publications + datasets
HYPOX > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::abb5725eaf2617c39ae240b4ce1cce3e
Open Access funded Publications
aggregated from repositories & journals
Datasets from Data
Repositories
HERMIONE: FP7 PROJECT
469 Publications
from 30 different
OpenAIRE data providers
477 datasets from
PANGAEA
FP7 projects: publications + datasets
HERMIONE > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::5917ccec52c3c8e4b329e72e30d84cd6
http://hypox.net
FP7 projects: publications + datasets
HYPOX > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::abb5725eaf2617c39ae240b4ce1cce3e
Open Access funded Publications
aggregated from repositories & journals
Datasets from Data
Repositories
Gestão de Dados Científicos
O PAPEL DOS PROFISSIONAIS DE INFORMAÇÃO
O DESAFIO DOS DADOS ABERTOS
Pedro Príncipe, pedroprincipe@sdum.uminho.pt

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Workshop APDIS sobre Gestão de Dados Científicos

  • 1. Gestão de Dados Científicos O PAPEL DOS PROFISSIONAIS DE INFORMAÇÃO O DESAFIO DOS DADOS ABERTOS Pedro Príncipe, pedroprincipe@sdum.uminho.pt Workshop – 20/04/2016
  • 2. AGENDA – workshop: Gestão de dados Científicos 1ª PARTE (09H00-10H30) Papel dos profissionais de informação 1. Gestão de Dados Científicos 2. Planos de intervenção e estratégias na gestão dos dados científicos. 3. Gestão de dados nas organizações e o papel dos profissionais de informação. 4. Ciclo de vida dos dados científicos e as etapas na gestão dos dados. 5. Recursos para formação de profissionais de informação e investigadores. 2ª PARTE (11H00-13H00) Desafio dos Dados Abertos 1. Políticas de dados abertos dos organismos financiadores da ciência. 2. O projeto piloto de dados abertos da Comissão Europeia. 3. Planos de Gestão de Dados. 4. Repositórios de Dados. 5. Serviços da infraestrutura OpenAIRE.
  • 4. O que são dados científicos… http://epicgraphic.com/data-cake
  • 5. 5 Todo o tipo de registos produzidas no decurso da investigação.
  • 6. DADOS CIENTÍFICOS Definição da OCDE: ◦ “registos factuais usados como fontes primárias na investigação científica, e que são geralmente aceites na comunidade científica como necessários para validar os resultados de investigação”.
  • 7. 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
  • 8. Criar os dados Processar os dados Analisar os dados Preservar os dados Dar acesso aos dados Reutilizar os dados
  • 10. IMAGE: HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/DMH650/4031607067/IN/GALLERY-WLEF70-72157633022909105/ 10 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
  • 11.
  • 12.
  • 13. 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:
  • 14. Planos de intervenção e estratégias na gestão dos dados científicos 2 14
  • 15. 6 regras para as instituições de investigação 1. Compreender como a instituição lida com dados científicos. 2. Conceber um caso para Gestão de Dados e reunir apoios. 3. Definir o posicionamento da sua instituição sobre a GDC para instituir uma política e estratégia. 4. Assegurar que os investigadores estão conscientes sobre os dados que existem disponíveis. 5. Providenciar serviços robustos de armazenamento de dados e fáceis de utilizar. 6. Tornar mais fácil aos outros encontrarem e citarem dados de investigação. 15
  • 16. CICLO DE VIDA DA INVESTIGAÇÃO DMPs, dados existentes, documentação, metadados, datasets, depositar, partilhar INFRAESTRUTURA Arquivos de dados, repositórios, acesso, licenças, preservação, cloud, DOI GOVERNAÇÃO Financiadores, Universidades, Instituições de Investigação, Políticas, Protocolos PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
  • 17. Quem está envolvido na instituição? Bibliotecas Serviços de TIC Gabinetes de investigação LERU roadmap:  researchers,  academic faculty,  senior managers such as Vice- Rectors Research,  doctoral training centers,  planning offices,  research support staff,  legal offices,  IT services,  libraries and information services
  • 18. Serviços de Suporte Infraestrutura e normalização Políticas e prática por disciplinas Competências e recursos humanos Áreas de envolvimento das Bibliotecas
  • 19. O que é que a GDC oferece às Bibliotecas… Possibilidade: ◦ De estabelecer credibilidade numa nova área de envolvimento. ◦ De explorar e aprender novas competências técnicas. Oportunidade: ◦ De aproximação à comunidade de investigadores e seus processos de investigação (relações de trabalho mais próximas). ◦ De ‘sujar as mãos’ com dados não publicados ou dados em bruto que são os blocos de construção do conhecimento.
  • 20. Ligue des Bibliothèques Européennes de Recherche Association of European Research Libraries League of European Research Universities
  • 21. Gestão de dados nas organizações e o papel dos profissionais de informação. 3 21
  • 22. Research Data: The Library's Role - Catherine Clark
  • 23. Recomendações da LIBER sobre o papel das bibliotecas 23
  • 24. Ten recommendations for libraries to get started with research data management : 1. Offer research data management support, including data management plans for grant applications, intellectual property rights ad-vice and information materials. Assist facul-ty with data management plans and the in-tegration of data management into the cur-riculum. 2. Engage in the development of metadata and data standards and provide metadata services for research data. 3. Create Data Librarian posts and develop professional staff skills for data librarian-ship. 4. Actively participate in institutional research data policy development, including re- source plans. Encourage and adopt open data policies where appropriate in the re- search data life cycle. 5. Liaise and partner with researchers, re-search groups, data archives and data cen-ters to foster an interoperable infrastruc-ture for data access, discovery and data sharing. 24
  • 25. Ten recommendations for libraries to get started with research data management : 6. Support the lifecycle for research data by providing services for storage, discovery and permanent access. 7. Promote research data citation by applying persistent identifiers to research data. 8. Provide an institutional Data Catalogue or Data Repository, depending on available in- frastructure. 9. Get involved in subject specific data man-agement practice. 10. Offer or mediate secure storage for dynam-ic and static research data in co-operation with institutional IT units and/or seek ex-ploitation of appropriate cloud services. 25
  • 26. 10 Recommendations for libraries to get started with research data management Regrouping the recommendations – Areas of engagement Support services #1 Offer research data management support, including data management plans for grant applications, intellectual property rights advice and information materials. Assist faculty with data management plans and the integration of data management into the curriculum. #6 Support the lifecycle for research data by providing services for storage, discovery and permanent access. Infrastructure & standards #2 Engage in the development of metadata and data standards and provide metadata services for research data. #5 Liaise and partner with researchers, research groups, data archives and data centers to foster an interoperable infrastructure for data access, discovery and data sharing. #7 Promote research data citation by applying persistent identifiers to research data. #8 Provide an institutional Data Catalogue or Data Repository, depending on available infrastructure. #10 Offer or mediate secure storage for dynamic and static research data in co-operation with institutional IT units and/or seek exploitation of appropriate cloud services. Policy & disciplinary practices #4 Actively participate in institutional research data policy development, including resource plans. Encourage and adopt open data policies where appropriate in the research data life cycle. #7 ... (with some disciplinary views on data citation) Skills & staffing #3 Create Data Librarian posts and develop professional staff skills for data librarianship. #1 … and the integration of data management into the curriculum. 26
  • 27. Recomendações da LIBER revisitadas Serviços de suporte #1 #6 Infraestrutura & normalização #2 #5 #7 #8 #10 Políticas & prática por disciplinas #4 #7 Competências & recursos humanos #3 #1 27
  • 28. 1. Apoio na gestão dos dados científicos Offer research data management support, including data management plans for grant applications, intellectual property rights advice and information materials. Assist faculty with data management plans and the integration of data management into the curriculum. 28
  • 30. http://www.monash.edu/library/researchdata Serviços, recursos e guias para a gestão de dados científicos na Universidade Monash
  • 31. 2. Desenvolvimento de normas e serviços de metadados Engage in the development of metadata and data standards and provide metadata services for research data. 31
  • 35. 3. Desenvolvimento de competências Create Data Librarian posts and develop professional staff skills for data librarianship. 35
  • 36.
  • 38.
  • 39. 4. Políticas institucionais de gestão dos dados Actively participate in institutional research data policy development, including resource plans. Encourage and adopt open data policies where appropriate in the research data life cycle. 39
  • 40. Políticas institucionais de GDC 40 http://youtu.be/V8IIdfBAr_0
  • 41.
