脜pen tilgang til forskningsdata
Universitetsbiblioteket kan gi r氓d og veiledning om h氓ndtering og tilgjengeliggj酶ring av forskningsdata
Hovedinnhold
Forskningsdata er en sentral del av verdiskapingen ved universitetene. 脜 fremme 氓pen tilgang til forskningsdata er en strategi for 氓 utnytte potensialet fullt ut og derved maksimere effekten av forskningsaktiviteter i et digitalt samfunn.
HVORFOR b酶r du gj酶re dataene dine tilgjengelige?听
幸运飞艇计划 har som m氓l at data som er et resultat av de ansattes forskningsaktivitet, skal klargj酶res og tilgjengeliggj酶res for gjenbruk, i tr氓d med FAIR-prinsippene (Politikk for 氓pen vitenskap ved 幸运飞艇计划).
脜pen tilgang til forskningsdata er med p氓 氓 酶ke p氓virkningen og transparens av forskningsaktiviteter. Det sikrer at det fulle potensialet i et forskningsprosjekt blir utnyttet og kan legge grunnlag for videre forskning, med passende kreditering av dataskaperne. Derfor er god datah氓ndtering og 氓pen tilgang til forskningsdata blitt et krav fra finansi酶rer, som听 og .
Det er ogs氓 vanlig at forlag og tidsskrift krever at forskeren gj酶r datasettene som ligger til grunn for resultatene i publikasjonen tilgjengelige, og derved sikre reproduserbar forskning.
"幸运飞艇计划 har som m氓l at data som er et resultat av de ansattes forskningsaktivitet, skal klargj酶res og tilgjengeliggj酶res for gjenbruk, i tr氓d med FAIR-prinsippene."
Fra Politikk for 氓pen vitenskap ved 幸运飞艇计划
"Bedre tilgjengeliggj酶ring og mer gjenbruk av forskningsdata kan bidra til vitenskapelige fremskritt ved at hver enkelt forsker f氓r et st酶rre datagrunnlag 氓 bygge p氓, til 酶kt etterpr酶vbarhet og bedre kvalitetssikring av tidligere forskningsfunn, og til 氓 unng氓 at samme type datainnsamling m氓 finansieres flere ganger"
Fra 听
脜pen tilgang til forskningsdata 酶ker synlighet og p氓virkning
Det er mange fordeler med 氓pen tilgang til forskningsdata, b氓de for forskere, finansi酶rer og samfunnet 酶vrig.听
鈥� Artikler som lenker til forskningsdata siteres oftere
鈥� Sammenkobling av data og publikasjoner 酶ker forskernes synlighet
鈥� Data som ikke er direkte lenket til en publikasjon kan gj酶res tilgjengelige og siterbare
鈥� Data- eller analyseverkt酶y kan inspirere til ny forskning og skape muligheter for samarbeid
鈥� 脜penhet st酶tter forskningsintegritet og reproduserbarhet
鈥� Tilgjengelige resultater tillater involvering av borgere og samfunn
鈥� F忙rre ressurser blir brukt p氓 duplisering av resultater, og dermed st酶rre effektivitet for finansi酶rer
鈥� 脜 bygge p氓 resultater kan f酶re til akselerasjon av forskningsprosessen og tilrettelegge for raskere innovasjon
Les mer her:
Krav til 氓pen tilgang til forskningsdata
Relevante retningslinjer, dokumenter og lenker.
(2017)
- Forskningsdata skal v忙re s氓 氓pne som mulig, og s氓 lukkede som n酶dvendig.
- Forskningsdata b酶r h氓ndteres og tilrettelegges slik at verdiene i dataene kan utnyttes best mulig.
- Beslutninger om arkivering og tilrettelegging av forskningsdata m氓 tas i forskerfellesskapene.听
University of Bergen Policy for Open Science (2020)
- Forskningsdata b酶r h氓ndteres og tilgjengeliggj酶res slik at verdiene i dataene kan utnyttes best mulig.
- Alle forskningsprosjekter som ledes fra 幸运飞艇计划 skal ha en datah氓ndteringsplan.
