Plan zarządzania danymi – ogólne informacje o pojęciach oraz przykładowy plan

Przykładowe odpowiedzi na pytania zawarte we wniosku NCN znajdą Państwo pod wyjaśnieniami pojęć

Dane badawcze (Research Data) to zarejestrowane materiały o charakterze faktograficznym (w postaci liczbowej, tekstowej, graficznej czy dźwiękowej), powszechnie uznawane przez społeczność naukową za niezbędne do oceny wyników badań naukowych.

Dane badawcze dzielić można na:

  • Dane surowe, czyli takie, które uzyskano bezpośrednio w wyniku zastosowania narzędzia badawczego, w różnych przedsięwzięciach naukowych lub też zgromadzone na potrzeby konkretnych projektów, nieprzeanalizowane. Surowe dane badawcze są to dane (materiał) powstałe w wyniku badań empirycznych w różnych przedsięwzięciach naukowych lub też zgromadzone na potrzeby konkretnych projektów. Dane uzyskuje się w wyniku zastosowania różnych technik badawczych, m.in. ankiety, eksperymentu, obserwacji testu. Przykłady danych: filmy rejestrujące przebieg eksperymentu, materiały audio, notatki z obserwacji, protokoły laboratoryjne. Dane badawcze opublikowane w repozytorium mogą być wyszukiwane wprost z poziomu platformy i przez wyszukiwarki Google.
  • Dane, które poddane zostały obróbce.

Rodzaje danych badawczych

Dane badawcze to to dane (zależne od dziedziny nauki oraz przyjętej metodologii badań) zaobserwowane, zebrane lub wytworzone w ramach prowadzenia badań:

  • dokumenty tekstowe, notatki
  • dane liczbowe (w formie nieprzetworzonej lub możliwej do odczytania przez komputer)
  • kwestionariusze, ankiety, wyniki badań naukowych
  • nagrania audio i video, zdjęcia
  • modele matematyczne, algorytmy
  • oprogramowanie (skrypty, pliki wejściowe)
  • wyniki symulacji komputerowych
  • protokoły laboratoryjne, opisy metodologiczne
  • próbki, artefakty, obiekty
  • metadane (opisy)

Formaty plików mogą być dowolne, jednak dbając o powszechny dostęp i otwartość, dobrze korzystać z formatów, które nie wymagają komercyjnego oprogramowania do odczytu danych. W jednym opisie można dodać wiele plików. Jeżeli plików jest dużo dobrym rozwiązaniem jest ich pogrupowanie i spakowanie, np. do postaci .zip. Należy także dobrze przemyśleć nazewnictwo plików. Odpowiednio nazwany plik/zbiór plików może znacząco ułatwić użytkownikowi korzystanie z danych. Wszystkie te elementy składają się na późniejsze efektywnie wykorzystanie danych we właściwym kontekście.

Deponować można dane ze wszystkich obszarów wiedzy, które zostały wytworzone, zebrane lub opisane na potrzeby działalności badawczej. Zakres danych umieszczonych w jednym zbiorze przeznaczonym do deponowania ustala autor.

Otwarte dane badawcze (Open Research Data)

Otwarte dane badawcze (Open Research Data) to dane, uzyskane w procesie badawczym i użyte w pracy naukowej, do których każdy ma bezpłatny dostęp. Można je ponownie wykorzystywać, modyfikować i udostępniać z poszanowaniem prawa.

Otwieranie danych pozwala innym naukowcom powtórzyć badania lub je zweryfikować albo dowieść, że dane są prawdziwe.
Otwarte dane są gromadzone i udostępniane w repozytoriach danych badawczych.
Nie wszystkie zbiory danych mogą posiadać otwarty charakter, w szczególności dotyczy to danych osobowych, komercjalizacji wyników badań oraz bezpieczeństwa narodowego.
Informacja o istnieniu danych zawsze powinna być publicznie dostępna, co pozwala uniknąć duplikacji badań.