  • 42. 5. Trabalhar em articulação com os parceiros para fomentar infraestruturas Liaise and partner with researchers, research groups, data archives and data centers to foster an interoperable infrastructure for data access, discovery and data sharing. 42
  • 43. Quem está envolvido na instituição? Bibliotecas Serviços de TIC Gabinetes de investigação LERU roadmap:  researchers,  academic faculty,  senior managers such as Vice- Rectors Research,  doctoral training centers,  planning offices,  research support staff,  legal offices,  IT services,  libraries and information services
  • 44. PhD student university research team individual researcher supra- university Where do I safely keep my data from my fieldwork, as I travel home? How can I best keep years worth of research data secure and accessible for when I and others need to re-use it? How do we ensure compliance to funders’ requirement for several years of open access to data? How do we ensure we have access to our research data after some of the team have left? How can our research collaborations share data, and make them available once complete? Seeking the real win + win + win + win + win…… Tony Weir, Director, IT Infrastructure, UoE
  • 45. 6. Disponibilizar serviços de curadoria no ciclo de vida dos dados científicos Support the lifecycle for research data by providing services for storage, discovery and permanent access. 45
  • 48. 7. Citação dos dados e links e identificadores permanentes Promote research data citation by applying persistent identifiers to research data. 48
  • 50. Australian National Data Service. http://www.ands.org.au/cite-data/index.html Identification of datasets favours their use and citation
  • 51.
  • 52.
  • 53. 8. Repositórios de dados Provide an institutional Data Catalogue or Data Repository, depending on available infrastructure. GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS @ SEMINÁRIO BAD, 16 DE SETEMBRO DE 2014 53
  • 54.
  • 55. IMAGE: HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/DMH650/4031607067/IN/GALLERY-WLEF70-72157633022909105/ 55 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
  • 56. 9. Envolva-se e pratique a gestão de dados científicos Get involved in subject specific data management practice. 56
  • 58. 10. Oferecer ou mediar serviços de armazenamento Offer or mediate secure storage for dynamic and static research data in co-operation with institutional IT units and/or seek exploitation of appropriate cloud services. 58
  • 59. PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES Planeamento da gestão de dados Gestão de active data Seleção de dados e utilização Repositórios de dados Catálogos de dadosINFRAESTRUTURA Arquivos de dados, repositórios, acesso, licenças, preservação, cloud, DOI Política e estratégia de GDC Planos de negócio e sustentabilidade . suporte . guias . formação
  • 62. PLANO DE INTERVENÇÃO • Elaborado em janeiro de 2014 • Apresentado a toda a equipa dos SDUM em março de 2014 • Resulta de um trabalho de análise da equipa de projetos Open Access • Define 10 eixos de intervenção • 33 ações programadas para 2014 e 2015
  • 63. Áreas estratégicas do plano de intervenção 2014-2015 dos SDUM: Diagnóstico & política Serviços de suporte & informação Infraestruturas & normalização Competências & recursos humanos
  • 64. Universidade do Minho Serviços de Documentação Diagnóstico: 1) passo - Inquérito sobre Dados Científicos na UMinho Diagnóstico & política
  • 65. Universidade do Minho Serviços de Documentação Tem conhecimento do projeto-piloto de dados abertos da Comissão Europeia no âmbito do programa quadro H2020? Possui algum plano para a gestão de dados resultantes da sua investigação (por exemplo, política de preservação de dados, política de gestão de registos, estratégia de eliminação de dados)? 80% NÃO 84% NÃO 16% SIM Que tipo de serviços gostaria que a UMinho fornecesse para garantir o acesso aos dados? 73% sistema de backup 65% serviços de armazenamento e preservação 40% apoio técnico na elaboração de Planos de Gestão de dados Diagnóstico: 1) passo - Inquérito sobre Dados Científicos na Uminho (destaques)
  • 66. Diagnóstico: 2) passo – comunidades piloto  Identificação, observação e descrição de 3 a 5 casos para estudo:  Trabalho baseado no DAF (Data Asset Framework) - http://www.data-audit.eu  Com utilização adicional do CARDIO - http://cardio.dcc.ac.uk  Preparar a informação das comunidades selecionadas de acordo do guião DAF. Diagnóstico & política
  • 67. https://dmponline.dcc.ac.uk Aplicação para planos de gestão de dados Serviços de suporte & informação
  • 68. Guias e materiais de (in)formação GDC Serviços de suporte & informação
  • 69. www.zenodo.org Coleção no Repositório de dados Zenodo Infraestruturas & normalização
  • 70. Dados ligados a artigos no RepositóriUM Infraestruturas & normalização
  • 72. 72 Porque boa investigação necessita de bons dados Os Conjuntos de Dados Científicos de HOJE são as coleções das Bibliotecas de AMANHÃ…
  • 73. A ter em atenção… Discutir barreiras e fragilidades. Identificar os principais parceiros para embarcar nesta aventura. Considerar a cultura institucional e o ambiente interno.
