 Benvenuti, benvenuti a tutti, questo webinar oggi sarà presentato dalla dottoressa Shalini Kurapati che per quelli di voi che hanno partecipato alla scorsa puntata, quelli di voi appunto che hanno partecipato alla scorsa puntata conoscono già, Shalini è stata data steward presso TU Delft in Olanda e oggi ci parlerà del data management plan. Intanto vi do il benvenuto, come sapete questa serie di webinar è organizzata da RDA e da Open Air in particolare dai capitoli italiani di questi due iniziative internazionali. RDA, la Research Data Alliance è un'organizzazione internazionale presente in tutto il mondo che ha lo scopo di facilitare la condivisione di riuso dei dati, in particolare dei dati della ricerca. RDA lavora con Working Group che nascono volontariamente da specifiche necessità dei suoi membri e ad oggi ha creato una comunità di più di 8.000 partecipanti. Il nodo italiano di RDA è realizzato attraverso il CNR, in particolare l'Istituto di Scienza e Tecnologia delle Informazioni di PISA. Abbiamo un capitolo nazionale, ci organizziamo eventi, webinar come questi e forniamo diversi tipi di servizi. Potete tranquillamente andare sul nostro sito, trovate qui l'indirizzo per vedere che cosa facciamo e di cosa ci occupiamo. Vi invito se non l'avete ancora fatto ad iscriveri a RDA. L'iscrizione è gratuita e potete poi registrarvi presso la nostra pagina, il link che trovate su questa slide per essere sempre aggiornati sulle nostre iniziative. OpenAir invece è la grande infrastruttura per il monitoraggio e la verifica delle politiche sull'open access che è finanziata dalla Commissione europea. È nato nel 2009 e sostanzialmente offre dei servizi che permettono di collegare i progetti ai risultati della ricerca. Attorno a questa infrastruttura principale OpenAir poi ha sviluppato negli ultimi anni diversi servizi dedicati per ricercatori, enti finanziatori, repositori manager e altro. Trovate tutto sul portale di OpenAir, link indicato qui. Come isti CNR rappresentiamo insieme all'Università di Torino il nodo nazionale e il National Open Access Test che potete rivolgervi a noi per qualsiasi informazioni relative alle politiche open science della Commissione. Passo ora la parola a Shalini, un secondo che le do il ruolo di relatore. Shalini ha il microfono spento. Vi ricordo che Shalini non è madrelingua italiana ma è bravissima e anche oggi ci parlerà in italiano. Buongiorno a tutti, mi senti? Sì, ti sentiamo benissimo. Anche vedete il mio schermo? Sì, voi solo tirare un pochino sulla presentazione, perfetto. Ok, vai. Buongiorno a tutti e grazie per vostro tempo per aver scelto ascoltare questo webinar. Come ho detto Emma, io non sono molto brava in italiano ma quindi vi prego di portare un po' di pazienza per mia lingua. Sono stato, fino adesso, come data steward in Olanda, io ero una ricercatrice che ho fatto più di settani di ricerca prima di diventare un data steward. Adesso recentemente ho trasferito in Italia per lavorare conto mio, però a me piace Open Science, RDM, è molto vicino al mio cuore. Oggi parliamo un po' di data management plan. Il webinar di oggi sarà più pratico in senso che vorrei dare informazioni su quali sono i principali essenziali per un DMP, per una proposta di fondo o per qualsiasi progetto di ricerca. Anche vorrei darvi informazioni su strumenti utili o come link o come tools. In questo caso anche me parliamo un po' su DMP online e un tool o strumento online, un web che potete usare per scrivere data management plan o DMP. Vorrei anche finire con come usare vostro DMP per vostro avvantaggio, non solo per i anti-finanzatori, ma come potete usare anche per vostro avvantaggio. Iniziamo con perché bisogno il DMP per noi. Pensate un po' per qualche secondi, un minuto, dipende. Se qualcuno vi chiede i dati che avete usato per vostra pubblicazione, se qualcuno vi chiede, se avete scritto questo pubblicazione recentemente, potete andare su computer, cercare quale versione di dati che avete usato per produrre una grafica