Narodowe Centrum Nauki wprowadza obowiązek dołączania planu zarządzania danymi badawczymi do formularza wniosku o finansowanie projektu (Komunikat „Plany NCN w zakresie zarządzania danymi naukowymi” z dnia 3.04.2019 r.). Plan zarządzania danymi można uznać za część planu badań; jego celem jest uzupełnienie tego ostatniego o techniczny opis sposobu zarządzania danymi. NCN dopuszcza, że w ramach niektórych projektów nie będą wytwarzane, na nowo wykorzystywane, ani poddawane analizie żadne dane badawcze ani inne podobne materiały. W takich wypadkach wymagane jest jednak krótkie uzasadnienie. Plan ten będzie uzupełniany na etapie składania raportu końcowego i oceniany po zakończeniu realizacji projektu. Jest to pierwszy etap wprowadzania przez NCN polityki otwartego dostępu do danych naukowych wytworzonych w ramach realizacji projektów finansowanych przez Centrum, a w niedalekiej perspektywie również do publikacji naukowych. W serwisie internetowym NCN zamieszczono już wytyczne oraz szczegółową instrukcję dla wnioskodawców odnośnie tworzenia DMP w projekcie badawczym.

Metadane i dokumentacja

Dokumentacja – informacje metodologiczne, kontekst powstania, dodatkowe pliki potrzebne do skorzystania z danych (skrypty), wykorzystane standardowe słowniki, etc. Dokumentacja powinna opisywać metodologię prowadzonych badań oraz ich kontekst i źródło. Informuje o sposobie organizacji danych w trakcie projektu np. przyjętej konwencji, wersji i strukturze folderów. Często zawiera także dodatkowe pliki potrzebne do skorzystania z danych (np. skrypty) czy wykorzystane standardowe słowniki. Można utworzyć osobny plik ReadMe.txt. Jeżeli istnieje już publikacja naukowa, w której opisana jest dokumentacja badawcza, należy podać odnośnik do niej w polu adres URL.

Metadane – podstawowe informacje stanowiące opis całego zbioru danych (autor, tytuł, data powstania, nadana licencja, etc.); wszystkie dane badawcze muszą być udostępnione wraz z ich metadanymi. Metadane umożliwiają nam scharakteryzowanie danych badawczych, tak by potencjalny użytkownik wiedział jakiego rodzaju są to dane. Metadane charakteryzują opis całego zbioru danych (autor, tytuł, data powstania, licencja, dyscyplina naukowa etc.). Dane badawcze muszą być udostępnione wraz z ich metadanymi.

Plan zarządzania danymi (Data Management Plan – DMP)

Plan zarządzania danymi (Data Management Plan – DMP) określa w jaki sposób dane badawcze mają być zarządzane podczas projektu badawczego, jak i po jego zakończeniu.
Instytucje i programy finansujące badania naukowe coraz częściej wymagają od naukowców przedstawienia DMP na etapie składania i oceny wniosków grantowych (np. Horyzont 2020). Taki dokument powinien zawierać zarys postępowania z danymi badawczymi w trakcie trwania projektu oraz po jego zakończeniu. Należy opisać w nim:

  • sposób pozyskiwania danych
  • jakie dane zostaną wytworzone lub zebrane (format i typ plików, liczba danych),
  • jak zostaną uporządkowane i opisane (metodologia, standardy, metadane),
  • kwestie etyczne i prawne (własność intelektualna, prawa autorskie, dane niejawne),
  • w jaki sposób dane zostaną udostępnione (jak, kiedy, komu),
  • które dane będą przechowywane długoterminowo (kwestia sposobu przechowywania i ochrony danych).

Kwestię bezpieczeństwa oraz przechowywania danych należy przemyśleć dla całego procesu gromadzenia i ewentualnego przetwarzania danych badawczych. Należy przeanalizować kwestię dostępu do danych (szczególnie jeżeli zawierają dane wrażliwe), by zapobiec niewłaściwemu dostępowi do poufnych danych. Konieczne jest też opracowanie planu tworzenia kopii zapasowych, by zapobiec utracie danych w wyniku np. awarii sprzętu.