- Studenter og ph.d.-kandidater oppfordres til 氓 gj酶re forskningsdataene sine tilgjengelige ved innlevering av masteroppgaver og ph.d.-arbeid.听
- 幸运飞艇计划s fagmilj酶er skal bidra til 氓 utvikle gode l酶sninger for arkivering og tilgjengeliggj酶ring av forskningsdata p氓 sine fagfelt.
(2017)
- Forskningsdata skal lagres/arkiveres p氓 en sikker m氓te
- Forskningsdata skal gj酶res tilgjengelig for videre bruk
- Forskningsdata b酶r gj酶res tilgjengelig p氓 et tidlig tidspunkt
- Forskningsdata skal utstyres med standardiserte metadata
- Forskningsdata skal utstyres med lisenser for tilgang, gjenbruk og videredistribusjon
- Forskningsdata b酶r gj酶res tilgjengelig til lavest mulig kostnad [helst uten kostnad]
- H氓ndtering av forskningsdata skal beskrives i en datah氓ndteringsplan [DMP m氓 leveres i forbindelse med revidering av s酶knaden, i forbindelse med sluttrapportering bes om den endelige versjonen]
- Science Europe DMP guidelines anbefalt
(2017)
(2020)
(2016)
- "Data Management Plans (DMPs) are a key element of good data management. A DMP describes the data management life cycle for the data to be collected, processed and/or generated by a Horizon 2020 project."
- The Open Research Data Pilot (ORDP) was extended to all thematic areas of Horizon 2020 in the 2017 Work Programme. Opting out is possible.
- The proposal is not expected to contain a fully developed DMP. However, good research data management as such should be addressed under the impact criterion, as relevant to the project.
- Once a project has had its funding approved and has started, you must submit a first version of your DMP (as a deliverable) within the first 6 months of the project. The Commission provides a DMP template in annex, the use of which is recommended but voluntary.
- The DMP should be updated as a minimum in time with the periodic evaluation/assessment of the project.
(2016)
(2017)
(2017)
(2021, p. 7)
(2021)
- Open science practices are considered in the evaluation of proposals, under 'excellence' and under the 'quality and efficiency of implementation'.
- Mandatory open science practice: responsible management of research data in line with the FAIR principles of 'Findability', 'Accessibility', 'Interoperability' and 'Reusability', notably through the generalised use of data management plans, and open access to research data under the principle 'as open as possible, as closed as necessary'
- Beneficiaries must submit a DMP as a deliverable to the granting authority in accordance with the Grant Agreement (normally by month 6). An updated DMP deliverable must also be produced mid-project (for projects longer than twelve months) and at the end of the project (where relevant). Registration/publication of DMPs is encouraged as good practice.
- Data should be deposited in a trusted repository as soon as possible after data production and at the latest by the end of the project. Data underpinning a scientific publication should be deposited at the latest at the time of publication and in line with standard community practices.
(2021)
(2021)
(2021, oppdatert 2023)
HVA er forskningsdata听- og skal alle data v忙re 氓pent tilgengelige?
I ,听defineres offentlig finansiert forskningsdata som " data som er samlet inn eller frembrakt til bruk for eller som et resultat av offentlig finansiert forskning, og data som utgj酶r grunnlaget for publikasjoner som er et resultat av offentlig finansiert forskning, uavhengig av hvilken kilde dataene kommer fra".
Dette inkluderer b氓de helt nye data og data generert gjennom analyse av eksisterende data (sekund忙re data). For 氓 utnytte potensialet fullt ut, b酶r forskningsdata administreres og kurateres. For 氓 akselerere forskningsprosessen og for 氓 gj酶re forskningsresultater reproduserbare, b酶r ogs氓 forskningsprotokoller og analyseprogramvare / programkode opprettet i forskningsprosessen gj酶res tilgjengelig. Hovedprinsippet med 氓pen tilgang til forskningsdata er at data skal v忙re s氓 氓pne som mulig, men s氓 lukkede som n酶dvendig. For eksempel kan ikke personlige og sensitive personopplysninger, eller data som vil v忙re i konflikt med immaterielle rettigheter og kommersialisering, gj酶res fullstendig tilgjengelig. Imidlertid kan det v忙re mulig 氓 gj酶re noen sensitive personopplysninger tilgjengelige i anonymisert form eller for spesifikke brukere etter definerte tilgangskriterier og sikre teknisk tilgangskontroll.
