Inhoudsopgave
1. Reikwijdte
Het doel van dit beleid is om duidelijke richtlijnen te bieden voor beheer van onderzoeksdata (Research Data Management, RDM) in lijn met relevante wettelijke en beleidskaders (bijlage B).
RDM omvat het verantwoord organiseren, opslaan, archiveren en publiceren van onderzoeksdata tijdens alle fasen van het onderzoeksproces.
Onderzoeksdata zijn alle digitale en niet-digitale data die tijdens het onderzoeksproces zijn gegenereerd of hergebruikt en zijn gebruikt om wetenschappelijke conclusies te trekken. Hieronder valt informatie die wordt gebruikt om hypotheses te formuleren en te toetsen waarop conclusies worden gebaseerd. Deze definitie van onderzoeksdata omvat observationele, experimentele, gesimuleerde, afgeleide en samengestelde data. Deze kan ook software omvatten die tijdens het onderzoeksproces is gegenereerd, of de workflow die het onderzoeksproces beschrijft. Onderzoeksinstituten specificeren, waar van toepassingwelke onderzoekssoftware onder de definitie van onderzoeksdata valt.
Dit beleid geldt voor alle onderzoeksdata die worden verzameld of hergebruikt door medewerkers en alle personen die aan de Radboud Universiteit zijn verbonden.
Elk onderzoeksinstituut van de Radboud Universiteit heeft een eigen RDM-beleid dat aansluit bij de algemene richtlijnen die hieronder worden beschreven. De onderzoeksdirecteur [1] is verantwoordelijk voor het ontwikkelen, vaststellen en herzien van het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut. Het beleid van het onderzoeksinstituut is bedoeld als praktische implementatie en verdere uitwerking van het algemene RDM-beleid.
2. Waarom RDM?
Zorgvuldige organisatie, opslag, archivering en publicatie van onderzoeksdata zijn om veel redenen belangrijk, waaronder:
- Controleerbaarheid van onderzoeksresultaten, noodzakelijk voor wetenschappelijke integriteit
- Reproduceerbaarheid en repliceerbaarheid van onderzoek, belangrijk voor onderzoekskwaliteit
- Meer mogelijkheden voor hergebruik, zodat onderzoeksmiddelen efficiënt en effectief worden ingezet
- Meer kans op erkenning van goede onderzoekspraktijken en -verantwoording
- Adequaat beheer van privacygevoelige informatie, ter bevordering van ethisch verantwoorde en wettelijk conforme verwerking van persoonsgegevens in onderzoek
- Naleving van beleid, waaronder (inter)nationale en regionale regelgeving en vereisten van financiers en wetenschappelijke tijdschriften
De Radboud Universiteit beschouwt het als haar verantwoordelijkheid om onderzoeksdata zo breed mogelijk toegankelijk te maken. In lijn met de open-scienceprincipes is het motto: zo open als mogelijk, zo gesloten als nodig. Deze opvatting wordt ook door veel financiers in Nederland en in heel Europa gedeeld.
2.1 Wat is FAIR?
FAIR is de afkorting van Findable, Accessible, Interoperable, Reusable. De FAIR-principes [2] zijn richtlijnen om data beter vindbaar, toegankelijk, interoperabel en herbruikbaar te maken. Een uitgebreidere uitleg van de FAIR-principes is te vinden in bijlage C.
Hoewel de FAIR-principes vier dimensies omvatten, richt dit beleid zich op de aspecten vindbaar (Findable) en toegankelijk (Accessible). In dit beleid wordt uiteengezet hoe dit wordt bereikt.
3. RDM in onderzoek
3.1 RDM voor onderzoekers
In de volgende paragrafen worden de richtlijnen voor RDM behandeld waarvoor de onderzoeker verantwoordelijk is.
Datamanagementplannen
Een datamanagementplan (DMP) is verplicht voor alle onderzoeksprojecten waarbij nieuwe onderzoeksdata worden gegenereerd of waarbij bestaande data worden hergebruikt op een manier waarvoor aanvullende beslissingen over beheer van onderzoeksdata, risicobeoordelingen of overeenkomsten nodig zijn.
