- Il Piano di Gestione dei Dati è un documento dinamico che organizza il ciclo di vita delle informazioni scientifiche.
- L'implementazione dei principi FAIR garantisce che i dati siano tracciabili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili.
- A seconda dell'ente finanziatore, esistono diversi strumenti digitali specializzati che facilitano la stesura di questi piani.
Quando intraprendiamo un progetto di ricerca, a volte commettiamo l'errore di concentrarci esclusivamente sui risultati finali, trascurando la gestione di tutti i dati che generiamo. Tuttavia, elaborare un Piano di Gestione dei Dati (DMP) fin dal primo giorno è fondamentale per evitare che il lavoro diventi caotico e per garantire che altri scienziati possano beneficiare delle nostre scoperte in futuro.
In sostanza, la DMP (Data Management Platform) è un documento dinamico che si evolve con il progetto. La prima versione non deve essere perfetta o estremamente dettagliata, poiché verrà perfezionata man mano che procederemo, rispondendo a domande chiave su come raccogliere, archiviare e pubblicare le nostre informazioni.
Strumenti digitali per la stesura del tuo PGD
Oggigiorno non c'è più bisogno di faticare con un documento Word vuoto, perché esistono applicazioni progettate appositamente per questo scopo. Ad esempio, PGDonline è un'opzione molto affidabile, in quanto è la versione spagnola dello strumento Argos e include modelli adattati ai requisiti di Horizon Europe. È possibile accedervi facilmente tramite un account Google o tramite l'accesso da istituzioni come l'Università di Siviglia.
Se cerchiamo una soluzione più completa, Argos (sviluppato da OpenAIRE) rappresenta lo standard per la gestione e la distribuzione di questi piani. In alternativa, il Digital Curation Center offre DMP Online , uno strumento estremamente affidabile che segue il quadro di riferimento della Commissione europea e si distingue in particolare per la sua checklist, preziosa per garantire che nulla venga trascurato.
Per chi lavora in Catalogna, eiNa DMP è un'alternativa gratuita e completa basata sul modello DCC. Il vantaggio principale di eiNa è la possibilità di condividere il piano con altri colleghi tramite permessi di lettura o scrittura, e offre esempi pratici all'interno del questionario, in modo che i ricercatori non si blocchino durante la stesura.
Struttura dettagliata: cosa dovrebbe includere il piano?
Affinché un piano sia efficace, deve coprire diverse aree critiche. A partire dalle informazioni amministrative , è essenziale indicare il nome del progetto, l'ente finanziatore, il responsabile del progetto (con il relativo codice identificativo) e il sistema di controllo delle versioni del documento.
Riepilogo dei dati
In questa sezione, dobbiamo indicare chiaramente perché desideriamo raccogliere i dati e come questi si inseriscono negli obiettivi dello studio. È fondamentale specificare i formati dei file che verranno utilizzati, se utilizzeremo dati preesistenti e chi potrebbe beneficiare di queste informazioni una volta pubblicate.
L'attuazione dei principi FAIR
Affinché la scienza progredisca, i dati devono essere FAIR (equi, accurati e affidabili). Ciò si articola in quattro pilastri:
- Reperibile: I dati devono essere descritti con metadati accurati e avere identificatori persistenti, come ad esempio DOIoltre a parole chiave chiare.
- Accessibile: È necessario definire quali dati saranno accessibili al pubblico e quali no. In caso di restrizioni, è necessario spiegarne il motivo e specificare se tali restrizioni verranno applicate. repository specifici o software speciali per accedervi.
- Interoperabile (Interoperabile): Si tratta di utilizzare standard e vocabolari comuni in modo che i dati possano scambio tra sistemi intoppi.
- Riutilizzabile: Scegliendo il licenza appropriata e definire se ci sarà un periodo di embargo (ad esempio, per la registrazione di un brevetto) prima che il pubblico possa utilizzarli.
Risorse, sicurezza ed etica
Non si tratta solo di aspetti tecnici; dobbiamo considerare anche quelli finanziari. È necessario stimare i costi economici e umani necessari per garantire che i dati siano conformi ai principi FAIR e assegnare una persona responsabile della loro gestione. Per quanto riguarda la sicurezza delle informazioni , dobbiamo definire i protocolli di archiviazione e trasferimento per prevenire perdite o fughe di dati.
Infine, non possiamo dimenticare gli aspetti etici e legali . Qualsiasi conflitto relativo alla privacy dei soggetti o alle normative sulla protezione dei dati deve essere documentato, così come qualsiasi altra procedura settoriale o nazionale seguita.
Organizzare il flusso di informazioni scientifiche utilizzando strumenti come eiNa o Argos, seguendo gli standard FAIR e specificando costi e sicurezza, consente alla ricerca di essere trasparente e sostenibile nel tempo.