1. Research data management training
D-Day
2013-05-29, Hugo Besemer

2. Bij ons in het dorp
 Een faculteit
 Organisatie per
probleemgebied
=> veel
disciplines in
elke eenheid
 Sterke positie
onderzoeksscholen
 200/300 PhD’s per jaar
 PHD’s vaak uit/naar
buitenland
 Bibliotheek doet veel
bibliometrie => veel contact
met onderzoeksscholen
 Datasets in onderzoeks-
 registratiesysteem
 Datasets zelf bij DANS, 3TU
en elders

3. Beleid en cursus
(of cursus en beleid?)
 Op ons initiatief in programma Wageningen Graduate
Schools
 Ons voorstel: DMP in format onderzoeksfinanciers
 Graduate Schools: DMP als ondersteuning
onderzoeksproces
 Onderwerp in directeurenoverleg voor formuleren beleid
 Beleid: DMP dat we in de cursus hebben ontwikkeld
verplicht per 2014-04-01

4. Cursus en beleid

5. Cursusopzet
 Een dag + maken van DMP + bespreken in groepje
 Tussendoor interacties in groepjes (a.d.h.v. vragen)
 2 x per jaar 24 deelnemers (dus we moeten ook iets
“lichters”)
 Veel deelnemers “sandwich PhD’s”
 en groepen waar al veel geregeld is (maar men zich
meer bewust is?)
 maar ook mensen die al langer bezig zijn

6. Cursusonderdelen 1
 What is data?
● Gebruik externe data
● Belang documenteren wat je gedaan hebt
 Data management planning
● Stappen DMP
 Organizing and modelling data
● Klassiek verhaal informatice / database ontwerp
 Data collection and statistics
● Statisticus stelt “wezensvragen

7. Cursusonderdelen2
 Short term and long term storage
● File names & versioning, data repositories & links to documents
 Data documentation and electronic lab notebooks
● Komt beter over als het praktisch toepasbaar wordt gepresenteerd
 Legal issues
● SURF studie copyrights, Licenses (Creative Commons & Open Data
Commons)

8. En wat hebben we geleerd?
 Onderzoekers werken vaak in grotere verbanden,
verschillende technische, organisatorische omgevingen.
 =>zijn voor beslissingen over management, opslag,
delen afhankelijk van anderen
 Literatuur is integraal onderdeel data management
 Verhaal file formats is bij velen bekend
 “Delen data” geeft meeste discussie, spreekt niet vanzelf
 “Rechten” gaat vaak over de discussie “wie mag waar
over publiceren”?

9. En waar moeten we nog meer over leren?
 Bio-informatica
 Kwalitatieve data (en dat is meer jullie stiel)
 Data documentatie – electronic lab notebooks
 Modellen voor afspraken op groepsniveau’s

10. Vragen, vragen, vragen