HVORDAN kan du gj酶re dine forskningsdata 氓pent tilgjengelige?
顿补迟补丑氓苍诲迟别谤颈苍驳蝉辫濒补苍听(DMP) er et verkt酶y som s酶rger for god datah氓ndteringspraksis gjennom hele forskningsdatas livssyklus, fra prosjektplanlegging og gjennom den aktive forskningsfasen til prosjektslutt. Arkivering av data, ledsaget av metadata og en passende lisens, er en strategi som er med p氓 氓 酶ke effekten av forskningsresultater og fremme reproduserbar forskning. FAIR-prinsippene er et sett med retningslinjer som sikrer at forskningsdata kan gjenbrukes. Det er viktig at FAIR-data ikke tilsvarer ubegrenset tilgang til data ("S氓 氓pen som mulig, s氓 lukket som n酶dvendig"). I et prosjekt med personlige eller sensitive personopplysninger vil tiltak for 氓 sikre dataene v忙re en viktig del av datah氓ndteringsplanen.听听og mange finansi酶rer krever at forskningsprosjekt har en datah氓ndteringsplan. Universitetsbiblioteket tilbyr jevnlig kurs i datah氓ndteringsplaner. For mer informasjon om kommende kurs, se h酶yremargen p氓 siden, eller se i v氓r kalender.
Research data life cycle
Forskningsdataenes livssyklus beskriver prosessen fra planlegging, innsamling av data, til publisering og langsiktig bevaring, som kan gjenbrukes og legge grunnlag for nye forskningsprosjekter.
Knowledge clip: The research data lifecycle
FAIR data: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable
FAIR-prinsippene er et sett med retningslinjer听for 氓 sikre at forskningsdataene er av god kvalitet og skal kunne gjenbrukes.
"幸运飞艇计划 skal i nasjonale og internasjonale nettverk og samarbeid fremme 氓pen tilgang til forskningsdata og FAIR-prinsippene." Fra Politikk for 氓pen vitenskap ved 幸运飞艇计划
听st氓r for:听
- Findable 鈥� gjenfinnbar. Dette krever metadata ("data om data"), lesbare for mennesker og maskiner, og persistente identifikatorer.
- Accessible 鈥� tilgjengelig. Kriterier for 氓 sikre tilgang til et funnet datasett. Metadata m氓 hentes ved hjelp av en standardisert protokoll som tillater at autorisasjonsprosedyrer var n酶dvendige. Det er viktigere at metadata m氓 v忙re tilgjengelig selv om selve dataene ikke lenger er tilgjengelige.
- Interoperable - data skal kunne 氓pnes, forst氓s, kombineres, gjenbrukes og bearbeides uten begrensinger, b氓de n氓 og i fremtiden.
- Reuseable - gjenbrukbar
Datah氓ndtering i den aktive forskningsfasen听
God datah氓ndtering i den aktive fasen av et forskningsprosjekt letter din fremtidige forskning, letter samarbeid, muliggj酶r avanserte analysemetoder og er en forutsetning for arkivering av data av h酶y kvalitet. Noen aspekter 氓 vurdere:
Datalagring og sikkerhetskopiering
- IT-avdelingen gir . Trenger du mer langringskapasitet, enten aktiv lagring eller langtidslagring (cold storage) p氓 , sjekk . Hvis du trenger personlig veiledning, kan du kontakte .
- Vurder om informasjon b酶r beskyttes. 幸运飞艇计划s lagringsguide forklarer klassifisering av informasjon som begrenset/ fortrolig/ strengt fortrolig. gir flere eksempler og du kan finne mer informasjon om klassifisering av informasjon fra .
- Sensitive data fra 幸运飞艇计划 kan lagres i SAFE. Se ogs氓 informasjonen om personopplysninger og sensitive data.
- Aktiv lagring av store datamengder (TB-rekkevidde) leveres av , som har听to s酶knadsrunder听per 氓r. -tjenesteplattformen tillater on-site analyser.
- Informasjon om high-performance computing (HPC) ved 幸运飞艇计划 tilbys av gruppen for vitenskapelige beregninger. Norwegian Research Infrastructure Services ("Metacenter") tilbyr regelmessing .