in pubblicazione. Magari mette un po' di tempo, ma forse potete ritelare questi dati. Però se qualcuno vi chiede dopo 5 anni la stessa domanda, non lo so che avete la possibilità di recuperare tutti questi dati, ma dopo 10 anni non anche parliamo perché non esiste. Quindi per questo problema, magari una data management plan può essere una soluzione. Cosa è una data management plan? Una data management plan è un piano scritto e un documentazione di come avete gestito i vostri dati. Utile non solo per voi, ma anche per i membri del gruppo. Per esempio, se avete finito questo progetto e avete cambiato il progetto, qualcun altro vuole continuare e magari loro sanno come può utilizzare i vostri dati o per collaboratori se trovano i vostri dati, loro devono sapere come usarlo. Più che altre persone, il massimo beneficio sarà per i ricercatori, per voi, perché voi siete i primi riutilizzatori di i vostri dati, dipende per un altro proposta, per un altro ricerca, ma dopo 5 anni anche voi non sapete come avete fatto 5 anni fa, per esempio. Cosa più prammaticamente parlando? Tanti enti finanziatori stanno chiedendo data management plan. Quali emotive, per esempio, ci sono tanti enti finanziatori. La lista non è completa, perché vi do esempi di enti, come Commissione europeo o European Research Council. Quasi tutti enti finanziatori in Gran Britannia, anche in Holanda, NWO e holandese, Bill and Melinda Gates è americano, naturalmente. Ma tutti chiedono il data management plan. Ma i motivi, perché per loro ha bisogno di DMP, perché loro vogliono sapere, parlando di enti, i dati della ricerca finanziata con fondi pubblici sono un bene pubblico, quindi questi dati dovrebbero essere disponibili con minimo restrizioni. Non ti dicono che devi fare tutto aperto. Commissione europea dice, as open as possible as closed as necessary in inglese. Perché loro chiedono questo DMP? Principalmente per garantire che i ricercatori hanno la conoscenza, i strumenti e anche la possibilità di gestire sua data in modo facile. Perché gestizione di data o data management è molto importante e è un passo avanti verso fare data o ricerca riproducibile. Quindi loro vogliono sapere che avete la possibilità di gestire data e condivide e mantenere, eccetera, eccetera. Anche molto, ho già detto che più che i enti finanziatori, i personi che hanno più beneficenza e i ricercatori che riutilizzano i suoi dati. In generale, cosa è un DMP? Cosa c'è dentro questa data management plan? I argomenti principali che vi fanno identificare quali tipi di data che voi siete lavorando. Noi tutti sappiamo che quando iniziamo un progetto di ricerca non sappiamo esattamente quale tipi di data raccogliamo o creiamo. Questo è un momento per riflessione, ma quale tipi di data? Cosa è vostra strategia di organizzazione? Non solo organizzazione e gestizione lungo termino, anche quotidiano. Cosa fate durante il giorno come gestite vostre date? Anche in futuro, quando avete bisogno di condividere vostre data, sia con i collaboratori o anche lungo termino in archivazione, avete idea di come farlo. Questo è, diciamo, il parte teoria di mia presentazione di oggi. Adesso vorrei andare molto più cose più pratiche, perché magari è più utile. Quindi ho preso otto elementi principali, come un checklist. Se scrivete un DMP, questi otto sono quasi principali. Questo è basato su Digital Curation Center di Stadblad di Gran Britannia. Non solo per me, anche per diversi professionali in Research Data Management, DCC è un gol standard, un standard oro, per consigli in DMP. Anche ho basato mia presentazione sui miei colleghi. Abbiamo fatto insieme con i miei colleghi holandesi. Quindi se avete interesse in futuro, vedete questi link. Quindi parliamo di elementi principali di un DMP. Quando parlerò, anche vi do qualche informazione in più per strumenti o dove potete cercare di più. La prima cosa che dovete scrivere un DMP è una cosa banalissima e dati administrativi. È questo più annoiosa, ma più banale, diciamo. Voi dovete