Sobre este guia

A Ciência Aberta respeita à disponibilização da produção científica mas também aos dados de investigação que a suportam.
Para que os dados de investigação possam ser disponibilizados é necessário proceder a uma gestão adequada dos mesmos, durante todo o seu ciclo de vida.

Com o objetivo de facilitar este processo, este guia reúne um conjunto de informações, recursos e exemplos de boas práticas.

Pretende apresentar e desenvolver os seguintes temas:

1) O que são dados de investigação, qual o seu contexto no âmbito da Ciência Aberta e como geri-los ao longo do seu ciclo de vida
2) Quais são e o que implicam as políticas e requisitos de Ciência Aberta dos financiadores de ciência
3) Quais são as políticas e recomendações de Ciência Aberta do Iscte
4) Que competências são exigidas neste domínio e como adquiri-las
 
Outros guias

By Subject

By Topic

By Course

Contacte-nos
Este guia resulta da colaboração entre a Biblioteca e o Gabinete de Apoio à Investigação.
Para qualquer dúvida ou questão contacte um dos Serviços do Iscte:

Biblioteca
referencia.biblioteca@iscte-iul.pt
210 464 052 ext. 295200

Gabinete de Apoio à Investigação (GAI)
gai@iscte-iul.pt
210 464 171 ext. 295320 | 295303
O que é a Ciência Aberta
A Ciência Aberta tem a sua origem no movimento de Acesso Aberto à literatura científica. Encontram-se muitas definições de Ciência Aberta, no entanto, todas assentam nos mesmos princípios:
  • a transparência nas práticas, metodologia, observação e recolha de dados
  • a disponibilização, acesso público, reutilização e replicabilidade dos resultados e métodos da investigação
  • a transparência na comunicação científica
  • a utilização de ferramentas baseadas na web para facilitar a colaboração científica
A Ciência Aberta é uma abordagem que tem por base o trabalho colaborativo aberto e a partilha sistemática do conhecimento e das ferramentas, tão cedo e amplamente quanto possível, no processo de investigação.
Tem o potencial de aumentar a qualidade e a eficiência da investigação e acelerar o avanço do conhecimento e da inovação através da partilha dos resultados tornando-os mais reutilizáveis e melhorando a sua reprodutibilidade.
Implica o envolvimento de todos os atores relevantes do conhecimento.
 
Assentando no  princípio  fundamental de partilha e reutilização da  investigação  científica,  é  uma  nova  forma  de  produzir  e  partilhar  o  conhecimento  entre  a  comunidade  científica  e  a  sociedade  em  geral,  possibilitando  ampliar  o reconhecimento e o impacto social e económico da ciência.
 
Componentes da Ciência Aberta
Vantagens da Ciência Aberta
  • Aumenta a eficiência na investigação
  • Aumenta o conhecimento do processo de trabalho científico
  • Promove o rigor académico e aumenta a qualidade da investigação
  • Acelera a criação de novos temas de investigação
  • Promove o envolvimento da sociedade e da cultura / literacia científica
  • Aumenta o impacto económico e social da ciência
  • Valoriza a propriedade intelectual
  • Promove o retorno científico para as instituições
Saiba + aqui.
Fonte: Brochura da UNESCO
O que são dados de investigação?
No contexto do RCAAP (Repositórios Científicos de Acesso Aberto em Portugal), considera-se dados de investigação científica “todos e quaisquer dados de investigação que sejam produto direto ou indireto do processo de investigação científica e por isso necessários para a validação de resultados científicos”.
 
De acordo com o documento Concordat on Open Research Data (2016), os dados de investigação podem ser definidos como as evidências que sustentam a resposta à pergunta de investigação e podem ser usados para validar os resultados, independentemente de sua forma (por exemplo: impressa, digital ou física).
 
Os dados de investigação podem ser de natureza quantitativa ou qualitativa e podem ser recolhidos pelos investigadores no decorrer do seu trabalho através de diversas formas, como por exemplo: experimentação, observação, modelagem, entrevista, etc., ou resultar de evidências existentes.
 
Os dados podem ser brutos ou primários, obtidos diretamente de medições ou entrevistas áudio/vídeo sem edição, ou secundários resultantes da interpretação dos dados primários.
 