Polecane strony:
DMPTool – narzędzie online służące tworzeniu planów zarządzania danymi; zawiera przykłady takich planów.
DMPonline – kreator planów zarządzania danymi badawczymi

Ochrona danych (dane wrażliwe, dane chronione prawem autorskim)

Dane wrażliwe to dane ujawniające pochodzenie rasowe lub etniczne, poglądy polityczne, przekonania religijne lub światopoglądowe, przynależność do związków zawodowych oraz dane genetyczne, dane biometryczne jednoznacznie identyfikujące osoby fizyczne lub dane dotyczące zdrowia, seksualności lub orientacji seksualnej tej osoby.
Jeżeli badania zakładają gromadzenie i/lub przetwarzanie danych wrażliwych konieczne jest przemyślenie ich właściwej ochrony. Uniwersytet Warszawski powołał Inspektora Ochrony Danych do jej przestrzegania (Zarządzenie nr 51 Rektora UW, art. 37-39). Pomoże on w opracowaniu planu zarządzania danymi, który rozwiąże wszelkie potencjalne problemy związane z prywatnością lub prawem. Zobacz: http://odo.uw.edu.pl/

Prawa autorskie i licencje – należy wskazać właścicieli praw autorskich i praw własności intelektualnej do wszelkich pozyskiwanych i wytwarzanych danych. Trzeba określić czy istnieją jakiekolwiek ograniczenia prawne dotyczące ponownego wykorzystania danych pochodzących od osób trzecich.

Należy także wskazać licencje dla udostępnianych danych badawczych. Rekomenduje się korzystanie z otwartych licencji Creative Commons, możliwe jest też udostępnienie danych na zasadach domeny publicznej. Autor deponujący dane badawcze w repozytorium odpowiada za uzyskanie wszelkich zgód na udostępnienie danych, jak również odpowiada za anonimizację/pseudonimizację danych osobowych i wrażliwych. Należy pamiętać, że w przypadku prawa o ochronie danych osobowych (tj. RODO) konieczne będzie uzyskanie świadomej zgody uczestników na utrwalanie i udostępnianie ich danych osobowych.

Dostęp, archiwizacja i ponowne użycie danych badawczych

FAIR Data to dane badawcze, które zostały opisane, są przechowywane i publikowane zgodnie z międzynarodowym standardem. Zasady FAIR Data służą jako wytyczne dla umożliwienia ponownego wykorzystania danych naukowych w wyraźnie opisanych warunkach, zarówno przez ludzi, jak i przez maszyny.

Zapewnienie dostępu do danych badawczych polega na ich udostępnieniu oraz opisaniu. Należy określić kiedy dane zostaną udostępnione (czy w trakcie trwania, czy po zakończeniu badań, należy podać termin lub terminy udostępnienia) oraz czy dostęp będzie pełny czy ograniczony (w tym przypadku należy wskazać ograniczenia i przeszkody uniemożliwiające ich pełne/częściowe udostępnienie).
Ponowne użycie danych badawczych w innym kontekście będzie zapewnione poprzez zastosowanie unikalnego i trwale przypisanego identyfikatora (np. w postaci DOI). DOI pozwala na lokalizację danych oraz na łatwe śledzenie cytowań i dalsze, wielokrotne użycie.

Długoterminowa archiwizacja to przechowywanie danych badawczych w dłuższym okresie czasu. W planie zarządzania danymi należy uwzględnić gdzie będą przechowywane dane. W przypadku wyboru instytucji zewnętrznej, która udostępnia repozytorium danych badawczych, istotne jest uwzględnienie m. in.: czy posiada plan przechowywania danych w dłuższym okresie czasu, czy pliki, w których są zapisane dane, można opisać metadanymi, kto jest odpowiedzialny za dostęp do danych np. za 10 lub 15 lat oraz kto finansuje repozytorium i jakie są warunki przechowywania.