mettere informazioni sul titolo del progetto chi è il coordinatore o il coordinatrice, e i nomi importanti, i numeri di riferimento. Questo anche serve per text mining. Qualcuno si vuole sapere cosa c'è dentro. La prima cosa, si vedono il titolo del progetto NOME per collegamento. Anche tu devi scrivere il scuopo di ricerca in modo sintetico. Anche magari diversi dettagli su politiche e prostitutura, magari collegato su institutione, non ai tuoi entitianziatori, ma dipende tra proposta e l'altra. Quindi la prima cosa è molto banale. Seconda, ma è importante. La seconda cosa più fondamentale durante la ricerca è data collection. Raccogliere dati o creare dati. In vostre DMP, voi dovete pensare a scrivere anche se ci sono dati già esistenti, che voi potete riutilizzare per il vostro progetto. E questo non per tutti è chiaro, ma forse è un momento di pensare che se posso già fare la ricerca più efficiente, posso chiedere se qualcuno ha già queste dati. La seconda cosa dovete anche pensare è di metodologia di ricerca che userete per creare questi dati o quali standard userete. Anche pensare un po' su sformati e software e magari questi formati e software sono molto specifici o potete anche per collaborare o per condividere i vostri dati o software. Magari loro possono interagire con altri sistemi anche. Questo anche fa parte di gestire i vostri dati in modo quotidiano come strutturate i vostri dati e come date i nomi per i vostri cartelli. Per esempio anche una cosa semplice come organizzate i vostri dati in vostre cartelle. C'è un esempio E, A, esempio B, ma io conosco maggiorità di ricercatori normalmente hanno esempio A. Perché, va bene, funziona. Tutti anche hanno scritto tesi, hanno fatto dottorato, anche io facevo così prima che saputo di research data management. Uno di tanti problemi è che per di tanto tempo sapere dove ha messo cosa. Quindi c'è un buon esempio da un ricercatore come organizzare i vostri progetti. Magari un parte su project management, un parte su etica, un parte su esperimenti, un'altra parte di disseminazione. Così voi potete mettere cose dove devono essere. Questo è magari se fate così in lungo termine potete anche guadagnare tempo in ricerca. Anche avete la soddisfazione di trovare tutte le cose che dovete trovare facilmente. Questo parli cartelle. Adesso parliamo su come dare i nomi per vostri file. Io sicuramente, ma tutti, adesso forse anche state ridendo, e questo è normale, è una normalità soprattutto quando c'è un deadline per mandare una cosa. Final, final, final, final, final, final dot final. Quindi la problema su questo modo di dare nomi per il file è che non sappiamo cosa c'è dentro. E se qualcuno vuole aprire questo file, non dice niente su cosa c'è dentro. Quindi c'è anche, ci sono alcune, chiamo document naming conventions o file naming conventions. Ci sono piccoli trucchi per come dare nomi. La cosa semplicemente anche mettere versioni e data, quando avete scritto questo, è già molto importante. Normalmente arriva il anno, mese, giorno, e più di scrivere quale tipo di documento. Se un presentazione metti P, R, da qualche indicazione di cosa è questo documento. Oggi, magari, di webinar di oggi, ho messo come P, R, e webinar A, D, versione 2, e data di oggi. È così semplice, però, vi dà un sacco di informazioni di su vostro file, così non perdete tempo cercare il new final, final, final. Allora, quindi questo è per il research data management quotidiano, anche piccoli trucchi, questo voi potete anche scrivere in vostra data management plan. Io farei così, io metteremo io cartella in questo modo. Da un nome con questo file naming convention, per esempio. Ho messo tutti i link collegato che cosa sto parlando, così voi potete tranquillamente vedere dopo, anche dopo il webinar. Il terzo principio è su data management plan e metà dati e documentazione. DMP è tutto e documentazione, però questo principio è anche ancora di più. Metà data, come abbiamo parlato, è dati su dati. Come descrivi i tuoi dati? Quale