Checklista för datahanteringsplan
Som stöd i arbetet med att utforma en datahanteringsplan har SND tagit fram en checklista. Checklistan kan hjälpa till att identifiera vilka delar av datahantering som är relevanta för ett specifikt forskningsprojekt och är särskilt anpassad till de förhållanden och regelverk som är aktuella för forskare i Sverige.
Checklistan kan användas genom ett helt forskningsprojekt, från början till slut, och för olika forskningsområden, typer av data och olika krav som finansiären kan ställa. Den tar också i beaktande de juridiska krav som kan bli aktuella för projektet. Checklistan uppdateras kontinuerligt och följer nu bland annat rekommendationerna från Horizon 2020 och Science Europe, som även SUHF och Vetenskapsrådet utgår från.
Här kan du ladda ner en zip-fil med checklistan i ett redigerbart textformat (svensk och engelsk version i .docx och .rtf).
Checklistan finns också att läsa eller ladda ner som PDF via plattformen Zenodo:
Inled arbetet med projektets datahanteringsplan genom att skriva in den information du kan ange i nuläget. Kom ihåg att datahanteringsplanen är ett levande dokument som uppdateras successivt under forskningsprojektets gång. Om du behöver hjälp, ta kontakt med din lokala stödfunktion för forskningsdata [länk].
Checklistans sju huvudområden
1. Översikt. Vem är primärforskare och vilka andra deltar i projektet, vilket lärosäte är forskningshuvudman och vem i projektet är ansvarig för vad? Ange om det finns andra riktlinjer från t.ex. en finansiär eller lärosätet att förhålla sig till.
2. Skydda forskningsdata. Behöver det göras en etikprövning? Vilka policyer gäller för informationsklassning och hur kommer data klassas vad gäller konfidentiell information, personuppgifter eller avtal med andra aktörer? Om projektet hanterar personuppgifter måste det dokumenteras hur dataskyddsförordningen (GDPR) och etiska skyldigheter efterlevs. Finns det data som omfattas av upphovsrätt och hur ska de i så fall hanteras?
3. Samla in/producera forskningsdata. Beskriv vilka typer av data som ska användas i projektet, både redan befintliga data och de som ska skapas eller samlas in.
4. Dokumentera forskningsdata. Vilken typ av dokumentation och metadata kommer att produceras?
5. Organisera forskningsdata. Beskriv filnamnskonventioner och mappstrukturer i projektet samt vilka regler som gäller för versionering, lagring av data och rutiner för säkerhetskopiering. Ange också vilka filformat som kommer att användas.
6. Kostnader för hantering av forskningsdata. Vilka personalkostnader, lagringskostnader och kostnader för hårdvara och mjukvara kommer att belasta projektet?
7. Bevara och göra forskningsdata tillgängliga. Vilka data kommer att tillgängliggöras öppet eller med begränsad åtkomst? Vilket datarepositorium är lämpligt och vad behövs det för dokumentation och metadata? Vem ansvarar för arkivering och hur ska forskningsmaterialet tas om hand på längre sikt?