  • 74.
  • 75. LERU roadmap Dados Científicos – do ponto de vista da instituição com a responsabilidade de gerir os dados, inclui: ◦ Todos os dados produzidos e recolhidos por investigadores no decurso do seu trabalho de investigação e para a qual a instituição tem a responsabilidade de curadoria. ◦ Dados de terceiros que podem ter sido originados dentro da instituição ou externamente.
  • 76. LERU roadmap: conteúdo 1. Policy and Leadership 2. Advocacy 3. Selection and Collection, Curation, Description, Citation, Legal Issues 4. Research Data Infrastructure 5. Costs 6. Roles, Responsibilities and Skills 7. Recommendations
  • 77. LERU roadmap: recomendações Individual LERU members should explore the formation of an RDM Steering Group or similar which brings together the range of critical institutional stakeholders and provides a forum for planning and operational oversight. Each LERU member should consider developing an institutional Roadmap for Research Data (if they have not done so already) which sets out the strategic objectives, tasks and actions required for compliance with research funder directives. Every LERU member should develop and promulgate an institutional data policy which clarifies institutional roles and responsibilities for RDM to all stakeholders in the RDM process.
  • 78.
  • 79. PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES Roadmaps, planos e estratégias de intervenção. Definição de requisitos técnicos e diagnósticos. Desenvolvimento da política de dados científicos. Implementação de formação, ferramentas e serviços piloto. Protocolos para utilização e partilha de recursos. GOVERNAÇÃO Financiadores, Universidades, Instituições de Investigação, Políticas, Protocolos
  • 80. Ver alguns exemplos de políticas OBSERVAÇÃO 80
  • 82. Monash University's Research Data Management Strategy and Strategic Plan 2012-2015 82
  • 83. Monash University's Research Data Management Strategy and Strategic Plan 2012-2015 83
  • 85.
  • 86.
  • 87. Ciclo de vida dos dados científicos e as etapas na gestão dos dados. 4 87
  • 88. Scheme from University of California- Irvine http://www.lib.uci.edu/dss
  • 89. GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS Gestão de dados científicos ou curadoria de dados é a atividade de organização e utilização de dados desde o momento da sua criação, com a finalidade de garantir o seu armazenamento, a sua pesquisa e respetiva reutilização. Na Gestão de Dados Científicos estão envolvidos vários processos: ◦Planeamento de dados > Criação de dados > Documentação dos dados > Acesso e utilização dos dados > Armazenamento e backups > Partilha dos dados > Preservação dos dados.
  • 90. Digital Curation Centre - UK Um visão integrada: 90
  • 91. PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES CICLO DE VIDA DA INVESTIGAÇÃO DMPs, dados existentes, documentação, metadados, datasets, depositar, partilhar CollaborateConceber Design Experiment Publish DivulgarAnalyseProjetar ColaborarTestar PublicarAnalisar DOCUMENTAÇÃOCRIAÇÃOPLANEAMENTO PARTILHAARMAZENAMENTOACESSO Plataformas para armazenamento, descrição e de gestão dados Aplicações para Planeamento Repositórios e Revistas científicas
  • 92. CICLO DE VIDA DA INVESTIGAÇÃO DMPs, dados existentes, documentação, metadados, datasets, depositar, partilhar CollaborateConceber Design Experiment Publish DivulgarAnalyseProjetar ColaborarTestar PublicarAnalisar Plataformas para armazenamento, descrição e de gestão dados Aplicações para Planeamento Repositórios e Revistas científicas PROCESSOS E ÁREAS DE AÇÃO NAS INSTITUIÇÕES
  • 93. Gestão de Dados Científicos Um dos primeiros requisitos é que os conjuntos de dados sejam acompanhados de informação que descreva a sua origem (tempo ou espaço, métodos e instrumentos de recolha), âmbito, autoria, propriedade e condições de reutilização, ou seja, de metadados. Em paralelo com a interoperabilidade tecnológica, a existência de metadados adequados e normalizados é um requisito essencial para o acesso e reutilização dos dados científicos. 93
  • 94. DOCUMENTAÇÃO E METADADOS Repositórios de dados científicos e a normalização dos metadados. Difícil uniformizar a descrição entre domínios ceintíficos. A descrição dos conjuntos de dados ainda se pode considerar muito pouco desenvolvida. Ao nível do conjunto têm sido adoptados modelos genéricos como o do Dublin Core, já muito utilizado nos repositórios institucionais. Projecto DataShare (Edimburgo, Oxford e Southampton) 94
  • 95. Necessidade dos metadados 95 Public Research Community Project Researcher Metadata may not be required if you are working alone on your own computer, but become crucial when data are shared online. Metadata help to place your dataset in a broader context, allowing those outside your institution, discipline, or research environment to understand how to interpret your data.
