Gestão e curadoria de dados de investigação

Caracterização geral

Pré-requisitos

N/A

Bibliografia

European Commission. (2017). Guidelines on Open Access to Scientific Publications and Research Data in Horizon 2020. https://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-pilot-guide_en.p Grupo de Trabalho BAD das

Bibliotecas de Ensino Superior. (2016). Recomendações para as Bibliotecas de Ensino Superior de Portugal - 2016. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.835758

Cameron, F. R (2021). The future of digital data, heritage and curation in a more-than-human world. London Routledge.

FAIR assessment tool. Available at: https://www.ands-nectar-rds.org.au/fair-tool.

Horstmann, W.; Nurnberger, A.; Shearer, K.; Wolski, M. (2017).Addressing the Gaps: Recommendations for Supporting the Long Tail of Research Data. DOI: 10.15497/RDA00023

Jones, S. et al. (2020). Data management planning: How requirements and solutions are beginning to converge. Data Intelligence 2(2020), 208–219. doi: 10.1162/dint_a_00043.

Konold C, Higgins T, Russel SJ, et al. (2015). Investigating data like a data scientist: Key practices and processes. Statistics Education Research Journal.  21(2).

Pinfield, S., Cox, A., Smith, J. (2014): Research Data Management and Libraries: Relationships, Activities, Drivers and Influences, PLOS. DOI: 10.1371/journal.pone.0114734 RDA Libraries for Research Data Interest Group (2016): 23 Things: Libraries for Research Data. DOI dx.doi.org/10.15497/RDA00005

Research Data Alliance Metadata Directory. Available at: http://rd-alliance.github.io/metadata-directory/standards/.

Science Europe (2021) ‘Practical Guide to the International Alignment of research data. Brussels: Science Europa.

Método de ensino

Sessões teórico-práticas, com leitura de textos, exposição de casos de estudo, discussão de conceitos e participação ativa dos alunos na procura de bibliografia e na definição e entendimento dos conceitos. As aulas presenciais terão um carácter teórico-prático, sendo constituídas por momentos de exposição teórica dos temas, exercícios práticos, apresentações orais e debates participados pelos alunos. Os alunos devem ler o material que é sugerido antes de cada aula. O trabalho autónomo dos alunos deve complementar e aprofundar os conhecimentos transmitidos em sala, promovendo uma aprendizagem autónoma por parte dos alunos.

Método de avaliação

Avaliação contínua. A turma funcionará organizada em 3 grupos de trabalho.

A primeira avaliação - 8/10 (30%) incide sobre:

. apresentação individual de um texto (15%)

- criação e apresentação de um resumo gráfico a partir dos textos dos elementos do grupo - Trabalho em grupo - 1(5%)

A segunda avaliação - 12/11 (30%) incide sobre:

-apresentação individual de um texto (15%)

- criação e apresentação do mapeamento das necessidades de informação do grupo. Trabalho de grupo  (15%) 

A terceira avaliação (10/12 e17/12) (40%) Trabalho de grupo

- Apresentação do plano de gestão de dados (25%) 

- criação e apresentação do modelo de comportamento e práticas informacionais do grupo (15%)

 

 

 

Conteúdo

1. Ciência Aberta, acesso aberto, dados abertos.

1.1. Sustentabilidade, interoperabilidade e escalabilidade.

1.2. Principais políticas e boas práticas. A estratégia Europeia para os dados, a Science Europe's strategy for 20212026, a Nuvem Europeia para a Ciência Aberta (EOSC), FAIR principles, TRUST principles.

2. Ciclo de vida de Informação e Curadoria de informação: principais conceitos.

2.1. Competências e literacia em dados.

3. Gestão de dados de investigação.

3.1. Planos de gestão de dados.

3.2. Organização e documentação. Metadados, normalização e preservação de dados.

3.3. Repositórios de dados.

3.4. Curadoria, partilha e reutilização de dados. Citação de dados.

3.5. Proteção de dados, gestão do consentimento e confidencialidade.

4. Casos de estudo.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: