顿补迟补丑氓苍诲迟别谤颈苍驳蝉辫濒补苍er
En datah氓ndteringsplan (data management plan, DMP) beskriver hvordan data h氓ndteres i l酶pet av og etter et forskningsprosjektet, fra innsamling av data eller gjenbruk, over prosessering og analyse, til langtidsbevaring og arkivering.
Hovedinnhold
En datah氓ndteringsplan (data management plan, DMP) er b氓de et formelt dokument og et verkt酶y. M氓let med en datah氓ndteringsplan er 氓 forsikre at forskningsdata h氓ndteres p氓 en trygg og forsvarlig m氓te i l酶pet av et forskninsprosjekt og klargj酶re dataene for langtidsbevaring. 顿补迟补丑氓苍诲迟别谤颈苍驳蝉辫濒补苍er er ogs氓 nyttige for forskere siden de:
- gj酶r det enkelt 氓 identifisere og l酶se viktige problemstillinger rundt forskningsdata p氓 et tidlig stadie i forskningsprosjektet (som samtykke til 氓 dele data eller kopirett)
- kan redegj酶re听for ekstra kostnader eller ressurser som trengs for 氓 h氓ndtere forskningsdata (som f.e ks.听ekstra lagringsplass)
- planlegge behovet for datah氓ndtering tidlig ute og overv氓ke aktivitet rundt forskningsdata i l酶pet av prosjektet
- hjelper andre 氓 bruke dataene dine hvis du skulle trenge听氓 dele de
HVORFOR听m氓 man skrive en datah氓ndteringsplan?
Norges听forskingsr氓d og EUs rammeprogram Horisont Europa stiller krav om at prosjekt m氓 ha en听datah氓ndteringsplan (data management plan, DMP). I tillegg sier听UiB sin politikk for 氓pen vitenskap听补迟 alle forskningsprosjekter som ledes fra UiB skal ha en听datah氓ndteringsplan.
Hensikten med datah氓ndteringsplanen听er 氓 planlegge for hvordan dere skal sikre forskningsdataene, b氓de underveis i prosjektet, og for fremtidig gjenbruk. En datah氓ndteringsplan er ogs氓 nyttig for 氓 vise kostnader knyttet til datah氓ndtering og lagring, og i planleggingen av hvordan dere kan dekke disse kostnadene.
Forskeren skal sette opp ein datah氓ndteringsplan i en tidleg fase av prosjektet, i samsvar med krav fra forskningsfinansi酶rer og institusjoner:
Planen听er et levende dokument og听skal revideres听ved behov i l酶pet av prosjektet.
DMP 50 seconds
HVA er en datah氓ndteringsplan og hva skal den听inneholde?
听beskriver datah氓ndteringsplanen som听et levende dokument som skal f酶lge forskningsprosjektet. Den skal vise听hvilke data som vil bli generert,听hvordan dataene skal beskrives,听hvor dataene skal lagres og听om og eventuelt hvordan de kan deles.
Innholdet i en datah氓ndteringsplan vil variere fra fagfelt til fagfelt,听men听 sin praktiske guide til datah氓ndtering beskriver f酶lgende hovedpunkt:听
1. Beskrivelse av data og datainnsamling og gjenbruk av eksisterende data
- Hvordan vil nye data bli generert/samlet inn og/eller hvordan vil eksisterende data bli gjenbrukt?听
- Hvilke data (type data, format og volum) vil bli generert eller samlet inn?
2. Dokumentasjon og datakvalitet
- Hvilke (f.eks. metodebeskrivelse eller organisering av data) vil f酶lge med dataene?
- Hvilke tiltak for kvalitetskontroll av dataene vil bli brukt?听
3. Lagring og backup i forskningsprosessen
- Hvordan vil data og metadata bli lagret og sikkerhetskopiert underveis i forskningsprosessen?听
- Hvordan vil datasikkerhet og beskyttelse av eventuelle sensitive data bli ivaretatt i l酶pet av forskningsprosessen?
