Research Data Management Checklist

PIANIFICAZIONE In caso, rivolgiti a Ufficio Privacy e Supporto al DPO, Ufficio Proprietà Intellettuale, Comitato Etico 6.1. Utilizza un registro per cercare repository adatti ai tuoi dati e per controllane i requisiti (come re3data) 6.2. Se esiste un repository fidato e specifico per il tuo ambito disciplinare, utilizza quello, se no scegli il repository della tua istituzione di afferenza (come Dataverse UNIMI), o, come ultima scelta, un repository generalista 6.3. Scegli un repository che: garantisca la preservazione dei dati a lunghissimo termine, assegni un Persistent Identifier (e.g. DOI), consenta l’associazione di metadati, l’assegnazione di licenze, l’accesso aperto (ma controllato), e abbia una chiara policy – approfondisci qui RACCOLTA, ELABORAZIONE E ANALISI 8. Definisci una metodologia e processi standard di analisi ed elaborazione dei dati –utilizza electronic lab notebooks e procedi all’eventuale preregistrazione del metodo 9. Conserva i dati in appositi spazi di storage a medio termine (come OneDrive), provvedendo a periodici backup 10.Raccogli la documentazione necessaria per comprendere i dati in un README file 11.Assicura la qualità dei dati attraverso processi metodici 12.Aggiorna il DMP PRESERVAZIONE E CONDIVISIONE 13.Valuta quali dati è necessario depositare nel repository –approfondisci qui 14.Controlla di avere tutti i requisiti e permessi necessari per il deposito e la pubblicazione 15. Deposita i tuoi dati in dataset nel repository scelto 16.Ricordati di depositare anche il README file e altra documentazione di corredo (e.g.: codici, software, DMP) 17.Compila esaustivamente i metadati del tuo dataset – più descrivi i tuoi dati e più altri ricercatori e ricercatrici potranno comprenderli e riutilizzarli in modo efficace 18.Assegna una licenza al tuo dataset, per indicarne i termini di accesso e le condizioni di riutilizzo – approfondisci qui 19. Pubblica (o sottometti a revisione per la pubblicazione) i dati prodotti della tua ricerca e condividili! 14.1. Chi è il proprietario dei dati e ha, quindi, il diritto di pubblicarli? Hai discusso il deposito dei dati con gli altri (eventuali) membri del gruppo di ricerca? 14.2. Quali sono i requisiti dell’ente finanziatore? 14.3. Quali sono i requisiti del repository scelto? 14.4. Ci sono particolari permessi di partner del progetto sulla base dell’agreement? 14.5. I tuoi dati incorporano dati ri-utilizzati che provengono da parti terze? 14.6. I tuoi dati contengono informazioni personali anonimizzate o pseudo-anonimizzate? –approfondisci qui equi 14.7. I tuoi dati sono commercialmente sensibili? 14.8. Hai ottenuto l’approvazione dal Comitato Etico? 14.9. I tuoi dati rispettano altri eventuali principi etici e le norme in materia di privacy e proprietà intellettuale? 15.1. Fai un ultimo controllo sulla qualità dei tuoi dati e sulla presenza di errori o alterazioni nei file di dati –approfondisci qui 15.2. Assicurati che i file siano in formati aperti e non proprietari 15.3. Controlla che la struttura e le nomenclature del dataset che stai depositando siano conformi con quelle indicate nel README 15.4. Presta particolare attenzione al titolo che darai al tuo dataset: deve essere informativo, chiaro e corrispondere ad una eventuale pubblicazione correlata -se depositi i tuoi dati in Dataverse UNIMI non dimenticare di controllare le linee guida dedicate Includi: 17.1. Una descrizione dettagliata del dataset, spiegandone le finalità, tipologia e provenienza dei dati, come sono stati raccolti e processati, eventuali naming conventions; 17.2.La citazione dell’eventuale pubblicazione correlata; 17.3. Keywords domain-specific; 17.4. Il riferimento ai fondi che hanno finanziato il progetto che ha prodotto i dati; 17.5. Il riferimento ad altro materiale correlato al tuo dataset (e.g.: altri dataset, pubblicazioni, metodo pre-registrato, etc); 17.6. L’indicazione di eventuale software (e la sua versione) richiesto per accedere ai dati CHECKLIST PER LA GESTIONE DEI DATI DELLA RICERCA Un documento di testo dove: 10.1. Spieghi la tipologia dei dati, la loro provenienza, e le relazioni gerarchiche tra i dati in uno stesso dataset 10.2. Tieni traccia delle versioni dei file di dati man mano che vengono elaborati 10.3. Tieni traccia delle nomenclature adottate (e scegline preferibilmente di standard) 10.4. Tieni traccia di software, protocolli e altri strumenti utilizzati per l’elaborazione dei dati –approfondisci qui 1. Identifica la tipologia di dati su cui lavorerai - approfondisci qui equi 2. Tieni sempre presenti i principi FAIR per la gestione dei dati della ricerca –approfondisci qui 3. Controlla il rispetto delle norme in materia di principi etici, privacy e proprietà intellettuale 4. Identifica i metadati che saranno necessari per descrivere i tuoi dati –approfondisci qui 5. Pianifica la struttura che intendi dare ai dati, organizzandoli in dataset 6. Pensa a quale repository scegliere per la preservazione a lungo termine e condivisione 7. Scrivi la prima versione del Data Management Plan (DMP) –approfondisci qui Questa checklist si ispira in generale a documenti analoghi dell’Università di Bologna e dell’Università di Cambridge. La checklist è stata elaborata da Carolina Manfredini, Laura Giovinazzi e Margherita Criveller, le data stewards dell’Università degli Studi di Milano, in collaborazione con la Direzione Performance, Assicurazione qualità, Valutazione e politiche di Open Science – responsabili del supporto a tutte le attività di Open Science e alla gestione dei dati della ricerca –,ed è messa a disposizione della comunità accademica, sia sul sito d’ateneo dedicato al Research Data Management, che nella pagina Zenodo che Unimi dedica alla Scienza Aperta. La nostra Università supporta i principi e le azioni favorevoli alla gestione aperta dei dati della ricerca, presupposto indispensabile della riproducibilità e validazione delle ricerche, della trasparenza dei processi e dell’accesso aperto ai risultati della scienza, impegnandosi ad applicare i più elevati standard per la loro raccolta, archiviazione e conservazione, come indicato nella Policy d’Ateneo sulla gestione dei dati. Per supporto e chiarimenti in merito alla gestione dei dati della ricerca, ai principi FAIR, alla redazione di un Data Management Plan (DMP), alla scelta di un repository per l’archiviazione e condivisione dei dati della ricerca, alla condivisione e anonimizzazione di dati sensibili, rivolgersi a [email protected] Per supporto e chiarimenti in merito all’utilizzo del repository d’Ateneo, Data@UNIMI – costruito sul software Dataverse –rivolgersi a [email protected]