Research data management (RDM) strategies and practices play a pivotal role in adhering to the paradigms of reproducibility and transparency by enabling research sharing in accordance with the principles of Open Science. Discipline-specificity is an essential factor when understanding RDM declinations, to tailor a comprehensive support service and to enhance interdisciplinarity. In this paper we present the results of a mapping carried out to gather information on research data generated and managed within the University of Bologna (UniBO). The aim is to identify differences and commonalities between disciplines and potential challenges for institutional support. We analyzed the data management plans (DMPs) of European competitive projects drafted by researchers affiliated with UniBO. We applied descriptive statistics to the collected variables to answer three main questions: How diverse is the range of data managed within the University of Bologna? Which trends of problems and patterns in terms of data management can influence/improve data stewardship service? Is there an interdisciplinary approach to data production within the University? The research work evidenced many points of contact between different disciplines in terms of data produced, formats used and modest predilection for data reuse. Hot topics such as data confidentiality, needed either on privacy or intellectual property rights (IPR) premises, and long-term preservation pose challenges to all researchers. These results show an increasing attention to RDM while highlighting the relevance of training and support to face the relatively new challenges posed by this approach.


翻译:研究数据管理(RDM)策略与实践在遵循可重复性与透明性范式方面发挥着关键作用,其通过依据开放科学原则促进研究共享得以实现。学科特异性是理解RDM具体形态、定制综合性支持服务以及增强跨学科协作的核心要素。本文展示了针对博洛尼亚大学(UniBO)内部生成与管理的研究数据开展测绘所获得的结果,旨在识别不同学科间的差异与共性以及机构支持面临的潜在挑战。我们分析了由博洛尼亚大学研究人员起草的欧洲竞争性项目的数据管理计划(DMPs),并对收集的变量应用描述性统计以回答三个核心问题:博洛尼亚大学内部管理的数据范围具有多大程度的多样性?数据管理方面的问题趋势与模式如何影响/改进数据管理服务?大学内部是否存在数据生产的跨学科路径?本研究表明,不同学科在数据产出类型、使用格式及有限的数据复用偏好方面存在诸多交汇点。数据保密性(基于隐私或知识产权前提)与长期保存等热点议题对所有研究者均构成挑战。这些结果既显示出对RDM日益增长的关注,也凸显了通过培训与支持应对该方法所引发之新兴挑战的重要性。

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