  • 97.
  • 98.
  • 99. Recursos para formação de profissionais de informação e investigadores. 5 99
  • 100.
  • 101. Temas comuns da Formação GDC nos programas de referências europeus O que são dados? Papéis de responsabilidades Políticas Gestão de dados Partilha de dados DMPs Ferramentas e serviços Armazenamento Acesso Questões éticas Publicação Preservação Citação Licenças …
  • 102. Essentials 4 Data Support http://datasupport.researchdata.nl/en/ 102
  • 103.
  • 105. DIY Training Kit for Librarians http://datalib.edina.ac.uk/mantra/libtraining.html 105
  • 107. DIY Training Kit for Librarians http://datalib.edina.ac.uk/mantra/libtraining.html 107
  • 108.
  • 109. RDM Support (University of Amsterdam) http://figshare.com/articles/RDM_Support_basic_training_course_for_informat ion_specialists/1285313 109
  • 111. Course comparisons RDMRose Intro & roles Policy & practice Lifecycle & DMPs Support landscape (Open) data RDM, repositories, metadata & citation Case study & job descriptions Roles & responsibilities. Reflecton. Essentials 4 data support Definitions Planning Collecting, describing & storing data Archive, publish, cite data Policy, practice, licensing Data support, roles, case studies SupportDM Intro to data & RDM Supporting researchers DMPs What to keep and why Cataloguing data Data sharing RDM Support Intro to RDM Data & services DMPs Data storage & retention Data description Rules on research data Data sharing and reuse DIY Kit Research data explained DMPs Documentation Storage & security Ethics & copyright Data sharing Case study Intros Policy DMPs Description Storage Case studiesRoles Legal issues Archive & share Support & services Sarah Jones @sjDCC slide http://www.dcc.ac.uk/sites/default/files/documents/events/workshops/Comparing-notes/RDM-courses.pptx
  • 112. Precisamos de Adquirir confiança! E compreender as diferentes questões técnicas e estratégicas. Adquirir Formação! Arriscar fazer. 112
  • 113.
  • 114. Diagrama da classificação do projeto FOSTER
  • 115. Diagrama da classificação do projeto FOSTER
  • 117. AGENDA – workshop: Gestão de dados Científicos 1ª PARTE (09H00-10H30) Papel dos profissionais de informação 1. Gestão de Dados Científicos 2. Planos de intervenção e estratégias na gestão dos dados científicos. 3. Gestão de dados nas organizações e o papel dos profissionais de informação. 4. Ciclo de vida dos dados científicos e as etapas na gestão dos dados. 5. Recursos para formação de profissionais de informação e investigadores. 2ª PARTE (11H00-13H00) Desafio dos Dados Abertos 6. Políticas de dados abertos dos organismos financiadores da ciência. 7. O projeto piloto de dados abertos da Comissão Europeia. 8. Planos de Gestão de Dados. 9. Repositórios de Dados. 10. Serviços da infraestrutura OpenAIRE.