Zasady FAIR Data:

  • Findable – łatwo znajdowane i wyszukiwane.
  • Accessible – dostępne dla wszystkich.
  • Interoperable – interoperacyjne, tak aby można było je połączyć z innymi danymi.
  • Reusable – wielokrotnego użytku.

https://www.go-fair.org/fair-principles/

Licencje Wirtualnej Biblioteki Nauki w roku 2019:

https://wbn.icm.edu.pl/licencje/

Repozytoria

Repozytoria istniejące w Internecie to narzędzia do gromadzenia, przechowywania, indeksowania i udostępniania elektronicznych wersji prac naukowych.
Repozytoria dzielimy na:

  • instytucjonalne – gromadzą dorobek naukowy danej instytucji,
  • dziedzinowe – gromadzące dane badawcze z określonego obszaru wiedzy.

Repozytoria przechowują nie tylko teksty (artykuły, monografie, prace dyplomowe, preprinty, postprinty, wystąpienia konferencyjne, raporty z badań, prace dydaktyczne, sylabusy, itd.), ale także mogą gromadzić materiały audio, foto- i wideograficzne, a także surowe dane badawcze.
Otwarte repozytoria, czyli takie, które udostępniają w sieci swoje zasoby są najczęściej oparte na protokole OAI-PMH, dzięki czemu ich zasoby są obecne w wyszukiwarkach (np. Google, Google Scholar, BASE).
Najpopularniejszym wg ROAR oprogramowaniem dla repozytoriów jest DSpace, opracowany przez MIT (ponad 1750 wdrożeń na świecie w czerwcu 2017 r.). Jest to oprogramowanie open source.
Rozwój repozytoriów jest związany z powstaniem i upowszechnieniem się na świecie ruchu Open Access, którego zwolennicy postulują otwarty dostęp do treści naukowych i edukacyjnych.
Wg ROAR (Registry of Open Access Repositories) w Polsce istnieje 120 repozytoriów, ale na tej liście znajdują się zarówno repozytoria, jaki i biblioteki cyfrowe, których zasób stanowią najczęściej (choć nie tylko) historyczne kolekcje bibliotek, dzieła dostępne w domenie publicznej (nieobjęte prawem autorskim).

Polecane Repozytoria Danych Badawczych:

RepOD
Repozytorium Otwartych Danych opracowane przez ICM UW w ramach działań Platformy Otwartej Nauki archiwizujące i udostępniające wszystkie dane wytworzone, zebrane i opracowane na potrzeby badań naukowych. Przeznaczone dla tzw. małych danych.
https://repod.pon.edu.pl/pl

Zenodo
Repozytorium opracowane dzieki inicjatywie OpenAIRE i CERN międzynarodowe repozytorium danych badawczych umożliwiające naukowcom zajmującym się wszystkimi dziedzinami wiedzy proste archiwizowanie i dzielenie się opracowanymi przez siebie danymi badawczymi. Przeznaczone dla tzw. małych danych.

Więcej: https://www.buw.uw.edu.pl/zasoby-online/repozytoria/


Przykładowe odpowiedzi na pytania zawarte we wniosku NCN:

  1. Opis danych oraz pozyskiwanie lub ponowne wykorzystanie dostępnych danych

Sposób pozyskiwania i opracowywania nowych danych i/lub ponownego wykorzystania dostępnych danych

Dane będą pozyskiwane podczas

  • kwerend,
  • badań terenowych,
  • eksperymentów

Pozyskiwane lub opracowywane dane (np. rodzaj, format, ilość)

Dane będą zbierane i opracowywane w formie:

  • dokumentów tekstowych, notatek
  • danych liczbowych (w formie nieprzetworzonej lub możliwej do odczytania przez komputer)
  • kwestionariuszy, ankiet, wyników badań naukowych
  • nagrań audio i video, zdjęć
  • modeli matematycznych, algorytmów
  • oprogramowania (skrypty, pliki wejściowe)
  • wyników symulacji komputerowych
  • protokołów laboratoryjnych, opisów metodologicznych
  • próbek, artefaktów, obiektów
  • metadanych (opisów)
  1. Dokumentacja i jakość danych