Saiba + aqui
O que se entende por Gestão de Dados de Investigação?
A Gestão de Dados de Investigação é um conceito que integra a forma como os dados de investigação são:
  • organizados
  • estruturados
  • armazenados
  • e protegidos
durante o decorrer de um projeto de investigação e após o seu término.
O que é um Plano de Gestão de Dados?
Um plano de gestão de dados (Data Management Plan – DMP) é um documento formal e dinâmico que contém todas as informações sobre a gestão de dados de um projeto de investigação e que deverá ser atualizado e revisto ao longo do curso do projeto.
Pretende responder a questões sobre como os dados serão recolhidos ou reutilizados, como serão processados e armazenados e como serão protegidos e disponibilizados.
 
Existem ferramentas gratuitas que permitem a criação de um Plano de Gestão de Dados.
Por exemplo:
DMPonline
ARGOS/OpenDMP
 
Dependendo do financiador também pode usar templates:
DMP Horizonte Europa
DMP European Research Council
DMP Fundação para a Ciência e a Tecnologia – Anexo II
 
Exemplos de Planos de Gestão de Dados de Investigação públicos:
LIBER community in Zenodo
Public DMPs
DMPTool

BOAS PRÁTICAS
 
Uma boa prática em relação ao DMP é registá-lo e produzi-lo como um documento integrante do projeto e disponibilizá-lo enquanto tal, em acesso aberto. Tenha, contudo, em consideração se existem razões legítimas para mantê-lo confidencial.

Uma boa prática adicional é publicar o DMP em revistas específicas ou plataformas de publicação, como RIO etc., ou depositá-lo em repositórios específicos como o DMPOnline.
Webinar: Planos de Gestão de Dados & Publicação de Dados de Investigação
Research in 3 Minutes: Research Data Management
Research in 3 Minutes: Data Management Plans
Ciclo de vida dos dados de investigação
Na literatura sobre este tema encontram-se vários exemplos referentes a ciclos de vida dos dados de investigação. Na generalidade, são muito semelhantes entre si. 

Neste guia optou-se por exemplificar o ciclo de vida sugerido pelo Consortium of European Social Science Data Archives (CESSDA), assim como utilizar o seu guia Data Management Expert Guide como documento de orientação nas setes fases que constituem este ciclo.
De seguida, apresentaremos cada uma fases e sugeriremos um conjunto de recomendações e boas práticas. Em todas as fases listam-se as questões que irão facilitar o preenchimento do Plano de Gestão de Dados.
As sete fases que integram o ciclo de vida dos dados são:
  1. Planear (Plano de Gestão de Dados)
  2. Organizar e documentar
  3. Processar
  4. Armazenar
  5. Proteger (Comissão de Ética do Iscte)
  6. Publicar (Zenodo)
  7. Pesquisar
Conheça outros exemplos: o ciclo de vida sugerido pelo UK Data Service
1 - PLANEAR
2 - ORGANIZAR E DOCUMENTAR
3 - PROCESSAR
Esta fase centra-se na preparação dos dados de investigação para a sua posterior análise e partilha. Através das diferentes fases do ciclo de vida dos dados de investigação, os ficheiros dos dados são editados numerosas vezes. Durante este processo devem ser minimizados os erros.
Questões a responder no PROCESSAMENTO dos dados de investigação:
  • Qual a estratégia relativamente a versões de dados (e guiões) durante o projeto?
  • Será criado e/ou seguido algum acordo para efetuar versões dos dados?
  • Quem será responsável pela manutenção e documentação de um “masterfile”, de acordo com as orientações do projeto?
  • Como poderão ser distinguidas diferentes versões de um ficheiro de dados?
É recomendado identificar diferentes versões dos ficheiros usando uma convenção de nomes sistemática, incluindo o número da versão (v1, v2…) e data (o formato da data deve ser YYYY-MM-DD).
 
Software versões: Subversion
 
SyncToy is a freeware syncing application from Microsoft, and it was a part of PowerToys series. This application is written using Microsoft’s .NET framework and it utilizes Microsoft Sync Framework.
 
Boas práticas: Estratégia de controlo de versões
  • Serão usados os software e hardware estabelecidos? Se não, que relação têm o software e hardware usados com outras investigações?
Se aplicável:
  • Serão usadas as terminologias/ontologias estabelecidas (i.e., vocabulário controlado estruturado) no projeto? Se não, como se relacionam as terminologias usadas com as estabelecidas?
  • Que codificação é usada (no caso de ser usada)? A ser construída, será baseada nos esquemas de codificação estabelecidos? Se não, como se relaciona a codificação usada com outras investigações?

