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Plano de Gestão de Dados

O Plano de Gestão de Dados (PGD) descreve que dados serão coletados ou gerados; quais as metodologias e padrões que serão utilizados nesses processos; se, como e sob que condições esses dados serão compartilhados e/ou tornados abertos para a comunidade de pesquisa; e como eles serão curados e preservados.

O que é um Plano de Gestão de Dados (PGD)

É um texto de até duas páginas, contendo as seguintes informações:

  • Descrição dos dados e metadados produzidos pelo projeto – por exemplo, amostras, registros de coleta, formulários, modelos, resultados experimentais, software, gráficos, mapas, vídeos, planilhas, gravações de áudio, bancos de dados, material didático e outros.
  • Quando aplicável, restrições legais ou éticas para compartilhamento de tais dados, políticas para garantir a privacidade, confidencialidade, segurança, propriedade intelectual e outros.
  • Política de preservação e compartilhamento (por exemplo, compartilhamento imediato ou apenas após a aceitação da publicação associada). Período de carência (antes do compartilhamento) e período durante o qual os dados serão preservados e disponibilizados.
  • Descrição de mecanismos, formatos e padrões para armazenar tais itens de forma a torná-los acessíveis por terceiros. Esta descrição pode incluir o uso de repositórios e serviços de outras instituições. Fonte: FAPESP

Decidir quais dados coletar, manter, o que descartar e em que formato de arquivo salvar estabelece a decisão sobre onde e como armazenar seus dados, e estima os custos de preservá-los, a curto e longo prazo. Os custos de armazenamento e preservação devem ser incluídos em sua proposta de financiamento. Planejar com antecedência significa que os dados recolhidos serão facilmente identificados, encontrados, acessados e reutilizados por você e por outros pesquisadores (quando apropriado). Por isso é tão importante elaborar o Plano de Gestão de Dados.

Ferramentas Computacionais para a Gestão de Dados de Pesquisa:

  • Data Management Plan – DMPTool – Ferramenta online para criar dinamicamente um plano de gerenciamento de dados focado especificamente em agências de financiamento dos EUA. Criado por uma colaboração entre UC3, Universidade de Califórnia, DCC, Smithsonian, Universidade de Illinois, e Universidade de Virgínia.

Exemplos e Modelos de Planos de Gestão de Dados:

gestão de dados de pesquisa (em inglês Research Data Management – RDM) envolve serviços, ferramentas e infra-estruturas que abrangem o ciclo de vida da pesquisa como um todo. Os pesquisadores necessitam de apoio no planejamento, organização, segurança, documentação e partilha, preparação dos conjuntos de dados para depósito e preservação, bem como nas questões relacionadas a direitos autorais, licenciamento e propriedade intelectual. 

Plano de Gestão de Dados aumenta a eficiência das atividades de pesquisa, economizando tempo e recursos. Assegura a integridade dos dados e registros da pesquisa, aumentando seu potencial de replicação e permitindo que os dados sejam compreensíveis agora e no futuro.

Armazenamento de dados: suas opções – Hoje em dia, os dados podem ser armazenados em uma variedade de lugares: pen drives, laptops e desktops, em casa e/ou nas nuvens. O armazenamento de dados não está mais limitado ao seu computador. Armazenar os dados em um Repositório de Dados irá garantir o backup regular, minimizar os riscos de perda e de violações de segurança, e permitir que os colegas que trabalham no mesmo projeto possam acessar os dados.

Segurança dos dados – Manter seus dados de pesquisa seguros também é muito importante. A segurança da informação não se limita a proteger os arquivos existentes, inclui também o apagamento de dados.

Formatos e obsolescência – opções para o armazenamento em longo prazo, informações confidenciais e pessoais, questões éticas e legais devem ser sempre considerados na decisão de armazenar e preservar seus dados de pesquisa.

== Guias e Diretrizes ==

BRASIL. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. ”Cartilha Técnica para Publicação de Dados Abertos no Brasil v1.0”. Brasília, s.d. Disponível em: <http://dados.gov.br/cartilha-publicacao-dados-abertos/> Acesso em: set. 2020.
BRASIL. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. ”Manual de Elaboração de Dados Abertos”. Brasília, s.d. Disponível em: <https://www.gov.br/cgu/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/transparencia-publica/arquivos/manual-pda.pdf> Acesso em: ago. 2020.
DUDZIAK, Elisabeth. ”Dados de Pesquisa agora devem ser armazenados e citados”. 2016. Disponível em: <http://www.aguia.usp.br/?p=618> Acesso em: 10 agosto de 2020.
ECONOMIC and SOCIAL RESEARCH COUNCIL (ESRC). ”Data Management Plan: guidance for peer reviewers”. Disponível em: <http://www.esrc.ac.uk/files/funding/guidance-for-peer-reviewers/data-management-plan-guidance-for-peer-reviewers/> Acesso em: 08 ago. 2020.
ELSEVIER. ”Research data: Supporting researchers to store, share, discover and use data”. 2016. Disponível em: <https://www.elsevier.com/about/open-science/research-data> Acesso em: 26 ago. 2020.
EUROPEAN COMMISSION. ”Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020”. July 2016. Disponível em: <https://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf> Acesso em ago. 2020.
EUROPEAN COMMISSION. ”Guidelines on Open Access to Scientific Publications and Research Data in Horizon 2020”. Aug. 2016. Disponível em: <http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-pilot-guide_en.pdf> Acesso em: ago. 2020.
SAYÃO, Luis Fernando; SALES, Luana Farias. ”Guia de Gestão de Dados de Pesquisa para Bibliotecários e Pesquisadores”. Rio de Janeiro: CNEN/IEN, 2015. Disponível em: <http://www.cnen.gov.br/images/CIN/PDFs/GUIA_DE_DADOS_DE_PESQUISA.pdf> Acesso em: out.2016.
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Pró-Reitoria de Pesquisa. Gestão de dados científicos. São Paulo: USP, 2019. Disponível em: http://prp.usp.br/gestao-de-dados-cientificos/?codmnu=9979 Acesso em: 20 ago. 2020.
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