De Radboud Universiteit verplicht onderzoekers om een datamanagementplan (DMP) op te stellen voor alle onderzoeksprojecten waarbij nieuwe onderzoeksdata worden gegenereerd of waarbij bestaande data worden hergebruikt op een manier waarvoor aanvullende beslissingen over beheer van onderzoeksdata, risicobeoordelingen of overeenkomsten nodig zijn. Een DMP zorgt ervoor dat data goed worden beheerd, veilig zijn en voldoen aan de FAIR-principes, waardoor de kwaliteit en de impact van het onderzoek worden versterkt. Het plan helpt onderzoekers ook bij het ramen van de RDM-gerelateerde kosten en het opnemen daarvan in financieringsaanvragen. Bovendien maakt een DMP het eenvoudiger om ethische goedkeuringen, privacybeoordelingen en eventuele vereiste wettelijke of contractuele overeenkomsten al in een vroeg stadium mee te nemen. Vóór aanvang van de dataverzameling of -verwerving moet een DMP worden opgesteld dat gedurende het gehele project actueel moet worden gehouden.
Dataopslag en -deling tijdens onderzoek
Onderzoeksdata moeten worden opgeslagen in een geschikte faciliteit waartoe ten minste één ander lid van het onderzoeksinstituut toegang heeft.
Zolang het onderzoek loopt, moeten de onderzoeksdata worden opgeslagen in een faciliteit die voldoet aan de vereisten op het gebied van beschikbaarheid (de data mogen niet onbedoeld verloren gaan), integriteit (de data mogen niet onbedoeld worden gewijzigd) en vertrouwelijkheid (de data mogen niet onbedoeld beschikbaar worden gesteld voor onbevoegden). Data moeten zo worden opgeslagen dat ze, naast de onderzoeker, ook toegankelijk zijn voor ten minste één ander bevoegd lid van het onderzoeksinstituut. Dit voorkomt dat data verloren gaan wanneer de onderzoeker vertrekt of niet beschikbaar is.
De Radboud Universiteit biedt opslagfaciliteiten die aan deze vereisten voldoen. In het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut staat welke van deze systemen binnen het onderzoeksinstituut worden aanbevolen.
Archivering en publicatie van data
Geselecteerde onderzoeksdata moeten worden gearchiveerd en gepubliceerd ten behoeve van verificatie, replicatie en hergebruik. De Radboud Universiteit verplicht onderzoekers om de drie onderstaande richtlijnen voor archivering en publicatie van data te volgen. Aan deze richtlijnen moet uiterlijk zijn voldaan op de datum dat de eerste wetenschappelijke publicatie op basis van de onderzoeksdata wordt gepubliceerd. Bij hergebruik van data archiveert of publiceert de onderzoeker geen onderzoeksdata die elders al op de juiste manier zijn gearchiveerd, tenzij er nieuwe informatie wordt toegevoegd of meerdere datasets op een innovatieve manier worden gecombineerd.
Het archiveren en publiceren van data moet in alle gevallen voldoen aan contractuele overeenkomsten met financiers en wettelijke en ethische richtlijnen, zoals intellectuele-eigendomsrechten, gebruiksvoorwaarden van dataleveranciers en privacywetgeving. De onderzoeker is ervoor verantwoordelijk dat overeenkomsten met samenwerkingspartners en toestemmingsformulieren de mogelijkheid bieden om aan de drie principes te voldoen.
1. Onderzoeksdata die ten grondslag liggen aan een wetenschappelijke publicatie moeten gedurende ten minste 10 jaar na de publicatiedatum worden gearchiveerd in een betrouwbare datarepository.
Doel. Validatie mogelijk maken van onderzoeksresultaten die in wetenschappelijke publicaties worden gepresenteerd.
Uitwerking. Onderzoeksdata die nodig zijn voor de verificatie en replicatie van gepubliceerde onderzoeksresultaten moeten ten minste 10 jaar na de publicatiedatum van de betreffende wetenschappelijke publicatie worden bewaard. Na 10 jaar moet worden beoordeeld of het zinvol is om de data te blijven bewaren. Data mogen alleen na zorgvuldige afweging worden verwijderd. De onderzoeksinstituten bepalen door wie en op welke manier deze beoordeling wordt uitgevoerd.
Ter ondersteuning van deze beoordeling moedigt de Radboud Universiteit onderzoekers aan om de reden voor archivering te vermelden, bijvoorbeeld "om gepubliceerd onderzoek te kunnen verifiëren", "waardevolle dataset voor hergebruik" of "unieke dataset".
