Instructies over FAIR-datamanagement voor subsidieaanvragers
Datamanagement als basis
Goed datamanagement is de basis voor alle projecten waarin data worden verzameld en/of gebruikt, onafhankelijk van de reikwijdte van het project. De bedoeling is dat data en metadata goed opgeschoond worden bewaard voor een vooraf vastgestelde periode. (Meta)data moeten beschikbaar worden gemaakt zoals beschreven in het FAIR-databeleid van ZonMw.
Data en metadata beschikbaar maken
Na afloop van een project moeten tenminste de data en de metadata beschikbaar zijn die ten grondslag liggen aan de projectresultaten en publicaties. Deze moeten herbruikbaar zijn en (al dan niet onder voorwaarden, afhankelijk van bijvoorbeeld privacywetten) toegankelijk zijn voor onderzoekers, beleidsmakers, praktijkprofessionals, bedrijven en burgers.
Lees meer over Wet- en regelgeving bij datamanagement en FAIR-data.
Kwantitatieve en kwalitatieve databronnen
Waar het gaat over databestanden, gaat het ook over andere bronnen waarmee het onderzoek wordt/is gedaan. Denk aan kwantitatieve en kwalitatieve databronnen, de software om de data te gebruiken, geluids- en beeldopnames, collecties van fysieke bronnen zoals biologische materialen (en dergelijke) en de metadata om deze te beschrijven. Al deze bronnen vallen onder het FAIR-databeleid van ZonMw.
FAIR-stappen in onderzoeksprojecten
In de ideale situatie worden bij het datamanagement ook de FAIR-principes toegepast. Zo kunnen computers ('machines') de data en metadata ook vinden, begrijpen en gebruiken. Lees meer over FAIR-metadata en -data in onderzoeksprojecten.
Niet alle projecten lenen zich direct voor een volledige FAIRificatie van alle data. ZonMw's doel is om haalbare eisen te stellen, die passen bij de situatie in het veld.
FAIR-datamanagement
Door bij het datamanagement de FAIR-principes toe te passen, worden data Findable, Accessible, Ineroperable, Reusable (in het Nederlands: vindbaar, toegankelijk, uitwisselbaar, herbruikbaar). De bruikbaarheid van (meta)data neemt daarmee flink toe, voor mensen én voor computers. Lees meer over FAIR-metadata en -data in onderzoeksprojecten.
Voorbereiding datamanagement in subsidieaanvraag
De subsidieaanvrager moet laten zien hoe hij/zij zich voorbereidt op datamanagement in het geplande project. Let op: pas na honorering moet er een volledig datamanagementplan opgesteld worden.
Lees de subsidieaanvraag ….
In de subsidieoproep (onderdeel Relevantiecriterium) staan de algemene instructies voor datamanagement in onderzoeksprojecten. Daarin wordt onder meer aandacht gevraagd voor:
- Het hergebruiken van al bestaande data en standaarden
- Het betrekken van een datasteward
- De begroting en dat er voldoende budget wordt gereserveerd voor Open Science, en specifiek voor datamanagement. Een richtlijn is ongeveer 3% van het onderzoeksbudget voor de inzet van een datasteward en voor aanvullende activiteiten voor FAIR-datamanagement. Let op eventueel aanvullende informatie hierover in de subsidieoproep.
Voor praktijkprojecten die niet samenwerken met een onderzoeksgroep kunnen afwijkende aandachtspunten gelden.
Vul het subsidieaanvraagformulier in…..
In het subsidieaanvraagformulier (onderdeel ‘Datamanagement’) moet de aanvrager een toelichting geven aan de hand van de aandachtspunten in de subsidieoproep. De uitvraag in het aanvraagformulier kan verschillen voor onderzoeksprojecten en voor praktijkprojecten.
Beoordeling subsidieaanvraag
Het programmateam en/of de beoordelingscommissie beoordelen of de voorbereiding voor datamanagement in de subsidieaanvraag voldoende is en passend is voor het doel van het project en programma. Eventueel geeft de commissie aanwijzingen voor het datamanagementplan na honorering.