  • Como será avaliada a qualidade dos dados?
  • Quais as medidas de controlo de qualidade serão usadas?
A forma como são organizados os dados, documentados e processados tem um impacto na sua qualidade, assim como na confiabilidade dos resultados.
4 - ARMAZENAR
Na fase de armazenamento dos dados de investigação pretende-se que sejam tomadas medidas adequadas para proteger os dados de investigação contra a perda acidental ou manipulação não autorizada. Em particular, devem ter-se cuidados acrescidos na recolha dos dados de natureza sensível, pessoal ou confidencial.
 
O armazenamento dos dados de investigação (exceto dados sensíveis, pessoais ou confidenciais) pode ser feito usando o software institucional Office 365 através da aplicação OneDrive.

Questões a responder sobre a ÉTICA dos dados de investigação:
  • Serão armazenados dados pessoais?
  • Existem dados que requerem uma proteção especial?
Os dados em acesso remoto devem estar armazenados na nuvem estabelecida no espaço Europeu.

As cópias mestras de vídeos e transcrições devem ser encriptadas e armazenadas tanto na nuvem como num disco portátil.

Questões a responder sobre o ACESSO aos dados de investigação:
  • É necessário ter acesso remoto aos dados?
  • É importante ter acesso rápido aos dados?
  • É necessário ter acesso sincronizado e simultâneo aos dados?
  • Que quantidade de dados serão gerados?
  • Qual a capacidade de armazenamento necessário, incluindo os backups?
  • Que tipo de ficheiros serão armazenados e com que frequência?
  • Quanto tempo de armazenamento é necessário?
É recomendado que sejam armazenados dados em formatos abertos. Por exemplo: ficheiros Word convertidos em PDF-A ou ficheiro de texto simples codificados em UTF-8 e ficheiros Excel convertidos em CSV. No caso de não ser possível, incluir informação sobre o software usado e o número da versão.
 
Boas práticas: Data formats for preservation

Questões a responder sobre o BACKUP dos dados de investigação:
  • Quantos backups serão feitos?
  • Onde serão armazenados?
  • Como será testada a integridade dos backups e a sua recuperação?
  • Estão associados custos de armazenamento e backup dos dados?
É recomendado fazer pelo menos 3 cópias dos dados em pelo menos dois tipos diferentes de armazenamento.
 
No caso de utilização de dispositivos portáteis de armazenamento, é recomendado usar a combinação entre dados encriptados e uma password forte de proteção.
 
No caso de utilização de armazenamento na nuvem (Google Drive, OneDrive, Dropbox, etc.) e segundo a General Data Protection Regulation (GDPR) apenas é permitido o armazenamento de dados pessoais dentro do espaço Europeu. A encriptação prévia dos dados é altamente recomendável.
 
Exemplos de serviços na nuvem Europeus: B2drop; SWITCHdrive
 
SIIC Iscte: Apoio à Investigação e Investigação e Desenvolvimento
 
Boas práticas: Encriptação de dados

Questões a responder sobre a PRESERVAÇÃO dos dados de investigação:
  • Depois do projeto terminar onde irão estar os dados e a sua documentação?
  • Por quanto tempo os dados e a sua documentação serão preservados?
  • Será mantido o acesso e garantida a segurança do armazenamento e backup dos dados durante o período de preservação?
  • Os dados e os ficheiros serão armazenados num formato passível de ser acedido e processado durante um período de 10 anos?
  • Estão associados custos de preservação a longo prazo?
É recomendado que os dados estejam armazenados e preservados durante pelo menos 10 anos após o último artigo ser publicado, a menos que sejam requeridos períodos mais longos ou mais curtos devido a questões éticas e legais.

É recomendado que o arquivo dos dados a longo prazo possa garantir o seu acesso ao longo do período de preservação; permitir o acesso a outros com o propósito de verificação, se requerido; ser preservado num formato adequado e com documentação suficiente à sua compreensão.

Segundo o ponto 3.31 do Código de Conduta Ética na Investigação Iscte, todos os dados recolhidos no âmbito da investigação devem ser armazenados e mantidos de forma segura e acessível, por um período de pelo menos cinco anos desde o final do estudo/projeto ou, sendo reportados em publicações científicas, desde a data da publicação original.
5 - PROTEGER
Esta fase resume as considerações legais e éticas na criação dos dados de investigação que irão ser partilhados. Segundo as Orientações aos Investigadores sobre Proteção de Dados no Iscte entende-se por dados pessoais qualquer informação, de qualquer natureza e em qualquer suporte (e.g. registo de voz ou imagem), relativa a uma pessoa singular identificada ou identificável (designada o titular dos dados).
 