Belangrijke overwegingen bij het selecteren van andere onderzoeksdata voor langdurige bewaring of bij het voortzetten van de bewaring van data na 10 jaar zijn:
- De bruikbaarheid van de data voor toekomstig intern of extern hergebruik
- Uniekheid van de data
- Kosten van dataverzameling
- Privacybescherming van onderzoeksdeelnemers
- Kosten en energieverbruik van data-archivering in samenhang met de omvang van de dataset
Archivering moet plaatsvinden in een betrouwbare digitale datarepository. De technologie kan in 10 jaar aanzienlijk veranderen. Hierdoor kunnen data ontoegankelijk worden als deze niet blijvend worden gecureerd. Betrouwbare datarepository's hebben als doel om digitale data nu en in de toekomst blijvend toegankelijk te houden. Een nadere definitie van en uitleg over betrouwbare datarepository's is te vinden in bijlage D. Aanbevolen betrouwbare datarepository's staan vermeld in het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut. In zeldzame gevallen kunnen grote hoeveelheden privacygevoelige data gedurende de minimale bewaartermijn worden opgeslagen op een interne opslaglocatie binnen het instituut. In het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut staat of een dergelijke uitzondering van toepassing is en, zo ja, voor welke data.
Het bovenstaande geldt voor alle digitale onderzoeksdata, inclusief gedigitaliseerde versies van niet-digitale onderzoeksdata. De bewaartermijn voor niet-digitale onderzoeksdata en eventuele vereisten voor digitalisering daarvan staan in het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut.
Onderzoeksdata die tijdens een onderzoeksproject zijn verzameld en niet ten grondslag liggen aan een wetenschappelijke publicatie, kunnen ook langdurig worden bewaard.
2. Onderzoeksdata die ten grondslag liggen aan een wetenschappelijke publicatie moeten zo open mogelijk en zo gesloten als nodig worden gearchiveerd.
Doel. Efficiënt hergebruik van onderzoeksdata en de verificatie en replicatie van gepubliceerd onderzoek mogelijk maken.
Uitwerking. Onderzoeksdata die relevant zijn voor de verificatie en replicatie van gepubliceerd onderzoek moeten openbaar beschikbaar worden gesteld, tenzij er gegronde redenen zijn om dit niet te doen.
Andere onderzoeksdata die niet relevant zijn voor de verificatie en replicatie van gepubliceerd onderzoek, mogen alleen openbaar beschikbaar worden gesteld als deze naar verwachting waarde hebben voor de wetenschappelijke gemeenschap of de samenleving als geheel.
Gegronde redenen om onderzoeksdata niet openbaar te maken zijn onder meer:
- Ethische omgang met onderzoeksdeelnemers en bescherming van hun privacy (wanneer de-identificatie niet of onvoldoende mogelijk is)
- Het voorkomen van schade bij gevoelige informatie over bedrijven of maatschappelijk gevoelige informatie (bijvoorbeeld over bepaalde gemeenschappen)
- Kennisveiligheid
- Openbare veiligheid
- Intellectuele-eigendomsrechten van derden
- Contractuele verplichtingen tegenover onderzoeksfinanciers
In deze gevallen kan de toegang tot data gesloten of beperkt zijn, of tijdelijk gesloten zijn (oftewel onder embargo zijn geplaatst).
Als onderzoeksdata niet openbaar kunnen worden gemaakt, moeten de bijbehorende metadata wel openbaar beschikbaar worden gesteld (onder een CC0-licentie), zodat de data vindbaar zijn. De meeste betrouwbare datarepository's publiceren metadata automatisch in het 'publieke domein' (oftewel onder een CC0-licentie).
Het wordt aangeraden om bij wetenschappelijke publicaties die gekoppeld zijn aan data met gesloten of beperkte toegang of aan onder embargo staande data, een verklaring op te nemen waarin wordt uitgelegd welke data er zijn, waarom de toegang gesloten of beperkt is, en – voor beperkt toegankelijke data – door wie en hoe toegang kan worden verkregen.
3. Onderzoeksdata die ten grondslag liggen aan een wetenschappelijke publicatie moeten worden gearchiveerd volgens de FAIR-principes van vindbaarheid en toegankelijkheid (F en A van FAIR)
Doel. Efficiënt intern en extern hergebruik van onderzoeksdata en de verificatie en replicatie van gepubliceerd onderzoek mogelijk maken.