- Fildeling i kollaborasjonsprosjekter: er en nasjonal tjeneste for deling av st酶rre filer.
贵颈濒丑氓苍诲迟别谤颈苍驳
- Bruk korte og deskriptive som er . Organiser/indekser dataene dine p氓 en m氓te som lar deg og andre enkelt s酶ke etter bestemte filer, ogs氓 etter lengre tid.
- Lag dokumentasjon og metadata som sikkerstiller at dataene er forst氓elig og kan reproduseres.
Data dokumentasjon og metadata ressurs: , - Velg ikke-propriet忙re filformat听som vil sikre langvarig tilgang.
- Tenk p氓 merknaden i datafilene og maskinlesbarheten. Lagre for eksempel med hver variabel som en kolonne, hver observasjon som en rad og hver observasjonsenhet som en tabell.
- Hvis du skriver programvarekode, b酶r du vurdere versjonskontroll med . 幸运飞艇计划 har sin egen .
Metadatastandarder
- Gj酶r deg kjent med metadatastandardene i forskningsmilj酶et ditt / i arkivet du vil publisere dataene dine allerede tidlig i prosessen, og s酶rg for 氓 skaffe deg n酶dvendige poster. Se dataarkivering听for mer informasjon.听
Prosjekt med persondata eller sensitive data
Hvis prosjektet inneholder personopplysninger eller sensitive data, m氓 det tas spesifikke tiltak for 氓 sikre dataene. 脜 beskrive disse tiltakene er en viktig del av datah氓ndteringsplanen.
(sensitive personopplysninger) beskriver en kategori av personopplysninger som inneholder informasjon om rase eller etnisk opprinnelse, politisk tro, religion, filosofisk tro, fagforeningsmedlemskap, genetisk og biometrisk informasjon, helseinformasjon eller seksuell informasjon.
Retningslinjer og juridisk informasjon knyttet til arbeid med sensitive eller persondata finner du i 幸运飞艇计划 sine infosider om forskningsetikk.
Alle forskningsprosjekter ved 幸运飞艇计划 som inneholder personlige eller sensitive data skal registreres og f酶lges opp i . inneholder egenutfylt prosjektinformasjon fra forskere og studenter, forskningsprosjekter som er vurdert av , og helseforskningsprosjekter med forskingsetisk godkjenning fra REK.
Se i tillegg 幸运飞艇计划s infosider om forskningsetikk听og听IT-avdelingens nettsider om IT for forskning听
Ansatte som f氓r kjennskap til har plikt til melde avviket til relevant personell. Ved 幸运飞艇计划 kan dette gj酶res via 幸运飞艇计划hjelp (se ogs氓 ).
Lagring av persondata i den aktive forskningsfasen
IT-avdelingen ved 幸运飞艇计划 har utviklet en l酶sning for sikker behandling av sensitive personopplysninger i forskning: SAFE. Andre sikre lagringsalternativer er og听.
Arkivering av sensitive og persondata
Langtidsbevaring av personlige (sensitive) data kan i visse tilfeller v忙re hensiktsmessig. Noen sensitive data kan arkiveres i arkiver med teknisk tilgangskontroll for kun 氓 tillate datatilgang for bestemte brukere etter definerte tilgangskriterier. I andre tilfeller kan anonymisering av sensitive data tillate deponering i et 氓pent depot. Det er viktigere at hvis forskningsdata samles inn med informert samtykke, m氓 dataarkiveringsplaner inkluderes allerede i samtykkeskjemaene.
Ressurser
幸运飞艇计划 sine infosider om forskningsetikk
Forskningsrutiner for prosjekter som behandler persondata
幸运飞艇计划 regelsamlingen:
inneholder et avsnitt om juridiske og etiske hensyn ved 氓 gj酶re persondata 氓pent tilgjengelige.
har nyttig informasjon om anonymisering av b氓de 听og听 data.
har en sider om og planlegging, innsamling, prosessering, analyse, bevaring og gjenbruk av .
om personopplysninger.
Sikt:
DANS Guidebook:听
听
Fagspesifikk hjelp听
Noen infrastrukturer gir spesifikke st酶ttetjenester for forskningsdata og sp酶rsm氓l knyttet til datah氓ndtering:
- for livsvitenskap. Se ogs氓听.
- for spr氓kvitenskap
- for klimaforskning
- 听for samfunnsvitenskapelig forskning. Se ogs氓听.
- for marin forskning
听
NB! Hvis du f酶ler at infrastrukturen din mangler, kan du kontakte oss.
HVOR kan du gj酶re forskningsdata 氓pent tilgjengelige?听
Publisering av forskningsdata og tilh酶rende metadata i et forskningsarkiv sikrer langtidsbevaring og gjenbrukbarhet. Forskningsdata b酶r gj酶res tilgjengelig senest ved publisering av den vitenskapelige artikkelen.
Valg av dataarkiv
For 氓 gj酶re听forskningsdataene听dine synlege og tilgjengelige, b酶r du velge et fagspesifikt arkiv.听听er det st酶rste og mest omfattende registeret over tilgjengelige dataarkiv.听Registeret er kuratert og alle oppf酶rte datalagre oppfyller definerte kvalitetskriterier. 听er et annet, kuratert register over forskningsdataarkiv.
Institusjonelle arkiver er et godt alternativ til fagspesifikke arkiver. Forskere ved 幸运飞艇计划 kan arkivere forskningsdata i听听og f氓 veiledning under arkiveringsprosessen.
Har du store mengder data, kan听听(Sigma2) v忙re et alternativ.
Hvis det ikke finnes et fagspesifikt eller institusjonelt arkiv som passer for dine data, kan generelle arkiv, som f. eks.听听v忙re et godt alternativ.
Selv om forskningsdata b酶r gj酶res tilgjengelige s氓听tidlig som mulig, kan det noen ganger v忙re hensiktsmessig med en embargo p氓 datautgivelsen. Embargo-perioder og korrekturtilgang st酶ttes av de fleste arkiver.
Arkivering av personlige eller sensitive data
Langtidsbevaring av sensitive data kan v忙re hensiktsmessig i visse tilfeller. Noen sensitive data kan arkiveres i lukkede arkiv (for eksempel ) med teknisk tilgangskontroll for bestemte brukere etter definerte kriterier.
I andre tilfeller kan anonymisering av sensitive data tillate deponering i et 氓pent arkiv. Dersom forskningsdata samles inn med informert samtykke, m氓 planer for arkivering etter prosjektslutt inkluderes allerede i samtykkeskjemaene. Du finner mer informasjon om persondata i forskningsdataens livssyklus og arkiveringsalternativer under .
Persistente filformat: sikre langvarig tilgang
Forskningsdata b酶r arkiveres i 氓pne, ikke-propriet忙re formater for 氓 sikre langvarig tilgang til filene.听For mer informasjon om arkivverdige format, se听.
Metadata: beskriv dataene dine
Metadata er strukturert informasjon som beskriver, forklarer, lokaliserer og gj酶r det lettere 氓 hente og gjenbruke data. For 氓 gj酶re dataene dine gjenbrukbare og tilgjengelige for andre i fremtiden, m氓 du opprette og arkivere n酶yaktige metadata sammen med dataene dine.
Hvis du arkiverer dataene dine i et fagspesifikt eller institusjonelt arkiv, definerer arkivet oftest metadatastandarden.
Mer om metadatastandarder:
Datalisenser: tillat gjenbruk av data
Gjenbruk av data med kreditering av dataskaperne krever lisens. For forskningsdata er det vanlig 氓 bruke -lisenser.听Generelt b酶r det velges en mest mulig 氓pen lisens p氓 forskningsdata for 氓 sikre gjenbruk av dataene. V忙r oppmerksom p氓 at krav om kreditering (CC-BY) kan f酶re til .
For 氓pne programvarelisenser er听 og听 nyttige ressurser.
Siterbar kode
For 氓 sikre langsiktig bevaring og tillate sitering, anbefales det 氓 publisere programkode som ble generert under et forskningsprosjekt. Mange forskere bruker听,听et system for distribuert versjonskontroll, for 氓 administrere programkoden. og legger til rette for komfortabel publisering av kode i det generelle forskningsarkiv , som tillater ogs氓 versjonering.
Det er viktig 氓 dokumentere programkode for gjenbruk. .
