Sesijas laikā dalībnieki tiks iepazīstināti ar
- to, kas ir datu pārvaldības plāni pētniecībā (sevišķi vēršot uzmanību uz projektiem),
- galvenajām prasībām Latvijas un Eiropas līmeņa pētniecības projektu programmās,
- pētniecības datu pārvaldības plānošana (tostarp cilvēkresursi un finanses) pētniecības projektu ietvaros,
- datu pārvaldības plāna (DPP) sadaļām un to nozīmi.
Praktiskais darbs
- Individuāli vai grupā (atkarībā no dalībnieku skaita) izstrādāt DPP
- Pāros vai grupā apspriest sevis izstrādātos DPP
DPP izstrādei pirms sesijas visiem reģistrētajiem dalībniekiem tiks izsūtīta instrukcija par platformu, kurā tiks izstrādāti DPP.
Rezultāti
Paredzams, ka pēc sesijas dalībnieki būs apguvuši šādas pamatzināšanas vai prasmes:
- DPP nepieciešamība un struktūra;
- izpratne par to, kā izpildīt prasības Latvijas un Eiropas līmeņa pētniecības projektu programmās;
- DPP aizpildīšana, ņemot vērā savu pētījuma specifiku.
Pēc sesijas sagaidāms, ka dalībnieki būs apguvuši pamatzināšanas par
- FAIR principiem pētniecības datu kvalitatīvai pārvaldībai,
- pētniecības datu iegūšanas, apstrādes un uzglabāšanas principiem (sevišķi RSU kontekstā),
- metadatu un dokumentācijas veidiem pētniecības datu aprakstīšanai,
- principiem pētniecības datu uzglabāšanai pētniecības procesā un pēc tam.
Par lektoru
Sesiju vadīs Ingmārs Kreišmanis, Rīgas Stradiņa universitātes (RSU) Zinātnes departamenta projektu vadītājs (pētniecības datu pārvaldība). Ingmāram ir maģistra grāds sociālajās zinātnēs, viņš ir strādājis valsts pārvaldē ar pētniecības pārvaldības jautājumiem, kā arī 2022.–2023. gadā Vīnes Universitātē ieguvis kvalifikāciju kā datu kurators (data steward – eng.). RSU Ingmārs administrē institucionālo pētniecības datu repozitoriju Dataverse, kā arī konsultē pētniekus dažādos jautājumos saistībā ar pētniecības datu pārvaldību.