4. Juridiske og etiske krav og retningslinjer听
- Dersom persondata behandles, hvordan vil man sikre at lovgivning om personopplysninger og听datasikkerhet overholdes?听
- Hvordan vil andre juridiske sp酶rsm氓l, som feks听immaterielle rettigheter og eierskap, bli h氓ndtert? Hvilken lovgivning gjelder?
- Hvordan vil mulige etiske sp酶rsm氓l bli tatt i betraktning, og hvilke etiske retningslinjer f酶lges?
5. Deling av data og langtidsbevaring
- Hvordan og n氓r vil dataene deles? Er det potensielle begrensninger for datadeling eller grunner til 氓 sette en embargo p氓 dataene?
- Hvordan vil data for bevaring velges ut, og hvor vil data bli bevart p氓 lang sikt (f.eks. et dataarkiv)?
-听Hvilke metoder eller programvare vil v忙re n酶dvendige for 氓 f氓 tilgang til og bruke dataene?
- Hvordan vil anvendelsen av en unik og permanent identifikator (som f.eks. en听Digital Object Identifier (DOI)) for听hvert datasett bli sikret?
6. Ansvar for datah氓ndtering听og ressurser
- Hvem (for eksempel rolle, stilling og institusjon) vil v忙re ansvarlig for datah氓ndtering?
-听Hvilke ressurser (for eksempel 酶konomi og tid) vil bli viet til datah氓ndtering og for 氓 sikre at data vil v忙re (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable)?
Se ogs氓 den norske ressursen for mer detaljert informasjon.
HVORDAN听skriver man en听datah氓ndteringsplan?
Det er anbefalt 氓 bruke et digitalt datah氓ndteringsplan-verkt酶y som hjelper med 氓 utforme DMPer i samsvar med krav fra forskningsfinansi酶rer og legger til rette for oppdateringer n氓r forskningsprosjektet skrider frem. Disse planane kan ogs氓 deles og redigeres听av andre.
FAIR Wizard Norway (Feide login):
Fra v氓r 2025 har UiB-ansatte tilgang til DHP verkt酶yet FAIR Wizard Norway. Piloten suppleres med ressurser fra prosjektet听 ledet av UiB.
Andre DMP verkt酶y:
- fra Digital Curation Centre (NB! Finn Science Europe mal under Reference > Funder Requirements)
- 听fra Elixir (s忙rlig for livsvitenskap; template tilpasset Norge, kan eksportere maskinh氓ndterbar DMP)
- fra Sigma2/Sikt (tilpasset Norge, kan eksportere maskinh氓ndterbar DMP)
- fra Sikt
- fra OpenAire
Forskningsr氓det oppfordrer til 氓pen publisering av DMPer. Dette kan l酶ses ved 氓听laste ned utarbeidet听DMP听fra verkt酶yet som har blitt brukt, og publisere听i f.eks.听
Eksempler p氓 datah氓ndteringsplaner
fra Digital Curation Centre
听fra Universitetet i Wien
fra LIBER Europe
I tillegg finnes det mange eksempler p氓 datah氓ndteringsplaner i f.eks. eller p氓 og sine nettsider. NB! disse planene er ikke听kuratert eller kvalitetssikret p氓 noen som helst m氓te og 产酶谤 ikke听brukes som mal.
Ofte stilte sp酶rsm氓l听(FAQ)
Hva er forskningsdata?
Forskningsdata kan defineres som听alle data som er produsert eller samlet inn av forskeren听i et forskningsprosjekt.
Med dette menes informasjon, s忙rlig fakta eller tall, samlet听inn听eller produsert听for 氓 fremme听p氓stander i faglitteraturen, f.eks.听statistikk, resultat听av eksperimenter, m氓linger, observasjoner i feltarbeid, sp酶rreunders酶kelser, intervjuopptak, bilder etc.
