[in aggiornamento]
L’Università di Genova riconosce il valore fondamentale dei dati originali e verificati prodotti nell’ambito delle attività di ricerca e ne considera la corretta gestione un elemento essenziale per garantire qualità, integrità e riproducibilità della ricerca scientifica.
L’Ateneo riconosce che dati della ricerca accurati, affidabili e facilmente reperibili costituiscono una risorsa indispensabile per:
- la verifica dei risultati e delle metodologie adottate
- il progresso della ricerca scientifica e della società
- il trasferimento della conoscenza
- lo sviluppo della didattica universitaria
Anche una volta concluso un progetto, i dati generati rappresentano un patrimonio dell’Università e un bene pubblico di lungo periodo.
Il servizio RDM in UniGe ha l’obiettivo di:
- favorire la gestione dei dati della ricerca nel rispetto dei principi FAIR e della normativa vigente
- promuovere la conservazione a lungo termine dei dataset;
- incentivare la condivisione responsabile dei dati secondo le pratiche della scienza aperta.
Consulta
la Policy per la gestione dei dati della ricerca UniGe
le Linee Guida per l’utilizzo del servizio Opendata UniGe
ll Research Data Management (RDM) o gestione dei dati della ricerca è il processo di organizzazione, archiviazione, conservazione e condivisione dei dati generati durante un progetto di ricerca. Copre l’intero ciclo di vita della ricerca, dalla pianificazione iniziale e raccolta dei dati fino all’analisi, all’archiviazione e alla condivisione sicura. Un’efficace gestione dei dati garantisce che la ricerca rispetti i principi FAIR, ovvero che i dati siano Findable (rintracciabili), Accessible (accessibili), Interoperable (interoperabili) e Reusable (riutilizzabili).
Componenti chiave della RDM
- Data Management Plan (DMP): un documento formale che descrive come i dati saranno gestiti, archiviati e condivisi durante e dopo il progetto. La maggior parte delle principali istituzioni di ricerca e degli enti finanziatori richiede un DMP.
- Documentazione e metadati: informazioni dettagliate (ad esempio codici, metodologie) che forniscono il contesto necessario affinché altri possano comprendere e replicare i risultati.
- Archiviazione e sicurezza dei dati: implementazione di strategie di backup sicure, gestione dei controlli di accesso e trattamento etico delle informazioni sensibili.
- Archiviazione a lungo termine e pubblicazione: deposito dei dataset in repository digitali affidabili e conformi ai principi FAIR, con identificatori persistenti (come un DOI) per la conservazione nel lungo periodo.
Benefici della RDM:
- Integrità e conformità: previene la perdita accidentale dei dati, mantiene l’integrità della ricerca e soddisfa i requisiti degli enti finanziatori.
- Visibilità e impatto: aumenta le citazioni e le opportunità di collaborazione, permettendo ad altri di riutilizzare e sviluppare ulteriormente i dati.
- Efficienza: fa risparmiare tempo grazie a un’organizzazione sistematica dei dati, riducendo la duplicazione degli sforzi e rendendo più efficienti i flussi di lavoro.
a cura di Settore sistemi integrati per le biblioteche e l'open science