É um Plano de Gestão de Dados e um café curto, por favor!
Creators: name: Moitinho de Almeida, Vera
name: Branquinho, Raquel
name: Vale, Ana
Publisher: name: Porto: Faculdade de Letras da Universidade do Porto (FLUP)
Year: 2025
Subjects: ciclo de vida de dados
digital data lifecycle
ciência aberta
open science
plano de gestão de dados
data management plan
dmp
FAIR
CARE
interdisciplinary research
investigação interdisciplinar

description: Apresentação dos workshops "É um Plano de Gestão de Dados e um café curto, por favor!" (29.jan.2025 e 12.fev.2025), no âmbito do 2º Encontro de Investigação FLUP "Práticas interdisciplinares, colaborativas e/ou digitais nas Humanidades e Ciências Sociais", na Faculdade de Letras da Universidade do Porto (FLUP). Encontro inserido na Semana da Ciência e da Tecnologia 2024, Ciência Viva (https://www.cienciaviva.pt/semanact/2024/). Mais informações em: https://coda.letras.up.pt/2encontroiflup/

Como citar: Moitinho de Almeida, V., Branquinho, R., Vale, A. (2025). "É um Plano de Gestão de Dados e um café curto, por favor!" (workshop). In 2º Encontro de Investigação FLUP. Porto: Faculdade de Letras da Universidade do Porto (FLUP). https://doi.org/10.5281/zenodo.14852684

[Livro de Resumos, pp.72-73] A gestão de dados de investigação é essencial para qualquer programa ou projeto científico, desempenhando um papel estratégico na preservação, acessibilidade e integridade dos dados gerados. A elaboração de um Plano de Gestão de Dados (Data Management Plan - DMP, na sigla inglesa) é, por isso, uma etapa crucial. Um bom DMP não só assegura a conformidade com as normas de ciência aberta e os requisitos exigidos pelas entidades financiadoras, como também reforça a transparência e a replicabilidade dos resultados científicos, aspetos centrais para a validação dos conhecimentos produzidos em qualquer projeto. Além disso, um planeamento rigoroso da gestão de dados facilita a partilha e reutilização dos mesmos, promovendo a colaboração e a partilha interdisciplinar e a continuidade de qualquer linha de investigação em ciência. Este processo não só amplifica o impacto académico e social dos trabalhos de investigação, como também responde às exigências éticas e legais no tratamento responsável de dados, especialmente no caso de dados sensíveis ou pessoais.Na primeira sessão, serão brevemente abordados conceitos-chave como: ciclo de vida de dados digitais de investigação [1], ciência aberta [2,3], arquivos e repositórios de dados digitais de investigação, princípios FAIR [4] (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) e CARE [5] (Collective benefit, Authority to control, Responsibility, Ethics), gestão de outputs de investigação, alocação de recursos, segurança dos dados e questões legais e éticas inerentes, entre outros.A segunda sessão será essencialmente prática. Nela, os participantes serão encorajados a utilizar os seus próprios projetos de investigação para se iniciarem no processo de criação do respetivo Plano de Gestão de Dados, utilizando modelos de acesso aberto e disponíveis online.Referências:[1] Moitinho de Almeida, V. (2021). “Digital Research Data Lifecycle”. In: Exploring the potential of 3D and spectral imaging methods and tools for understanding the past (presentation), Digital Humanities Now Conference, Stockholm University. https://doi.org/10.5281/zenodo.14110887[2] European Commission (2019-). Open Science. https://ec.europa.eu/info/research-and-innovation/strategy/strategy-2020-2024/our-digital-future/open-science_en[3] FOSTER (2017-). Fostering the practical implementation of Open Science in Horizon 2020 and beyond. https://www.fosteropenscience.eu[4] Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I., et al. (2016). The FAIR Guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3:160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18[5] GIDA (2018-). “CARE Principles for Indigenous Data Governance”. Global Indigenous Data Alliance (GIDA). https://www.gida-global.org/care