Metadane i dokumenty (np. metodologia lub pozyskiwanie danych oraz sposób porządkowania danych) towarzyszące danym

Dokumenty będą klasyfikowane i opisywane w sposób ściśle powiązany z podjętą w projekcie metodą badawczą. Sposób klasyfikacji i porządkowania danych zależy od rodzaju badań i uzyskiwanych podczas badań wyników. Tytuły plików będą w sposób jasny opisywały zawartość. W plikach będą odnotowane źródło, czas i miejsce pozyskania danych. Jeśli będą gromadzone publikacje osób trzecich, na podstawie których będziemy budowali własną oryginalną teorię, plik będzie zawierał podstawowe informacje o autorze (imię, nazwisko, ORCID jeśli dostępny). W zależności od rodzaju danych będą one odpowiednio katalogowane (elektroniczne w usystematyzowanych folderach, papierowe w opisanych teczkach/segregatorach/na półkach)

Stosowane środki kontroli jakości danych

Podczas całego okresu realizacji projektu jakość pozyskiwanych danych będzie monitorowana oraz oceniana na bieżąco przez kierownika projektu i/oraz przez zespół/zaplanowanych w projekcie ekspertów. Również na bieżąco będzie doskonalona metoda badawcza, aby osiągnąć jak najlepszej jakości rezultaty. Wyniki badań zostaną poddane krytycznej ocenie w celu określenia ich istotności oraz w celu odnotowania, w jakim stopniu udało się osiągnąć zakładane we wniosku rezultaty.

Badania laboratoryjne będą przeprowadzane skrupulatnie i w ilości pozwalającej zakładać, że ostateczny rezultat jest prawidłowy.

  1. Przechowywanie i tworzenie kopii zapasowych podczas badań

Przechowywanie i tworzenie kopii zapasowych danych i metadanych podczas badań

Dane będą przechowywane w formie dokumentów tekstowych, notatek, kwestionariuszy, nagrań, protokołów laboratoryjnych itp. zarówno w wersji papierowej, jak elektronicznej (w zależności od sposobu zdobycia danych) i będą opatrzone podstawowymi metadanymi (autor, tytuł, data powstania, słowa kluczowe, etc.). Zbiory elektroniczne będą przechowywane na kilku nośnikach cyfrowych w otwartym repozytorium. Zbiory papierowe będą przechowywane w opisanych teczkach/segregatorach/na półkach). Materiały elektroniczne będą archiwizowane co … miesięcy na dyskach zewnętrznych/na serwerach.

Zbiory elektroniczne będą przechowywane w otwartym repozytorium RepODRepozytorium Otwartych Danych opracowane przez ICM UW w ramach działań Platformy Otwartej Nauki archiwizujące i udostępniające wszystkie dane wytworzone, zebrane i opracowane na potrzeby badań naukowych. Przeznaczone dla tzw. małych danych.
https://repod.pon.edu.pl/pl

Sposób zapewnienia bezpieczeństwa danych oraz ochrony danych wrażliwych podczas badań

Dane osobowe oraz wrażliwe będą zabezpieczone zgodnie z obowiązującymi na Uniwersytecie Warszawskim przepisami, ze szczególną dbałością o ich bezpieczeństwo. Dane na nośnikach papierowych będą zamykane na klucz. Dane na nośnikach elektronicznych zostaną zabezpieczone hasłem dostępu, składającym się z con. 8 znaków (w tym dużych i małych liter, cyfr oraz znaków specjalnych).