Uitwerking. Onderzoeksdata die relevant zijn voor de verificatie en replicatie van gepubliceerd onderzoek moeten voldoen aan de FAIR-principes vindbaar (F) en toegankelijk (A). De principes interoperabel (I) en herbruikbaar (R) kunnen in bepaalde contexten en vakgebieden relevant zijn, maar maken geen deel uit van het huidige beleidskader. Andere onderzoeksdata die niet relevant zijn voor de verificatie en replicatie van gepubliceerd onderzoek, moeten voldoen aan de principes van vindbaarheid en toegankelijkheid als deze naar verwachting waarde hebben voor intern hergebruik of voor de wetenschappelijke gemeenschap of de samenleving als geheel.
Om aan deze criteria te voldoen, moeten onderzoeks(meta)data worden gearchiveerd in een geschikte, betrouwbare datarepository (zie bijlage D) waarin aan de data een wereldwijd unieke persistent identifier (PID, zoals een DOI) wordt toegekend. Het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut biedt richtlijnen voor het kiezen van een datarepository. De minimale criteria voor datarepository's zijn opgenomen in bijlage D.
Onderzoeksdata moeten worden gearchiveerd met voldoende metadata en documentatie, zodat de data vindbaar, interpreteerbaar en bruikbaar zijn. De metadata moeten een link naar de bijbehorende wetenschappelijke publicatie bevatten en, indien van toepassing, ook een link naar andere gerelateerde werken (zoals datasets, software, publicaties en preregistraties).
Gepubliceerde onderzoeksdata moeten beschikbaar worden gesteld met duidelijke toegangsvoorwaarden en gebruiksvoorwaarden. Zonder deze voorwaarden kan een dataset niet worden hergebruikt, omdat een datagebruiker niet weet of en hoe de data mogen worden gebruikt. Om efficiënt hergebruik van wetenschappelijke data mogelijk te maken, moedigt de Radboud Universiteit onderzoekers aan om onderzoeksdata waar mogelijk beschikbaar te stellen onder een CC0- of CC-BY-licentie of een gelijkwaardige licentie.
De metadata van een gepubliceerde dataset moeten openbaar blijven, ook wanneer de data na afloop van de geldende termijn worden teruggetrokken of verwijderd. Dit wordt vaak door de repository geregeld. Dit is belangrijk, want ook wanneer de oorspronkelijke data ontbreken, kan het nog steeds nuttig zijn om de gekoppelde personen of publicaties te achterhalen. Daarnaast is het belangrijk om vast te stellen dat de dataset ooit heeft bestaan en wat ermee is gebeurd.
Waar van toepassing staat in het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut welke domeinspecifieke open science standaarden van toepassing zijn.
De Radboud Universiteit raadt onderzoekers ten zeerste aan om publicaties van onderzoeksdata te koppelen aan hun ORCID [3], zodat hun onderzoeksoutput eenduidig aan hen kan worden gekoppeld. Sommige financiers vereisen ook het gebruik van onderzoeker-PID’s, zoals ORCID.
Registratie van datapublicaties
Het wordt sterk aangeraden om gepubliceerde onderzoeksdata te registreren en deze bij voorkeur te koppelen aan de ORCID van de onderzoeker
De Radboud Universiteit erkent het belang van publicatie van onderzoeksdata. Door datapublicaties te registreren, maken onderzoekers nauwkeurige rapportage mogelijk en zorgen ze ervoor dat data worden erkend en gewaardeerd als een vorm van onderzoeksoutput. Dit proces vergroot niet alleen de transparantie en reproduceerbaarheid, maar draagt er ook toe bij dat data worden erkend als essentieel onderdeel van wetenschappelijke bijdragen.
De Radboud Universiteit streeft er daarom naar om alle gepubliceerde onderzoeksdata in het CRIS (Current Research Information System) te laten registreren. Het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut beschrijft hoe de registratie van gepubliceerde datasets in zijn werk gaat. De registraties moeten de PID en een link naar de gekoppelde publicatie(s) bevatten. Daarnaast wordt het gebruik van de ORCID van de onderzoeker sterk aangeraden.
Hergebruik van data
Onderzoekers van de Radboud Universiteit worden aangemoedigd om onderzoeksdata waar mogelijk te hergebruiken
De Radboud Universiteit moedigt haar onderzoekers aan om onderzoeksdata waar mogelijk te hergebruiken. Hergebruik van data kan tijd en geld besparen, de belasting van deelnemers verminderen en de toepassing van de open-scienceprincipes bevorderen.
