Pijler data & software management

Voor onderzoeksdata geldt als uitgangspunt: open waar mogelijk, gesloten waar nodig. Onderzoeksdata en (waar mogelijk) code, algoritmes en software behorend bij wetenschappelijke publicaties worden zoveel mogelijk vindbaar, toegankelijk, interoperabel en herbruikbaar beheerd en opgeslagen. De Radboud Data Repository biedt onderzoekers een platform om hieraan te voldoen. Wetenschappers worden bij research data management ondersteund door data stewards in de onderzoeksinstituten. Het centrale Digital Competence Centre opereert als kenniscentrum en verbindingsorgaan. 

Het doel van de werkgroep responsible data and software management is om de in de afgelopen jaren ontwikkelde RDM-infrastructuur en -support te evalueren en versterken. Dit alles met als doel om mee te bewegen met de (inter)nationale RDM-ontwikkelingen en de behoeften van de onderzoekers aan de Radboud Universiteit.

Waar werken we aan?

  1. Versterken van de samenwerking en vindbaarheid van ondersteuning en informatie rondom Research Data Management (RDM), met extra aandacht voor kennisopbouw, professionalisering van data stewardship en uitbreiding van ondersteuning voor onderzoekssoftware.
  2. Uitrollen en verbeteren van de RDM-infrastructuur (zoals Radboud Data Repository (RDR) en RDM for Students), inclusief datacuratie, ondersteuning en functionaliteit.
  3. Aansluiten bij (inter)nationale ontwikkelingen in infrastructuur, zoals de European Open Science Cloud en de Nederlandse Open Research Information Agenda.
  4. Verbeteren van de informatie over datasetarchivering, automatische verzameling van externe datasetinformatie en vereenvoudiging van het interne registratieproces.
  5. Monitoren en evalueren van de uitvoering en naleving van RDM-beleid.
  6. FAIR: naast het vindbaar en toegankelijk maken van data ook de interoperabiliteit en herbruikbaarheid bevorderen, onder meer door kennisuitwisseling en samenwerking tussen de programma's Open Science en Healthy Data.

Bekijk de concrete actiepunten van deze werkgroep

Praktische informatie voor onderzoekers

Onderzoeksdata verwerken

Contact

Voor praktische vragen over data & software management ga je naar bovenstaande pagina met praktische informatie. Voor vragen aan de werkgroep responsible data & software management binnen het Radboud Open Science Programma, neem je contact op met Inge Slouwerhof, inge.slouwerhof [at] ru.nl (inge[dot]slouwerhof[at]ru[dot]nl). 

Voorbeelden uit de praktijk

Grote doorbraak richting supersnelle én zuinige dataopslag

Radboud Data Repository

De Radboud Data Repository (RDR) is een data repository waar onderzoekers van de Radboud Universiteit hun onderzoeksgegevens kunnen archiveren en/of publiceren. Het wordt gebruikt door 5430 onderzoekers om hun onderzoeksdata te beheren. Het bevat 3357 dataverzamelingen in bewerkbare staat, 362 intern gearchiveerde verzamelingen en 511 gepubliceerde verzamelingen die toegankelijk zijn voor het algemene publiek. Ga naar de website van de Radboud Data Respository

Foto's met gezichtsuitdrukkingen uit de Radboud Faces Database

Radboud Faces Database

RaFD is een set foto's van 67 modellen (waaronder Kaukasische mannen en vrouwen, Kaukasische kinderen, zowel jongens als meisjes, en Marokkaans Nederlandse mannen) die 8 emotionele uitdrukkingen laten zien. De RaFD is een initiatief van het Behavioural Science Institute van de Radboud Universiteit Nijmegen, en kan vrij worden gebruikt voor niet-commercieel wetenschappelijk onderzoek door onderzoekers die werken voor een officieel erkende universiteit. Ga naar de Radboud Faces Database

Hersenen op bord

Open Matrices

Vloeiend redeneren is het vermogen om nieuwe, abstracte problemen op te lossen zonder specifieke voorkennis. Hoe goed je hierin bent, kan voorspellen hoe succesvol je bent op school, hoe gezond je bent en hoe je sociaal-economische situatie is. Bestaande tests zoals de Ravens Matrices zijn echter duur en hebben maar een beperkt aantal vragen, waardoor ze moeilijk toegankelijk zijn voor iedereen. Het Open Matrices-project wil een onbeperkte reeks vragen ontwikkelen en wereldwijd beschikbaar maken, zodat iedereen deze tests kan gebruiken. Meer over Open Matrices

Wereldbol

Global Data Lab

Het Global Data Lab (GDL) is een onafhankelijk data- en onderzoekscentrum aan de Nijmeegse School of Management van de Radboud Universiteit. Met meer dan 500 huishoudensurveys uit lage- en middeninkomenslanden (LMICs) heeft GDL informatie over meer dan 35 miljoen mensen in meer dan 130 landen. GDL voert onderzoek uit en ontwikkelt specialistische databases, indices en instrumenten om de status en voortgang van samenlevingen te monitoren en analyseren. GDL gelooft dat grootschalige, vergelijkbare data en hoogwaardige analyses noodzakelijk zijn voor eerlijke en duurzame menselijke ontwikkeling. Meer over het Global Data Lab

Hoe verbeteren we de zorg voor kwetsbare ouderen?

TOPICS-MDS

De Older Persons and Informal Caregivers Survey – Minimum DataSet (TOPICS-MDS) is een openbare databank van het Radboud University Medical Center met informatie over de fysieke en mentale gezondheid en het welzijn van ouderen en mantelzorgers in heel Nederland. De database is ontwikkeld bij de start van het Nationaal Programma Ouderenzorg in opdracht van ZonMw (Nederland), deels om een uniforme verzameling van uitkomstmaten te garanderen en zo de vergelijkbaarheid tussen studies te bevorderen. 53 verschillende onderzoeksprojecten hebben gegevens bijgedragen aan dit initiatief, wat resulteerde in een gebundelde dataset van >43.000 ouderen en >9.000 mantelzorgers. De dataset kan gratis worden hergebruikt. Meer over TOPICS-MDS

MRI scanner in het Donders Instituut

ABRIM

De Advanced BRain Imaging on ageing and Memory (ABRIM) MRI-collectie van het Donders Institute bevat gegevens van 295 deelnemers van 18 tot 80 jaar. Deelnemers ondergingen een multi-modale MRI-scan en een gedragsonderzoek. De collectie biedt zowel rauwe als voorbewerkte MRI-gegevens en bevat informatie over leeftijd, geslacht, lengte en gewicht. De data is beschikbaar voor geregistreerde gebruikers. Meer over ABRIM