  1. Wymogi prawne, kodeks postępowania

Sposób zapewnienia zgodności z przepisami dotyczącymi danych osobowych i bezpieczeństwa danych w przypadku przetwarzania danych osobowych

Dane osobowe będą przetwarzane i chronione zgodnie z Ustawą z dnia 10 maja 2018 r. o ochronie danych osobowych oraz zgodnie z wytycznymi Inspektora Ochrony Danych UW, powołanego Zarządzeniem nr 51 Rektora UW. W Jednostce obowiązują szczegółowe przepisy, stanowiące Załącznik nr 1 do zarządzenia nr 51 Rektora UW z dnia 15 maja 2018 r. w sprawie ochrony danych osobowych na Uniwersytecie Warszawskim „POLITYKA OCHRONY DANYCH OSOBOWYCH NA UNIWERSYTECIE WARSZAWSKIM” oraz Załącznik nr 2 do wcześniej wymienionego zarządzenia „INSTRUKCJA ZARZĄDZANIA SYSTEMEM INFORMATYCZNYM PRZETWARZAJĄCYM DANE OSOBOWE NA UNIWERSYTECIE WARSZAWSKIM”

Sposób zarządzania innymi kwestiami prawnymi, np. prawami własności intelektualnej lub własnością. Obowiązujące przepisy

Na Uniwersytecie Warszawskim obowiązuje Uchwała nr 68 Senatu Uniwersytetu Warszawskiego z 22 marca 2017 r. w sprawie uchwalenia Regulaminu zarządzania własnością intelektualną na UW. Postanowienia Regulaminu stosuje się do pracowników Uniwersytetu, studentów i doktorantów Uniwersytetu, stażystów, stypendystów, naukowców wizytujących oraz innych osób, jeżeli przewiduje to umowa zawarta między Uniwersytetem a tymi osobami. Regulamin określa prawa i obowiązki Uniwersytetu, pracowników oraz studentów i doktorantów w zakresie ochrony i korzystania z praw autorskich, praw pokrewnych oraz praw własności przemysłowej, zasady wynagradzania Twórców oraz zasady i procedury Komercjalizacji.

  1. Udostępnianie i długotrwałe przechowywanie danych

Sposób i termin udostępnienia danych. Ewentualne ograniczenia w udostępnianiu danych lub przyczyny embarga

Należy określić kiedy dane zostaną udostępnione (czy w trakcie trwania, czy po zakończeniu badań, należy podać termin lub terminy udostępnienia) oraz czy dostęp będzie pełny czy ograniczony (w tym przypadku należy wskazać ograniczenia i przeszkody uniemożliwiające ich pełne/częściowe udostępnienie),

np.

  • Upowszechnienie wyników badań nastąpi w wyniku publikacji papierowej na zasadach określonych w umowie z wydawnictwem.
  • W projekcie przewidziano środki finansowe na udostępnienie danych w formie Open Access
  • Wyniki badań zostaną udostępnione w repozytorium … po upływie odpowiedniego czasu przewidzianego w umowie z wydawnictwem/czasopismem. Dane surowe będą udostępnione przez kierownika projektu w formie brudnopisu/artykułu w nieostatecznej wersji przekazanej do druku/innej w otwartym repozytorium RepODRepozytorium Otwartych Danych opracowane przez ICM UW w ramach działań Platformy Otwartej Nauki archiwizujące i udostępniające wszystkie dane wytworzone, zebrane i opracowane na potrzeby badań naukowych. Przeznaczone dla tzw. małych danych.
    lub w jednym z repozytoriów (https://www.buw.uw.edu.pl/zasoby-online/repozytoria/)
  • Wyniki badań będą udostępnione w formie artykułu w czasopiśmie ukazującym się on-line (Gold Open Access)

Zastosowana zostanie odpowiednia licencja Creative Commons:

Wszystkie oferowane przez Creative Commons licencje i narzędzia są darmowe. Trzeba wybrać odpowiednie dla siebie:

  • Uznanie autorstwa 4.0 – Licencja ta pozwala na kopiowanie, zmienianie, rozprowadzanie, przedstawianie i wykonywanie utworu jedynie pod warunkiem oznaczenia autorstwa. Jest to licencja gwarantująca najszersze swobody licencjobiorcy.
    Przystępne podsumowanie Tekst licencji
  • Uznanie autorstwa-Na tych samych warunkach 4.0 – Licencja ta pozwala na kopiowanie, zmienianie, rozprowadzanie, przedstawianie i wykonywanie utworu tak długo, jak tylko na utwory zależne będzie udzielana taka sama licencja. Jest to licencja używana przez Wikipedię i jej siostrzane projekty.
    Przystępne podsumowanie Tekst licencji
  • Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne 4.0 – Licencja ta pozwala na kopiowanie, zmienianie, remiksowanie, rozprowadzanie, przedstawienie i wykonywanie utwóru jedynie w celach niekomercyjnych. Warunek ten nie obejmuje jednak utworów zależnych (mogą zostać objęte inną licencją).
    Przystępne podsumowanie Tekst licencji
  • Uznanie autorstwa-Bez utworów zależnych 3.0 Polska – Ta licencja zezwala na rozpowszechnianie, przedstawianie i wykonywanie utworu zarówno w celach komercyjnych i niekomercyjnych, pod warunkiem zachowania go w oryginalnej postaci (nie tworzenia utworów zależnych).
    Przystępne podsumowanie Tekst licencji
  • Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Na tych samych warunkach 4.0 – Licencja ta pozwala na rozpowszechnianie, przedstawianie i wykonywanie utworu jedynie w celach niekomercyjnych oraz tak długo jak utwory zależne będą również obejmowane tą samą licencją.
    Przystępne podsumowanie Tekst licencji
  • Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska – Licencja ta zezwala na rozpowszechnianie, przedstawianie i wykonywanie utworu jedynie w celach niekomercyjnych oraz pod warunkiem zachowania go w oryginalnej postaci (nie tworzenia utworów zależnych). Jest to najbardziej restrykycyjna z licencji.
    Przystępne podsumowanie Tekst licencji

Sposób wyboru danych przeznaczonych do przechowania oraz miejsce długotrwałego przechowywania danych (np. repozytorium lub archiwum danych)

Dane w formie publikacji zostaną umieszczone w repozytoriach na zasadach opisanych powyżej. Dane zawierające roboczy materiał będą przechowywane na nośniku elektronicznym, notatki w formie papierowej zostaną zarchiwizowane w zbiorach autora.

Metody lub narzędzia programowe umożliwiające dostęp do danych i korzystanie z danych

Metody udostępniania danych będą zależeć od kilku czynników, takich jak ich rodzaj, rozmiar danych, złożoność i wrażliwość. Prosimy o wskazanie czy potencjalni użytkownicy będą potrzebować określonych narzędzi, aby uzyskać do nich dostęp i (ponownie) je wykorzystać. Prosimy o zwrócenie uwagi na zrównoważony charakter niezbędnego oprogramowania.

Sposób zapewniający stosowanie unikalnego i trwałego identyfikatora (np. cyfrowego identyfikatora obiektu (DOI)) dla każdego zestawu danych

DOI zostanie pozyskane dla każdej publikacji projektowej.

  1. Zadania związane z zarządzaniem danymi oraz zasoby

Osoba (np. funkcja, stanowisko i instytucja) odpowiedzialna za zarządzanie danymi (np. data steward)

Osobą odpowiedzialną za zarządzanie danymi będzie kierownik projektu. W przypadku danych osobowych będą stosowane przepisy określone w Ustawie z dnia 10 maja 2018 r. o ochronie danych osobowych oraz w załącznikach do zarządzenia nr 51 Rektora UW z dnia 15 maja 2018 r. w sprawie ochrony danych osobowych na Uniwersytecie Warszawskim.

W przypadku projektu opartego na współpracy, prosimy o wyjaśnienie sposobu koordynacji działań w zakresie zarządzania

Środki (np. finansowe i czasowe) przeznaczone do zarządzania danymi i zapewnienia możliwości odnalezienia, dostępu, interoperacyjności i ponownego wykorzystania danych

  • Należy napisać w jaki sposób koszty niezbędne do przygotowania danych do ich udostępniania i przechowywania będą oszacowane?
  • Czy do przygotowania danych do przechowywania i archiwizowania niezbędne będą dodatkowe zasoby?
  • Jeżeli tak, jak wysokie będą to koszty i w jaki sposób zostaną opłacone?

Comments Closed

Comments are closed. You will not be able to post a comment in this post.