Bij hergebruik van data moeten onderzoekers van de Radboud Universiteit deze citeren in alle wetenschappelijke publicaties die daarop zijn gebaseerd. Zo krijgen onderzoekers erkenning voor het genereren van onderzoeksdata. Citaties moeten het mogelijk maken om de specifieke data die een bewering ondersteunen, te identificeren, te raadplegen en te verifiëren. Citaties moeten minimaal de titel, auteur(s), het publicatiejaar, de persistent identifier, de uitgever en, indien van toepassing, het versienummer en het resourcetype (bijvoorbeeld dataset of software) bevatten.
Bij hergebruik van data moet de onderzoeker eventuele intellectuele-eigendomsrechten respecteren en zich houden aan de gebruiksvoorwaarden.
3.2 RDM voor promovendi
Naast de hierboven genoemde RDM-vereisten voor onderzoekers moeten promovendi ook voldoen aan de RDM-vereisten in het promotiereglement van de Radboud Universiteit.
3.3 Beleidsimplementatie
Datastewards
Elk onderzoeksinstituut heeft een of meer datastewards. Datastewards bieden binnen het onderzoeksinstituut eerstelijnsondersteuning op het gebied van RDM. Een andere kerntaak van de datasteward is om actief bij te dragen aan de implementatie en herziening van het RDM-beleid van het onderzoeksinstituut. Een uitgebreide beschrijving van de taken en verantwoordelijkheden van de datastewards is te vinden in het document Taken en verantwoordelijkheden bij beheer van onderzoeksdata aan de Radboud Universiteit.
Ondersteuning en training
De Radboud Universiteit biedt kennis, ondersteuning en training om onderzoekers te helpen. Het Digital Competence Centre (DCC, divisie Information & Library Services) fungeert als centrale hub en kenniscentrum voor zowel onderzoekers als datastewards. Een gedetailleerd overzicht van de rollen van het DCC is te vinden in het document Taken en verantwoordelijkheden bij RDM van de Radboud Universiteit.
Infrastructuur
De Radboud Universiteit zorgt voor (toegang tot) voldoende infrastructuur, zodat onderzoekers kunnen voldoen aan dit beleid en aan de vereisten van financiers en wetenschappelijke tijdschriften, en kunnen werken volgens de open-scienceprincipes.
Dit omvat:
- Een tool voor datamanagementplanning
- Systemen en ondersteuning voor de opslag, back-up en veilige deling van onderzoeksdata tijdens de actieve onderzoeksfase
- Een registratietool voor onderzoeksdata
- Een datarepository en ondersteuning voor langetermijnbewaring en publicatie van onderzoeksdata volgens de FAIR-principes
4. RDM in het onderwijs
Onderzoeksdata met betrekking tot bachelor- of masterscripties worden gearchiveerd in een faciliteit die voldoet aan de vereisten op het gebied van beschikbaarheid (de data mogen niet onbedoeld verloren gaan), integriteit (de data mogen niet onbedoeld worden gewijzigd) en vertrouwelijkheid (de data mogen niet onbedoeld toegankelijk worden gesteld voor onbevoegden). De Radboud Universiteit biedt (toegang tot) een systeem dat hiervoor geschikt is. Onderwijsinstituten mogen dit systeem naar eigen inzicht gebruiken.
De bewaartermijn voor bij bachelor- en masterscripties behorende onderzoeksdata is gelijk aan de wettelijke bewaartermijn voor scripties, te weten zeven jaar.
In het bachelor- en masteronderwijs is er aandacht voor RDM, op een manier die past bij het vakgebied en de fase van de studie. Bachelor- en masterscripties bevatten een verantwoording van het beheer van de bij de scriptie behorende onderzoeksdata.
Het is ook mogelijk dat onderzoeksdata behorend bij Bachelor- en Masterscripties onderdeel zijn van het onderzoek van een onderzoeker of projectleider. In dit geval gelden de RDM-beleidsprincipes voor onderzoek en is de begeleider (oftewel de onderzoeker) verantwoordelijk voor de naleving van dit beleid.