  • 118. Porquê Open Data? Economizar tempo Permitir reprodutibilidade Vantagem da citação Novos usos e aplicações Preservar os dados para investigações futuras Confere maior robustez ao registo “CARROTS” HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/PLUSHOFF/ CC-BY 2.0 “DON’T MAKE ME USE THIS” HTTPS://WWW.FLICKR.COM/PHOTOS/TRINITY/ CC—BY-SA 2.0”
  • 119. Uma obra é aberta quando a sua forma de distribuição satisfaz as seguintes condições: 1. Acesso: A obra deve ser disponibilizada na íntegra por um preço que não exceda o custo razoável de reprodução, preferencialmente através de descarregamento gratuito na Internet. A obra também deve estar disponível numa forma utilizável e modificável. 2. Redistribuição: A licença não deve restringir a possibilidade de alguém vender ou distribuir a obra em si mesma, ou enquanto parte de um pacote que reúna obras de fontes diversas. A licença não deve exigir pagamento de direitos ou de qualquer outra taxa para tal venda ou distribuição. 3. Reutilização: A licença deve permitir modificações e obras derivadas, e deve permitir que estas sejam distribuídas sob as mesmas condições em que a obra original foi distribuída. 4. Ausências de restrições tecnológicas: A obra deve ser disponibilizada de forma a que não existam obstáculos tecnológicos aos actos acima mencionados. Isto pode conseguir-se através da disponibilização da obra num formato de dados aberto, i.e., num formato cuja especificação esteja disponível pública e gratuitamente, e cujo uso não esteja sujeito a restrições, monetárias ou outras. 5. Atribuição: A licença pode exigir, como condição para a redistribuição e reutilização, a atribuição da autoria aos contribuintes e criadores da obra. Se esta condição for imposta, não deverá sê-lo de forma onerosa. Se a atribuição for exigida, uma lista de todos os que exigem atribuição deve acompanhar a obra.
  • 120. Uma obra é aberta quando a sua forma de distribuição satisfaz as seguintes condições: 6. Integridade: A licença pode exigir, como condição para a distribuição da obra numa forma modificada, que a obra resultante possua um nome ou número de versão diferentes dos da obra original. 7. Não Discriminação de Pessoas ou Grupos: A licença não discriminará indivíduos ou grupos de indivíduos. 8. Não Discriminação de Domínios de Actividade: A licença não pode restringir o uso da obra num domínio de actividade específico. Por exemplo, não pode restringir o uso da obra por empresas ou para pesquisa genética. 9. Distribuição da Licença: Os direitos anexos à obra devem ser aplicados também a quem a obra seja redistribuída, sem a necessidade de que uma licença adicional seja aplicada. 10. A Licença Não Deve Ser Específica de um Pacote: Os direitos anexos à obra não devem depender da inserção da obra num determinado pacote. Se a obra é extraída de um pacote e usada ou distribuída sob as condições de licença da obra individual, todos aqueles a quem a obra é redistribuída deverão ter os mesmos direitos que os concedidos pelo pacote original. 11. A Licença Não Deve Restringir a Distribuição de Outras Obras: A licença não deve restringir outras obras que sejam distribuídas conjuntamente com a obra licenciada. Por exemplo, a licença não deve impor que todas as obras distribuídas pelo mesmo meio sejam abertas.
  • 121. Accessible Data must be located in such a manner that it can readily be found and in a form that can be used. Useable In a format where others can use the data or information. Data should be able to be reused, often for different purposes, and therefore will require proper background information and metadata. Assessable In a state in which judgments can be made as to the data or information’s reliability. Intelligible Comprehensive for those who wish to scrutinise something. Open data must be accessible, useable, assessable and intelligible ( extracted from Science as an Open Enterprise, 2012 )
  • 122. Sharing data, a challenge? • “The best thing to do with your data will be thought of by someone else.” This thought by Rufus Pollock may be inspiring to some, but scary to others. • Research has shown that those who share data tend to get more citations for their articles ( Alan Hyndman ) • While publishing the results of research open access has now been widely accepted, there are still many challenges to making data truly open. do we value data as a research product? • Instead of mandating open data and hoping that scientists will comply, we need to focus on the benefits of sharing data, and make sure that the right incentives are in place. (Tom Pollard ) http://blogs.biomedcentral.com/bmcblog/2015/03/03/open-data-obstacles-opportunities/ reuse visibility recognition incentivation • Accesible • Usable • Assessable • Intelligible
  • 123. Image Jenny Molloy https://www.fosteropenscience.eu/content/how-open-our-research-data-and-why-it-matters CC BY 2.0
  • 124.
