2 - Conteúdo de um plano de gestão de dados
Tipos de Dados, Formatos, Convenções e Métodos
É importante justificar as escolhas: deverá ser fornecida informação acerca de qual o tipo de dados que serão criados no âmbito do projeto, e quais os formatos, diretrizes e metodologias utilizadas. Convém não esquecer, que as escolhas efetuadas poderão facilitar ou dificultar a partilha e reutilização de dados. Pode ser útil gerar/recolher dados num formato conhecido pela comunidade de trabalho, tornando os dados interoperáveis. Idealmente, os dados serão partilhados num formato aberto, o que claramente facilita o seu processamento posterior. Convém no entanto respeitar as convenções e diretrizes do repositório escolhido, caso se apliquem.
Ética e Propriedade Intelectual
Apresente argumentos sólidos respeitantes a restrições na partilha de dados. Explique as restrições, tais como, períodos de embargo ou outras restrições, de modo a garantir a justificação clara dos mesmos, uma vez que é frequentemente esperado que a ciência financiada por fundos públicos seja disposta livremente, ao público.
Toda a investigação envolvendo dados ou materiais humanos ou pessoais deverá ser revista, do ponto de vista ético. Em certos casos, poderão ser necessárias medidas de anonimização de dados, de modo a proteger a identidade e informações acerca dos participantes. Estas estratégias deverão ser claramente delineadas e definidas no PGD.
A Propriedade Intelectual dos dados deverá ser clarificada e, quando necessário, planos concretos para a negociação de licenças, no início do projeto de investigação. No caso de haver a decisão de compra ou negociação dos direitos de autor, é importante ter em conta que eventuais restrições irão influenciar diretamente o depósito e a partilha de dados.
Acesso, Partilha e Reutilização de Dados
Planear e antecipar a reutilização de dados: É importante ponderar qual poderá ser o público interessado nos dados que serão produzidos no âmbito do projeto, de modo a otimizar ao modo de partilha dos dados. Adicionalmente, deverão ser considerados os requisitos e diretrizes, específicos dos repositórios de dados, de modo a garantir a qualidade e interoperabilidade dos mesmos.
Especificar os detalhes para o acesso: reassegure os financiadores acerca de onde, quando e como irá disponibilizar os seus dados; Financiadores de ciência esperam frequentemente a disponibilização dos respetivos prazos. No caso do não cumprimento dos prazos estabelecidos, é importante uma justificação fundada, especificando quais os obstáculos, dificuldades e restrições, bem como qual a estratégia delineada para os ultrapassar.
Usar uma infraestrutura existente: sempre que possível, escolha um repositório estabelecido, centro de dados, ou repositório institucional. Caso esteja incerto de quais os serviços à sua disposição, consulte a lista de repositórios no projetos DataCite, BiomedCentral, e no Re3data. Caso, o acesso aos dados tenha de ser restrito, procure serviços de dados seguros ou arquivos de dados.
Gestão e Armazenamento de Dados a Curto Prazo
Defina o apoio à gestão de dados: É fundamental identificar quais os recursos que se encontram disponíveis e quais os que precisam de ser desenvolvidos. No caso de haver suporte local disponível, é relevante demonstrar que existe um trabalho e uma ajuda mútua, de modo a poder usufruir da mesma. No caso de ser necessário suporte técnico ou outros serviços de um parceiro externo justifique as decisões tomadas e o orçamento respetivo.
Depósito e Preservação a Longo-Prazo
Selecione dados que sejam valiosos a longo-prazo: Partilha e preservação de dados poderá não ser justificável em todos os casos. É por isso importante separar e selecionar quais os dados que trazem realmente uma mais-valia e que cumprem esta finalidade.
Guarde os dados que suportam textos- ou figuras-chave do seu trabalho: Particularmente relevante são os dados que suportam a informação científica, seja ela gráfica ou textual.
Definir Recursos, Estimar Custos
Defina e justifique recursos: Procure estimar e especificar os recursos necessários, de modo a poder apresentar um orçamento realista. O orçamento deverá discriminar e justificar os custos relacionados com a gestão de dados de investigação, sem no entanto subestimar os custos e o empenho de humanos.