5. Monitoring en naleving
De naleving van het RDM-beleid wordt gemonitord op het niveau van de onderzoeksinstituten. Elke onderzoeksdirecteur is verantwoordelijk voor de implementatie van het RDM-beleid van een onderzoeksinstituut dat aan dit beleid voldoet. Daarnaast is deze verantwoordelijk voor het monitoren van de naleving. De datasteward van het onderzoeksinstituut is verantwoordelijk voor een globaal overzicht van de naleving van het RDM-beleid.
Het DCC van de Radboud Universiteit monitort en beoordeelt de aangeboden RDM-ondersteuningsdiensten en -infrastructuur om ervoor te zorgen dat deze nuttig blijven.
De onderwijsdirecteur is verantwoordelijk voor het implementeren van dit beleid en het monitoren van de naleving ervan, voor zover dit betrekking heeft op het wetenschappelijk onderwijs.
6. Bijlagen
Bijlage A: Woordenlijst
Archivering: bij archivering van onderzoeksdata gaat het om het langdurig bewaren van data door deze op te nemen in een archief of datarepository. Archivering kan de publicatie van de gearchiveerde data omvatten.
Datamanagementplan (DMP): een dynamisch document dat aan het begin van een onderzoeksproject wordt opgesteld en aangeeft hoe data worden verzameld, verwerkt, geanalyseerd, beschreven, bewaard en gedeeld.
FAIR-data: FAIR is een acroniem voor Findable, Accessible, Interoperable en Reusable, en verwijst naar principes voor vindbare, toegankelijke, interoperabele en herbruikbare data. Een uitgebreidere toelichting is te vinden in bijlage C.
Licentie: een juridische overeenkomst tussen de maker van de data en de eindgebruiker, waarin wordt vastgelegd hoe de data wel en niet mogen worden hergebruikt.
Metadata: beschrijvende informatie die het catalogiseren en vinden van data vergemakkelijkt. Metadata maken data begrijpelijker en beter interpreteerbaar voor mensen en machines.
Open-scienceprincipes: bevorderen open en collaboratief onderzoek met grotere wetenschappelijke en maatschappelijke impact.
Persistent identifier (PID): een unieke en stabiele aanduiding of referentie voor een digitale resource, zoals onderzoeksdata. Hieraan wordt een code toegewezen waarnaar een dienst op internet persistent en expliciet verwijst, bijvoorbeeld een DOI of handle.
Publicatie: het openbaar maken van onderzoeksdata.
Onderzoekssoftware: broncodebestanden, algoritmen, scripts, computationele workflows en uitvoerbare bestanden die tijdens het onderzoeksproces of voor onderzoeksdoeleinden zijn gemaakt.
Betrouwbare digitale datarepository: een dienst die zorgt voor langetermijnbeheer van onderzoeksdata en (openbare) toegang daartoe. Een uitgebreidere toelichting is te vinden in bijlage D.
Appendix B: Wet- en regelgeving
Dit beleidskader bouwt voort op bestaande kaders, waaronder:
- De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).
- Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming (UAVG)
- De Nederlandse Auteurswet, de Databankenwet en de Octrooiwet
- Vereisten voor medisch-ethische onderzoeksprotocollen op grond van de Wet medisch-wetenschappelijk onderzoek met mensen (WMO), zoals getoetst door de medisch-ethische toetsingscommissie (METC)
- Nederlandse gedragscode wetenschappelijke integriteit
- Het promotiereglement van de Radboud Universiteit.
- Richtlijnen van de Radboud Universiteit op het gebied van kennisveiligheid.
- Richtlijnen van de Radboud Universiteit met betrekking tot de zeggenschap over onderzoeksdata
- Taken en verantwoordelijkheden bij RDM van de Radboud Universiteit
Bijlage C: FAIR-onderzoeksdata
Opmerking: hoewel de FAIR-principes vier dimensies omvatten die hieronder worden toegelicht, richt dit beleid zich op de aspecten vindbaar en toegankelijk.
FAIR is een acroniem voor Findable, Accessible, Interoperable en Reusable. Volgens de FAIR-principes voor data [4] moeten onderzoeksdata vindbaar zijn, moet duidelijk zijn hoe toegang tot deze data kan worden verkregen, moeten de data compatibel zijn met andere data en moet hergebruik mogelijk zijn. De principes hebben niet per se betrekking op open data: data kunnen volgens de FAIR-principes worden gearchiveerd zonder dat deze voor anderen toegankelijk zijn.