documentazione accompagnerà i tuoi dati? Come crearei questa documentazione? Ci sono anche standard di metà dati, dipende di disciplina. Quindi quali standard? Per esempio, voi potete usare cosa più semplice, si chiama Dublin Core. Dublin Core è una cosa generico con dieci cose che voi dovete descrivere. Però ci sono altri metodi anche. È una cosa molto bella e a me piace molto, anche molto utile, e Read Me Files. Read Me File, quando aprite un software o qualunque cosa potete trovare. Che ti spiega cosa dovete fare con questa cosa. Quindi voi potete creare un Read Me File su WhatsApp per arriccare informazioni su cosa c'è dentro, come utilizzare, qual è il valore. Per esempio, Cornell ha fornito un modello, voi potete anche vedere come descrivere vostre dati. Anche se avete bisogno di standard per metodati per vostra disciplina, voi potete cercare in questo sito si chiama fairsharing.org dove voi potete vedere quali sono i standard per vostra disciplina se bisogno. Allora, il quattro principio di DMP e aspetti legali edetici. Aspetti legali edetici ed etica è una cosa un po' complessa. Normalmente in università, io ho già detto sono molto nuova in Italia perché quindi sto a destra scoprendo come funziona qui. In Orlando per esempio abbiamo una comitì per etica in università. E' una comitì di etica che è una comitì per eseguire qualche ricerca su dati personali. Noi dobbiamo andare a questo comitì di etica anche se facciamo un sondaggio, un intervista, se raccogliamo dati personali con partecipanti umani dobbiamo andare in questo comitì, dobbiamo spiegare tutto, loro devono accettare e ci sono anche aspetti legali. Magari se è trattata dati personali o se come si dice commerciali o forse il vostro progetto produrrà brevetti e c'è diversi voi dovete pensare perché se condividete prima di essere avuto brevetti magari non ti danno se c'è quindi voi dovete anche pensare quando devo condividere quale è nostra strategia cosa possiamo fare perché adesso ricerca sempre collaborativa anche un momento per pensare come organizzate vostre aspetti legali etetici. Cinque principio è pensare un po' su storage e backup. Pensate un po' quanto storage magari bisogno per vostro progetto e magari vostro servizio ICT basta o magari devo richiedere molto di più o usate soluzioni cloud normalmente per active data management tanti tanti ricercatori usano cloud per condividere lavorare insieme anche un po' su backup perché perdere dati ricerca è una tragedia perché avete lavorato tanto magari avrai mai un altro momento per quelle lo stessa data quindi perdere data non è giorno come oggi non è accettabile quindi dovete vedere che avete un backup automatico un backup manuale e anche controllare questo backup se funziona no, ho sentito anche esperienze di ricercatori che hanno pensato che il backup funzionava ma backup non funzionava quindi anche controllare il backup importante magari voi potete dire ok io controllo ogni una settimana o due settimane per vedere che il backup funzionava o mettete qualche programma anche e parlando di storage e cloud voi dovete avere un po' di attenzione su vostro service provider se usate google driver, dropbox è benissimo, funziona molto bene ma se avete rischi di dati personali o commerciali e più un alto level di sensibilità voi dovete vedere il terms and conditions of google perché loro possono riutilizzare per conto loro quindi se avete promesso vostro partecipanti che proteggeremo vostra data, se usate google drive per mettere tutti i dati magari voi stanno rovendo questo promesso ci sono anche alternativi altri paesi anche in Italia forse ho sentito di gar, ma devo informarmi un po' di più in Switzerland c'è una cosa simile google drive si chiama switch in Orlando c'è surf drive è molto simile switch quasi tutti ricercatori in università in Orlando hanno questo surf drive hanno 250 giga di storage gratis cloud così possono condividere le dati e questo per istituzioni circolandesi però ho anche so che c'è udat è una cosa più europea che offre un servizio simile voi dovete anche controllare il partner italiano come potete utilizzare questo udat dopo e sesto principio e selezione conservazione di dati quindi ci sono due cose un sacco di ricercatori non sanno la differenza tra conservazione durante il progetto durante i condizioni legali o archivazione archivio e quindi qualche qualche instituzione a qualche legge nazionale dice che raw data e tutti le dati che avete raccolto deve essere preservati per almeno 10 anni questo non c'entra niente sul ripositorio tu devi avere questa data magari in tua università tua e questo è raw data ma forse per conservazione di lungo termino per archivazione per sempre e sempre magari tuo raw data non è molto utile per riutilizzare quindi voi dovete scegliere in quale livello voi potete archiveare questa data e tutto questo non è facile pensare subito però già avere questa idea di quale data devo selezionare è molto utile e importante anche il sesto principio è data sharing quindi data sharing e intende che potete condividere i dati con vostri collaboratori o anche con il mondo ma in quale modo potete dare, magari con collaboratori voi potete avere qualche soluzione cloud o qualche soluzione tramite una secure link o avete una database insieme però se volete condividere vostre data per il resto del mondo quale sono i condizioni quale sono i termi e condizioni etc anche quale licenza posso dare per mia data per riutilizzo o magari devo mettere qualche embargo perché non vorrei condividere per due anni quindi ci sono un sacco di considerazioni che dovete fare per condividere la data per condividere le data anche per archivio lungo termino in teoria per sempre e ci sono un sacco, tanti ripositori per datastats ci sono ripositori generali che voi potete depositare qualunque cosa anche vostra presentazione riport qualunque cosa data software tutto anche ci sono ripositori specifici per vostra disciplina per esempio IDR e per molto più immagini ci sono ripositori specifici per data genomico genom e anche per scienze naturali anche ci sono o recentemente ho letto su un ripositori specifico per scienze umani dice qualitative data repository perché questo è anche un caso speciale e io a me piace molto Zenodo perché ripositori universale accetta tutto ci sono immagini video, audio, software pubblicazioni, poster ci sono tutto, accetta tutto quindi voi potete iniziare con Zenodo ma ci sono anche altri per vostra disciplina magari più utile per sapere quali sono i condizioni per condividere vostra data magari diversi anti finanziatori vi chiede di mettere in modo aperto o con embargo o non embargo sei mesi quanti etc non potete sapere tutto, c'è un sito si chiama Sherpa Giulia vi aiuta come sono le politiche anche per software se utilizzate Github, voi potete integrare con Zenodo solo con un bottone per mettere vostro code siteable voi potete fare città siteable quindi anche ultimo è di protocolli se siete biotecnologi in ciencia naturali voi potete utilizzare protocolls.io anche ci sono ripositori istituzionali quindi ho parlato tanto su Repository adesso ultimo principio e devo sapere quando scrivete il DMP e mettere la responsabilità e risorse che bisogno per esempio chi gestice la data chi sono i principi responsabile quali sono i risorse per bisogno i costi per gestire, per storage, per backup gli strumenti voi dovete pensare questo adesso vi faccio un'introduzione su una strumento si chiama DMP online dove voi potete scrivere vostro DMP online è un strumento molto semplice solo che vi faccio vedere come funziona in modo molto breve. DMP online è un strumento web per aiutare ricercatori per scrivere DMP voi potete ci sono tante linee guide esempi, modelli e anche hanno scritto per tanti anti-financiatori quindi se dovete scrivere per un DMP per Commissione Europea e già c'è uno già pronto voi dovete solo compilare con tante guida vi danno tanti consigli puoi anche condividere vostro piano con collaboratori questo è molto bello e molto se andate a DMP online .dcc.ac.uk voi potete creare un nuovo piano per esempio ho creato un piano per testare io non vorrei un piano normale voi potete anche fare un project per testare, per pratica per dare un workshop ci sono tanti organizzazioni che hanno preso licenza per DMP online anche se vostra organizzazione non ha preso voi potete dire no research organization associated voi potete anche scegliere enti finanziatori magari diversi enti hanno diversi condizioni per compilare un DMP con European Commission voi potete creare un piano quando create un piano qui c'è tutto insieme c'è inizio il DMP questo possiamo anche chiamare un data paragraph una cosa più breve c'è anche detail DMP anche c'è final DMP voi potete gestire tutto in un singolo strumento e molto utile anche voi potete condividere vostre DMP con vostri collaboratori potete lavorare insieme e poi anche c'è la possibilità di download potete fare download in PDF o Word o c'è anche diversi formati per lavorare questo anche potete utilizzare per qualsiasi progetto non solo per un proposito di finanziamento anche per un progetto di dottorato o altro qualunque progetto e questo DCC guidance è molto bello ti danno what information is needed ti danno risposte ti danno esempio quindi è molto utile se volete compilare un DMP anche se molto utile vorrei dire che voi non dovete utilizzare DMP online voi anche potete utilizzare i modelli di Word va benissimo ma forse troppo dettagli magari sembra un po' ripetetivo non c'è version control magari in futuro cambierà però un posto deve conservare vostro DMP in tutte fase così voi sapete cosa avete fatto l'inizio il midterm o finale ci sono tante coppia potete copiare vostri DMP precedenti c'è tanta spiegazione potete orientare facilmente anche se vostra instituzione ha bisogno per creare il vocale è DMP online open source quindi c'è un pagina GitHub voi potete anche installare per creare il vostro modello se bisogna perché c'è già tanti modelli quindi ho già parlato tanto su DMP su quali sono i principi principali adesso vorrei finire parlando come utilizzare vostre DMP a vostro vantaggio quando scrivete DMP scrivere una cosa mettete in pratica una cosa quindi quando io parlo di scrivere DMP anche se mettete in pratica tutte cose che avete scritto voi potete avere una doi per vostra dataset quindi voi potete avere la citazione per vostra data come avere la citazione per vostra pubblicazione voi potete stupire vostro enti finanziatori quanto sapete su questa cosa di open science voi potete quando indicate vostra la disponibilità di vostre dati voi potete fare una posizione positiva a chi vedano vostra proposta adesso c'è la possibilità di anche pubblicare un data paper voi potete scrivere voi potete convertire vostra data minus plan come una data paper ci sono riviste come nature e welcome open science trust che accetta questi data paper quindi solo una pubblicazione voi potete gestire vostra data voi potete anche pubblicare queste dmp anche voi potete condividere vostre dataset social media per avere più visibilità anche quando avete un sito web per vostra progetti voi potete dare vostra link per come potete trovare vostra data io c'è un ottimo paper si chiama winning horizon 2020 with open science lì parlano come impressionare i finanziatori qui vi danno qualche esempio dove proposte non hanno impressionato come l'accessibilità dei dati non è chiara conservazione l'accesso dei dati non considerati bene non è proprio informazione su data management etc etc ma in caso dove le proposte hanno impressionato dove definizione dei dati è stato molto forte e software ricerca è disponibile molto bene il piano di comunicazione è molto efficace quindi c'è l'ottima possibilità se scrivete vostro DMP o mettete in pratica c'è anche altre possibilità per voi anche i vostri sforzi di finanziamento soprattutto io ripeto che più che tutto il beneficio a grande è per voi come ricercatori così io concludo la presentazione grazie mille adesso se c'è qualche domanda mi sono contenta di risponderlo grazie grazie Shalini se avete qualche domanda potete inserirla nella chat intanto vi dico che la presentazione che avete visto oggi sarà a breve disponibile alla conoscete di OpenR di RDA e trovate alla fine di questa presentazione alcune slide aggiuntive che vi mostrano i servizi di OpenR e di RDA le attività che queste due initiative hanno riguardo al datamanagement plan allora non ci sono domande per ora allora Giuseppe Puglisi chiede che cosa cambia nel datamanagement plan se invece di un progetto si vogliono descrivere le regole o le condizioni di gestione dei dati di una istituzione per esempio università, dipartimento e ente di ricerca ci sono differenze per esempio nella produzione dei dati che avviene in più progetti oppure nelle attività istituzionali ciao Giuseppe grazie per la domanda se ho capito bene la domanda è che cosa cambia nel DMP le regole e condizioni quindi il DMP può essere per diversi motivi per diversi istituzioni non c'è un DMP unico ma forse vostra istituzione potete creare un modello dove un ricercatore deve spiegare i condizioni collegando a vostra istituzione quindi cambia dipende di condizioni è chiaro? non ho capito bene? si credo che lui chieda dal punto di vista una cosa è chiaramente un progetto che ha a fare con regolamenti che derivano daglienti finanziatori invece se il DMP è relativo ad un'attività che avviene all'interno dell'istituzione per altri motivi se cambia qualcosa ovviamente questo DMP un regolamento istituzionale relativo ai dati della ricerca si dovrà rifare al regolamento istituzionale esattamente quindi dipende a chi è diretto qual è il motivo che genera questo data management plan se è generato da un'attività che viene svolta all'interno dell'istituzione seguirà determinate regole altrimenti ne seguirà altre chiaramente per esempio ci sono attività istituzionali che non prevedono la diffusione dei dati o dei risultati della ricerca si esatto voi anche magari potete dire che in questo caso io non vorrei condividere date perché per me non c'è bisogno no è possibile però dipende sempre esatto esatto ci sono dei casi cioè il data management plan non dovete associarlo per esempio al fatto che i dati vengano in qualche modo condivisi verso l'esterno perché lo scopo del data management plan non è quello di condividere i dati ma è quello di far capire come questi dati vengono trattati dalla loro raccolta creazione fino alla fine del loro ciclo che poi si conclude nel deposito in un luogo sicuro dove poi potete ritrovarli Giuseppe abbiamo risposto alla tua domanda se intanto perfetto se intanto qualcuno vuole altre domande non vedo allora Pietro chiede qualche istituzione ente italiano ha già inserito la redazione dei data management plan nelle loro procedure gestionali inerenti la gestione dei progetti di ricerca esistono delle linee guida allora io intanto ti rispondo io per l'aspetto relativo all'Italia non sei ancora inserita all'interno del panorama italiano a pieno dunque ci sono alcune istituzioni che hanno dei regolamenti per quanto riguarda la gestione dei dati della ricerca per esempio all'università di Milano Padova, Bologna hanno delle polisi sui dati della ricerca relativamente ai progetti bisogna sempre fare riferimento comunque al lente finanziatore che ha finanziato la ricerca quindi se si parla di progetti finanziati dalla commissione europea esiste un template per il data management plan e questo template è disponibile, lo trovate anche sul sito di Openair e lo strumento che vi ha fatto vedere oggi Shalini, il DMP online può essere utilizzato selezionando appunto la commissione comente finanziatore per la redazione di questo documento delle linee guida vero è proprio non esistono a livello nazionale ancora potete però dare uno sguardo alla checklist per il data management plan che è stata prodotta dal gruppo Yozg ora vi scrivo qui nella chat l'indirizzo del loro sito internet, il gruppo Yozg è un gruppo di lavoro volontario che si è creato negli ultimi anni in Italia e a supporto dei temi dell'open science e dell'open access ha prodotto fra i vari materiali anche questo data management plan checklist in italiano che vi può guidare per la redazione del data management plan vero solo per aggiungere per adesso se avete bisogno questo DCC con un dmp online è ottima linea guida per tutti i principi di data management plan per adesso, magari in futuro in Italia anche creiamo linea guida Sì Francesco ci chiede invece il data management dmp online mi produce alla fine un documento che posso utilizzare come deliverable per i progetti europei lo posso esatto, sì da Riccardo in pdf vi dà il testo che voi inserite lo posso costruire anche in fase avanzata di progetto Sì, ma per me data management plan è un live document una cosa vivo non è una cosa che finisci sempre devi cambiare perché ricerca cambia sempre magari il tipo di data che raccogliamo cambia quindi quando cambia dobbiamo sempre modificare esatto qui per esempio la commissione europea richiede obbligatoriamente l'assesura di un dmp nei primi 6 mesi del progetto e questo documento che viene prodotto deve essere poi aggiornato periodicamente se qualora ce ne fosse la necessità come dice Schalini ci sono delle modifiche nella ricerca, si creano nuovi dati oppure comunque va aggiornato prima di ogni review e prima della fine del progetto per dare il quadro la panoramica della situazione di quello che è successo però il data management plan è sempre un documento vivo che può cambiare periodicamente una cosa per chiarare Francesco ma forse voi dovete fare coppiare incollare il vostro ultimo verbo non è che magari può aggiungere non sono molto sicura cioè si dice la versione del dmp online si forse ti ha un singolo documento per ogni versione però le versioni precedenti rimangono comunque nella storia nella pagina del user sto parlando su deliverable forse il deliverable viene sostituito credo ogni volta esatto ok Sara ricetto ci chiede qualcuno ha utilizzato il wizard il test plan deyeswizard.org lo conosci? conosco ma io non ho usato tanto conosco ma bello però io non ho usato tanto ma sentito intanto vi dico che mentre aspettiamo altre domande grazie Sara Openair sta sviluppando un altro tool che sarà leggermente diverso rispetto al dmp online che vi ha fatto vedere Shalini e l'università di Bologna tramite questo gruppo iosg ha già chiesto di poterlo testare e sarà disponibile a breve e creerà una versione del data management plan che sarà machine actionable quindi non sarà cpdf ma conterrà dei campi che le macchine riusciranno a riconoscere per effettuare per esempio delle operazioni di text and data mining e altro tipo di processing sul testo credo che non ci siano altre domande Shalini vuoi aggiungere qualcosa? per adesso ma forse io mando qualche link a Emma perché in Italia in August c'è una co-data conference dove c'è una 2 settimane di fer data stewardship magari per voi se avete l'interesso Emma vi manda l'informazione ma grazie sono ancora aperte le iscrizioni Shalini si, penso di sì mi mando un link subito a voi così non dimentichiamo il 2 giugno perché il 2 giugno vi mando un attimo è la scadenza per la presentazione delle domande forse sì un attimo vi mando così sì poi rendiamo disponibili le slide dove trovate tutte le informazioni ok ci sono tutti i link quindi il materiale è abbastanza completo e se avete comunque altre domande dubbi noi siamo a disposizione quindi scrivete a noi come OpenHeroRDA oppure a Shalini che ha lasciato il suo indirizzo e mail giusto questo è il programma, a Trieste a Trieste, sì, sì questa summer school è organizzata da codata e dalla Research Data Alliance quindi trovate insomma tutte le informazioni è una scuola internazionale che viene realizzata ogni anno a Trieste sì, va bene? grazie mille per vostro tempo è interesse spero che è stato utile se avete domanda voi potete scrivermi grazie, grazie Shalini sei stata approvita anche oggi grazie mille grazie, ciao a presto ciao, ciao