gestão de dados de pesquisa: os princípios fair e as estratégias institucionais
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Gestão de Dados de Pesquisa: os princípios FAIR e as estratégias institucionaisWORKSHOP – 6 DE OUTUBRO DE 2017
BAREND MONS E PEDRO PRÍNCIPE
AgendaApresentação e introdução [09h00-09h15]
A Gestão de Dados de Pesquisa e os princípios FAIR [09h15-10h30]
– Introdução e visão geral dos “FAIR Data Principles”
– Os princípios FAIR na prática – GO FAIR
Gestão de Dados de Pesquisa: estratégias Institucionais [11h00-12h00]
– Áreas de intervenção, serviços e política institucional
– Casos de Estudo
1ª parte– Introdução e visão geral dos “FAIR Data Principles”– Os princípios FAIR na prática – GO FAIR
A GESTÃO DE DADOS DE PESQUISA E OS PRINCÍPIOS FAIR
FAIR DATA PRINCIPLES
Barend Mons, Luiz Olavo Bonino
2ª parte– Áreas de intervenção, serviços e política institucional– Casos de Estudo
GESTÃO DE DADOS DE PESQUISA: ESTRATÉGIAS INSTITUCIONAIS
Áreas de intervenção1
Gestão de Dados de Pesquisa: estratégias InstitucionaisÁREAS DE AÇÃO
CICLO DE VIDA DA INVESTIGAÇÃO
Serviços do ciclo dos dados, planos de gestão de
dados, documentação, metadados, partilhar
INFRAESTRUTURA
Sistemas para armazenamento, arquivos,
repositórios, acesso, licenças, preservação,
identificadores
GOVERNAÇÃO
Políticas, financiamento, consórcios, requisites de financiadores, estratégias
nacionais, Protocolos
Para quem está a começar:6 regras para as Universidades/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, permitindo documentar e partilhar os dados.
6. Tornar mais fácil aos outros encontrarem e citarem dados de investigação.
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Serviços1
Uma visão prática:INFRAESTRUTURAS INSTITUCIONAIS
7 recomendações para apoiar a cauda longa dos dados de pesquisa
Objetivo: desenvolver um conjunto de boas práticas para a gestão de dados no contexto universitário.
Âmbito: dados gerados nas universidades e instituições de investigação e o papel dos repositórios institucionais e das bibliotecas enquanto agentes de gestão de dados nas instituição.
7 recomendações para apoiar acauda longa dos dados de investigação
1. Reconhecer e compreender a diversidade dos dados criados na sua organização, ou através do seu apoio financeiro e desenvolver estruturas adequadas para a gestão desses dados.
2. Dimensionar os mecanismos de financiamento existentes para apoiar a gestão de dados de investigação para pequenos projetos de investigação.
3. Expandir e fortalecer o papel institucional na gestão dos dados de investigação.
4. Desenvolver e aplicar padrões comuns em instituições e domínios para garantir maior interoperabilidade entre os conjuntos de dados.
5. Apoiar a reproducibilidade e a transparência da investigação, ligando dados, software e literatura.
6. Estabelecer estruturas de governança que reflitam as diversas dimensões dos dados de investigação.
7. Desenvolver princípios e políticas coerentes para a recolha e preservação da cauda longa dos dados.
7 recomendações para apoiar acauda longa dos dados de investigação
3. Expandir e fortalecer o papel institucional na gestão dos dados de investigação.
- Muitos conjuntos de dados de cauda longa correm o risco de serem perdidos porque não são administrados adequadamente.
- O suporte local a investigadores aumentará a adoção de padrões e boas práticas de gestão de dados ao longo do ciclo de vida da investigação, melhorando a probabilidade de os dados serem preservados adequadamente, pesquisáveis e reutilizáveis por outros.
“Encorajamos universidades e instituições a oferecer serviços de gestão de dados de investigação…”
“Serviços devem fazer parte da atuação natural das bibliotecas…”
Gestão de Dados de Pesquisa: estratégias InstitucionaisQUESTÕES
1. Quem está envolvido na minha instituição no apoio à gestão de dados? Que unidades ou serviços?
2. Quem (mais) precisa de suporte à Gestão de Dados na minha instituição?
3. Quais os serviços prioritários a desenvolver na minha instituição? Por onde começar?
4. Os sistemas ou serviços que a minha instituição já possui são FAIR?
Política3
Modelo
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