  • 126. The Open Knowledge Foundation. Projects involving open data https://okfn.org/projects/
  • 127. Global Open Data Index http://index.okfn.org/
  • 129. Políticas dos editores para os dados
  • 130. Ubiquity Press Metajournals The Journal publishes peer reviewed data papers describing public health datasets with high reuse potential And be published
  • 131. Key Points in Data Sharing Funder policies (check at http://www.sherpa.ac.uk/juliet/) Findable (good metadata) Interoperability (formats, standards, software …) Storage (budget, backup) Preservation (find repositories http://www.opendoar.org/ http://www.re3data.org/) Licensing (accessible & reusable! CC0 recommended) Security/ethical/legal issues (personal/sensitive data) Quality assessment (make it usable) … 131
  • 132. Políticas de dados abertos dos organismos financiadores da ciência 6 132
  • 133. Requisitos dos financiadores para Open data Europe UK USA – NSF, NEH, NIH … global
  • 135. Papel da biblioteca – na prática… National Science Foundation http://youtu.be/Lc82pxxRkMo
  • 136. O projeto piloto de dados abertos da Comissão Europeia 7 136
  • 137. Do piloto Open Access no 7ºPQ ao piloto dos Dados Abertos no H2020
  • 138. Evolução do mandato OA da CE Piloto OA do 7ºPQ (2008) • Acordos com Claúsula Especial 39 • 20% das áreas do programa • Depósito em repositórios • Orientações OA do ERC: Depósito em repositórios e periodo de embargo. Horizonte 2020 (2014) • Todos os acordos • 100% das áreas do programa • Depósito em Repositórios • Projeto-piloto de Dados Abertos
  • 139. Open Access no Horizonte 2020 OPEN ACCESS DEFINIDO COMO PRINCÍPIO GERAL NO HORIZONTE 2020 Multi-beneficiary General Model Grant Agreement nas disposições aplicáveis no acordo de subvenção: • artigo 29: ”Dissemination of results - Open Access - Visibility of EU funding” • 29.2 Open access to scientific publications; • 29.3 Open access to research data http://http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/amga/h2020-amga_en.pdf
  • 140. Excerto do “Model Grant Agreement” 29.3 Acesso aberto aos dados de investigação http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf
  • 141. EC Guidelines on Open Access and Research Data in Horizon 2020 Documento com orientações para os benificiários dos projetos financiados que integram o piloto de dados http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf www.openaire.eu/opendatapilot
  • 142.
  • 143. Detalhes do projeto piloto dos dados de investigação abertos no H2020
  • 144. Piloto de dados abertos no H2020 • Quais as áreas científicas abrangidas pelo piloto? • Qual o objetivo e âmbito do piloto? • Que dados são abrangido? • Quais são os requisitos? • O que precisamos saber sobre gestão de dados? Questões chave:
  • 145. Projeto-piloto de Dados Científicos Abertos • Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2014-2015: Future and Emerging Technologies Research infrastructures – part e-Infrastructures Leadership in enabling and industrial technologies – Information and Communication Technologies Societal Challenge: Secure, Clean and Efficient Energy – part Smart cities and communities 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 (Projetos de outras áreas podem aderir voluntariamente).
  • 146. Piloto de dados abertos no H2020 • 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) Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2016-2017:
  • 147. Piloto de dados abertos no H2020 • 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) Áreas científicas abrangidas pelo projeto-piloto 2016-2017: PROJETOS DE OUTRAS ÁREAS SÃO ENCORAJADOS A ADERIR VOLUNTARIAMENTE.
  • 148. Piloto de dados abertos no H2020 Projeto-piloto que visa melhorar e maximizar o acesso e a reutilização dos dados de investigação gerados por projetos CE. Objetivo: 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
  • 149. Piloto de dados abertos no H2020 • 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. Âmbito – aos beneficiários é requerido o depósito:
  • 150. Piloto de dados abertos no H2020 Principios: • Discoverable • Accessible • Assessable and intelligible • Useable beyond the original purpose for which it was collected
  • 151. Piloto de dados abertos no H2020 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). Requisitos que os beneficiários devem cumprir:
  • 152. Piloto de dados abertos no H2020 • 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. Aos beneficiários é requerido o depósito: Não se aplica a todos os dados (os investigadores definem em função do seu projeto), havendo ainda exceções.
  • 153. AS OPEN AS POSSIBLE, AS CLOSED AS NEEDED Abordagem da Comissão Europeia:
  • 154. Piloto de dados abertos no H2020 • 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). • 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. • Se a realização do objetivo principal do projeto (ação) ficar comprometido com a disponibilização aberta dos dados. Os projetos (as ações) podem optar por sair do piloto, na fase de proposta ou durante o projeto (devidamente justificado no plano de projeto), com base em:
  • 155. 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) Conclusion: • These numbers in the proposals for the first calls of Horizon 2020 are encouraging. • Comprehensive follow up needed Numbers by Daniel Spichtinger, European Commission, at OpenCon 14-11-15
  • 156. Razões do opting out Numbers by Daniel Spichtinger, European Commission, at OpenCon 14-11-15 17.85 35.37 5.32 24.96 7.79 8.71 No data generated IPR protec on Confiden ality Privacy Jeopardize main objec ve other
  • 157. Projetos H2020 no piloto de dados com participação de organizações PT
  • 158. REQUISITOS NA PRÁTICA (simplificados) Projeto-piloto de Dados Científicos Abertos Criar um plano de gestão dos dados Assegurar o depósito num repositório Associar licenças CC Providenciar ferramentas O foco deve ser o planeamento >> para a disponibilização dos dados, facilitando o depósito e a licença para permitir a reutilização.
