Data Management Plan (DMP) Contestualmente ai dati della ricerca viene consigliata, o talvolta richiesta, la redazione di un Data Management Plan (DMP), cioè di un piano di gestione dei dati.Attraverso questo strumento i ricercatori pianificano la raccolta, conservazione, descrizione e disseminazione dei propri dati e metadati della ricerca secondo i cosiddetti Principi FAIR.Consentendone tracciabilità, disponibilità, autenticità, citabilità e una conservazione appropriata, tenendo conto anche degli aspetti etici e legati alla sicurezza, ne assicurano e disciplinano gli usi successivi.Il DMP è concepito come un living document perché segue l’intero ciclo di vita dei dati, permettendo attraverso la pianificazione di risparmiare tempo e risorse.É importante che venga redatto in fase di avvio della ricerca e aggiornato, in versioni successive, nelle diverse fasi della ricerca nonché quando intervengano delle modifiche nella natura dei dati o nelle modalità di gestione.Il DMP aiuta i ricercatori a gestire i propri dati, a soddisfare i requisiti del finanziatore e aiuta gli altri a utilizzare i dati se condivisi.Solitamente il DMP viene redatto dal principal investigator.Sono disponibili in internet numerosi modelli per la redazione del DMP, spesso però gli stessi programmi di finanziamento predispongono un template da compilare.Generalmente si articola in più sezioni, ad esempio:informazioni amministrative sul progetto di ricercadescrizione dei dati di ricerca prodotti o riutilizzati nell'ambito del progettostandard e metadati utilizzati nella raccolta e nella gestione dei datimisure di sicurezza nel trattamento dei dati nel corso del progettogestione delle eventuali problematiche relative all'etica, alla gestione di dati personali e sensibili, a esigenze di confidenzialità e riservatezzadeposito e condivisione dei dati utilizzati nelle pubblicazioni scientifiche di progettoarchiviazione e accesso ai dati dopo la fine del progettogestione della documentazione relativa alla cura dei datiidentificazione delle responsabilità coinvolte nella produzione e gestione dei dati Data repository E’ opportuno archiviare negli archivi o repository di dati istituzionali, laddove esistenti, in quelli disciplinari di riferimento in uso nelle diverse comunità scientifiche, o multidisciplinari come Zenodo gestito dal CERN, Dryad o Figshare.La maggior parte sono gratuiti fino a una certa dimensione del dataset, e attraverso banche dati come re3data.org e OpenDOAR è possibile individuare facilmente il repository di dati più appropriato. Occorre però verificare che il repository scelto rispetti alcuni requisiti, in particolare:abbia una governance pubblicagarantisca la conservazione a lungo termine dei datisupporti licenze aperte, come le Creative Commonsadotti metadati standard richiesti dagli aggregatori internazionali, come ad esempio OpenAIREattribuisca un identificatore persistente ai data set (DOI, Handle, URN)consenta il cross-linking con le pubblicazioni scientifichegestisca il deposito di versioni aggiornate dello stesso data set collegate fra loro (versioning)Oltre ai dati, è opportuno archiviare anche documentazione e spiegazioni (read-me file) facendo riferimento agli strumenti e ai software utilizzati per generare ed elaborare i dati.I dati devono essere depositati completi dei seguenti metadati descrittivi:autore/i e contributore/ititolodata di pubblicazioneabstractriferimenti all'eventuale finanziamentol'eventuale citazione delle pubblicazioni ai quali si riferisconola licenza di distribuzioneil livello di accessol’eventuale periodo di embargo.Sarebbe buona norma depositare anche i software, ad esempio in GitHub, e i protocolli, ad esempio in Protocols.io.Per i software è necessario utilizzare le licenze appropriate, ad esempio le Licenze GNU o la Licenza MIT.Altre licenze sono disponibili sul sito della Open Source Initiative. Zenodo Dryad Figshare Re3data OpenDOAR Creative Commons OpenAIRE GitHub Protocols.io Licenze GNU Licenza MIT Open Source Initiative Strumenti OpenAire DMP tool Data Curation Center DMP tool Data Stewardship Wizard Checklist IOSSG Esempi di Data Management Plan Approfondimenti Guida MIT al Data Management Plan Guida MIT al Data sharing Guida MIT al Data storage Guida Science Europe alla gestione dei dati