Vindbaar
(Meta)data moeten door mensen en machines kunnen worden gevonden. Dit wordt grotendeels bewerkstelligd door (meta)data onder te brengen in een betrouwbare digitale repository. De data worden aangeduid met een persistent identifier (bijvoorbeeld een DOI of handle) en de metadata bevatten de identifier van de data.
Toegankelijk
Het moet duidelijk zijn hoe mensen en machines toegang tot data kunnen krijgen. Toegang moet mogelijk zijn via open, vrij beschikbare protocollen, zoals het internet. Metadata moeten toegankelijk zijn, ook wanneer de data zelf dat niet zijn.
Interoperabel
(Meta)data kunnen nu en in de toekomst tussen verschillende platforms worden uitgewisseld en gebruikt, bijvoorbeeld met open bestandsformaten. Data kunnen met andere data worden geïntegreerd met behulp van metadatastandaarden, ontologieën en gecontroleerde woordenlijsten.
Herbruikbaar
Data moeten door anderen kunnen worden hergebruikt. Daarom moeten de data worden gedocumenteerd en gelicentieerd. Er moet informatie over de inhoud, context en structuur van de dataset worden opgenomen. Er moet een machinaal leesbare licentie worden opgenomen, zodat hergebruikers weten wat ze met de data mogen doen.
Bijlage D: Betrouwbare digitale datarepository's
Een datarepository is "een archiefdienst die langetermijnbeheer van digitale objecten met onderzoekswaarde verzorgt" [5]. Een betrouwbare digitale datarepository wordt gedefinieerd als een repository met "als missie de beoogde gebruikersgemeenschap nu en in de toekomst betrouwbare, langdurige toegang te bieden tot beheerde digitale resources".
In de praktijk betekent dit dat een betrouwbare digitale datarepository ervoor zorgt dat onderzoeksdata niet alleen veilig worden opgeslagen, maar ook langdurig toegankelijk en begrijpelijk blijven voor eindgebruikers. Hiervoor volgt de repository veranderingen in technologie en de gebruikersgemeenschap en speelt daarop in.
Betrouwbare datarepository's voldoen aan een reeks vereisten. De Radboud Universiteit stelt als minimale vereiste dat haar onderzoekers een repository gebruiken die:
- Aan elke dataset een wereldwijd unieke persistent identifier toewijst, zoals een DOI
- Beschikt over een continuïteitsplan om blijvende toegang tot en bewaring van de onderzoeksdata te waarborgen
- De integriteit en authenticiteit van de data garandeert
- Ervoor zorgt dat datasets geïndexeerd kunnen worden en doorzoekbaar zijn
- Geautoriseerde gebruikers toegang biedt tot data via een open, vrij beschikbaar en universeel implementeerbaar protocol, bijvoorbeeld via internet
- (Open) toegang biedt tot data en deze beschikbaar stelt onder duidelijke gebruiksvoorwaarden of een licentie
- Ervoor zorgt dat metadata openbaar blijven, ook wanneer data worden verwijderd of teruggetrokken
Data voorziet van uitgebreide, gestandaardiseerde en machinaal verwerkbare metadata, die ten minste bestaan uit:
a. De persistent identifier van de dataset
b. Titel, auteur(s), uitgever, publicatiejaar, versienummer, resourcetype, onderwerp en een beschrijving van de inhoud en context van het onderzoek
c. Link naar de bijbehorende publicatie
d. Gebruiksvoorwaarden voor data (licentie)
[1] In het Radboudumc ligt de verantwoordelijkheid voor het RDM-beleid bij de afdelingshoofden. In dit document kunnen verwijzingen naar de onderzoeksdirecteur daarom worden gelezen als verwijzingen naar het afdelingshoofd in het kader van het Radboudumc.
[2] Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data 3, 160018 (2016). https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
[4] Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data 3, 160018 (2016). https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
[5] Andreu, T., Anglada, L., Antos, D., Bähr, T., Brzeźniak, M., Burgi, P.-Y., Cavet, C., Celjak, D., Crépé-Renaudin, S., De Loof, C., Dillo, I., Dubois, O., Fernandes, R., Forsström, P.-L., Ganis, G., Gibney, E., Holl, A., L'Hours, H., Lamers, D., … Wyns, R. (2023). EOSC Preservation: Overview Discussion Paper. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7516259