  • 159. Planos de Gestão de Dados 8 159
  • 160. 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
  • 161. DMPTOOL has been developed by the University of California Curation Center
  • 162.
  • 163. Planos de Gestão de Dados no piloto de dados abertos do H2020
  • 164. 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.
  • 165. 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.
  • 166. 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
  • 167. How to write a DMP - DEMO • Template available from https://dmponline.dcc.ac.uk/ 1
  • 168. 2 3
  • 169. 4
  • 170. “The DMP is not a fixed document…” Self-assigned ID
  • 171. 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
  • 172. ID of the dataset, assigned by PI EC guidance PI’s answer Initial DMP 5
  • 173. Template mid-term review DMP Broad notions: the data and associated metadata should be managed in a way that allows for future reuse
  • 176.
  • 177. Onde encontrar um repositório? 1. Num arquivo de dados ou repositório externo e de âmbito temático ou disciplinar 2. Num repositório de dados institucional, ou de unidade de investigação devidamente estabelecido e com facilidades de gestão de dados. 1. Zenodo.org 2. Pesquisar no diretório de repositórios: re3data.org 177
  • 178. Storage and Trust Local storage facilities during the research Network of trustworthy digital repositories for long-term preservation of (a selection of) the data after the research is finished Certification of digital repositories in order to establish trust 4 certification standards available
  • 181.
  • 182.
  • 183.
  • 184.
  • 185.
  • 187. ZENODO, a destacar: • Permitir que todos possam partilhar e citar os dados. • Receber dados multidisciplinares de comunidade científica, investigador e instituição. • Proporcionar um interface para ligar dados à informação do projeto de financiamento. • Possibilitar agregação via OAI-PMH de qualquer dado ou coleção armazenada. • Ligar com outros sistemas de informação e armazenamento (Dropbox, github). Fácil de usar!
  • 192. 192
  • 193. 193
  • 194.
  • 196. POLÍTICAS OPEN ACCESS OpenAIRE implementa as na União Europeia OpenAIRE Dez. 2009 a Nov. 2012 OpenAIREplus Dez. 2011 – Dez. 2014 OpenAIRE2020 Jan. 2015 a Jun. 2018
  • 198. Open Research Data Pilot • 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 Informação útil disponibilizada pelo OpenAIRE
  • 200. OpenAIRE portal services Research Data (EC Open Data Pilot) Funded project pageOpenAIRE info space
  • 201. Related Publications / research data
  • 202. Datasets linked to funded projects Universitat Jaume I :: GEO-C / FOSTER workshop :: 12 Feb. 2016
  • 203. HYPOX: FP7 PROJECT 52 Publications from 20 different OpenAIRE data providers 392 datasets from PANGAEA
  • 204. FP7 projects: publications + datasets HYPOX > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::abb5725eaf2617c39ae240b4ce1cce3e http://hypox.net
  • 205. FP7 projects: publications + datasets HYPOX > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::abb5725eaf2617c39ae240b4ce1cce3e Open Access funded Publications aggregated from repositories & journals Datasets from Data Repositories
  • 206. HERMIONE: FP7 PROJECT 469 Publications from 30 different OpenAIRE data providers 477 datasets from PANGAEA
  • 207. FP7 projects: publications + datasets HERMIONE > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::5917ccec52c3c8e4b329e72e30d84cd6 http://hypox.net
  • 208. FP7 projects: publications + datasets HYPOX > https://www.openaire.eu/search/project?projectId=corda_______::abb5725eaf2617c39ae240b4ce1cce3e Open Access funded Publications aggregated from repositories & journals Datasets from Data Repositories
  • 209. Gestão de Dados Científicos O PAPEL DOS PROFISSIONAIS DE INFORMAÇÃO O DESAFIO DOS DADOS ABERTOS Pedro Príncipe, pedroprincipe@sdum.uminho.pt