Hva er FAIR-prinsippene?
-prinsippene听er听et sett听retningslinjer for 氓pne forskingsdata, og st氓r for:
- Findeable - gjenfinnbar
- Accessible - tilgjengelig听
- 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
For at forskningsdataene skal v忙re gjenbrukbare m氓 kvaliteten v忙re p氓 topp og derfor m氓 b氓de data og听metadata v忙re gjenfinnbare, tilgjengelige og听interoperable.
Hvor听kan jeg lagre og dele听mine forskningsdata?
For 氓 gj酶re听forskningsdataene dine synlige og tilgjengelige, 产酶谤 du velge et fagspesifikt arkiv. Et slikt kan du finne p氓听, som er det st酶rste og mest omfattende registeret over tilgjengelige dataarkiv. Et alternativ er .
Hvis du ikke finner et aktuelt fagspesifikt arkiv, kan du som forsker ved UiB arkivere dataene听dine i听.
Vennligst se ogs氓 v氓r side om 脜pen tilgang til forskningsdata.
Hva er metadata?听
Metadata er strukturert informasjon som beskriver, forklarer, lokaliserer, og gj酶r det lettare 氓 hente og bruke听en听informasjonskilde. Kort og godt: data om dataene.听For 氓 bidra til 氓 gj酶re听dataene听dine gjenbrukbare og tilgjengelige for deg og andre i fremtiden, m氓 du opprette听og arkivere听n酶yaktige metadata sammen med dataene听dine.
Digital Curation Centre (DCC) har en oversikt over听.
M氓 jeg gj酶re alle mine forskningsdata 氓pent tilgjengelige?听
Ikke听n酶dvendigvis, du m氓 velge ut hvilke data du trenger听氓 oppbevare; hvilke data 酶nsker du 氓 oppbevare; hvilke data som ikke 产酶谤听v忙re 氓pent tilgjengelige; hvilke krav har finansi酶rer, Universitetet og/eller听eventuelle juridiske eller lovgivningsmessige krav.
Hvis det er ingen spesifikke krav, anbefaler vi forskeren 氓 tenke gjennom f酶lgende: Hvilke听data er n酶dvendige for 氓 reprodusere eller validere resultatene? Merk at dette kan inkludere kode. Hvilke听data har potensial for gjenbruk av andre?
Digital Curation Centre (DCC) tilbyr nyttig veiledning: 鈥樷��.
Finnes听det "best practices" for h氓ndtering av forskingsdata?
F酶lgende komponentar er n酶dvendige i god h氓ndtering av forskingsdata:
- Bruk korte og deskriptive
- Velg arkivverdige听
- 厂辫辞谤听耻濒颈办别听av dokumentene dine
- Lag听听for hvert eksperiment eller analyse
Se听听til听听eller for mer informasjon.
Hva er arkivverdige format?听
Arkivverdige filformater gj酶r at dataene听dine kan leses听av alle, ogs氓 i fremtiden. Enkelte filformat er mer sannsynleg 氓 v忙re听lesbare i fremtiden enn andre. Slike format er som regel:
- 颈办办别-辫谤辞辫谤颈别迟忙谤别
- 氓pne, med dokumenterte internasjonale standarder
- i bruk hos store deler av forskningsmilj酶et
- bruker standard tegnkoding, helst Unicode (for eksempel UTF-8)
- ukomprimerte
N氓r du arkiverer dataene听dine i et arkiv, m氓 du s酶rge听for 氓 laste听opp filene dine i et arkivverdig format, i tillegg til听det originale filformatet. S酶rg ogs氓 for at alle filene dine inneholder听en听gyldig filendelse, f.eks.听.txt, .pdf. Mer informasjon og flere eksempler p氓听听finner du p氓 det nederlandske nasjonale ekspertisesenteret for arkivering av forskningsdata: 听