É considerada identificável uma pessoa singular que possa ser identificada, direta ou indiretamente, em especial por referência a um identificador, como por exemplo um nome, um número de identificação, dados de localização, identificadores por via eletrónica (e.g. IP), ou a um ou mais elementos específicos da identidade física, fisiológica, genética, mental, económica, cultural ou social dessa pessoa singular.
 
Por anonimização entendem-se as técnicas de conversão de dados pessoais em dados anónimos, tais como a supressão de atributos, a codificação, a generalização ou introdução de ruido.

Questões a responder:
  • O projeto de investigação requer aprovação por parte de uma comissão ética local?
  • Para dados pessoais, o princípio ‘as open as possible, as closed as necessary’ deve ser considerado. O acesso aberto não significa que os direitos individuais sejam violados.
É recomendada a leitura atenta dos documentos institucionais, de que fazem parte: o Código de Conduta Ética na Investigação Iscte-IUL; as Orientações aos Investigadores sobre Proteção de Dados no Iscte-IUL e os consentimentos disponíveis em: consentimentos e orientações
 
Boas práticas: how to deal with sensitive data
 
Ferramentas de anonimização: Amnesia, DataTags, Zingtree

Desde 25 de maio de 2018, é aplicada a General Data Protection Regulation (GDPR) a qualquer investigador Europeu que recolha dados pessoais ou a qualquer investigador que recolha dados de cidadãos europeus.
  • Irá ser requerido consentimento informado no projeto?
  • Se sim, como será obtida a permissão?
  • Como serão organizados e armazenados os ficheiros de consentimento?
Se pretende usar dados recolhidos de redes sociais é recomendado obter o consentimento.
Se pretende divulgar ou partilhar dados pessoais é recomendado obter o consentimento dos participantes, descrevendo de que forma os dados serão processados, armazenados, partilhados e anonimizados.
  • Como será controlado o acesso a dados pessoais (sensíveis) durante o projeto?
  • Como será garantido aos colaboradores o acesso aos dados de forma segura?
  • Se o projeto de investigação tiver dados que incluem informação confidencial ou informação que requer consentimento informado, há algum requerimento para notificar um agente de privacidade?
  • Há alguma informação confidencial que requer um tratamento especial e/ou limites no seu acesso durante/depois do projeto?
  • Como serão os dados protegidos durante/depois do projeto?
  • Como serão reforçadas as permissões e restrições? Há questões de direitos de propriedade intelectual ou copyright a considerar?
  • Será necessária permissão para recolher/reutilizar os dados?
  • Serão estes direitos transferidos para outra organização para distribuição e arquivo dos dados?
6 - PUBLICAR
O princípio fundamental a seguir é a abertura da investigação publicada para o escrutínio de outros.
 
Neste sentido, os conjuntos de dados que permitam validar a investigação descrita numa publicação devem estar acessíveis num repositório confiável para que possam ser pesquisados, acedidos e reutilizados por terceiros.
 
Os termos através dos quais é permitido o seu acesso devem ser definidos pelo proprietário dos dados, considerando os requisitos dos financiadores e a natureza dos dados. Se estiver a depositar dados pessoais, mesmo que sejam anonimizados, podem ficar em acesso restrito cumprindo com o princípio as open as possible, as closed as necessary.
 
O investigador, criador do trabalho, é nomeado como detentor dos direitos de autor do conjunto de dados quando os deposita num repositório. Na sua maioria, os repositórios apenas atuam como facilitadores do acesso aos dados, garantindo a sua curadoria e acesso permanente.
 
É recomendado aos investigadores do Iscte que seja usado como repositório de dados de investigação o Zenodo (princípios do Zenodo).
 
As publicações científicas devem ser registadas no Ciência-IUL para que sejam migradas para o Repositório do Iscte, de acordo com as políticas dos editores. Estas políticas podem ser consultadas no Sherpa/Romeo.
 
LICENCIAR

É fundamental que a escolha da licença seja efetuada pelo investigador e/ou detentor dos direitos de autor, em concordância com outros detentores desses direitos.
 
É recomendada a utilização da licença CC-BY (adaptada à jurisdição portuguesa). Esta licença requer que os utilizadores citem os dados e permite a reutilização dos mesmos.
 
Guia online da Biblioteca Iscte: Guia online sobre Creative Commons
 
Se considera manter a sua autoria, devido a dados pessoais ou outras questões, deve escolher uma licença que exija a atribuição ao autor do trabalho. No entanto, para facilitar a utilização de conjunto de dados e base de dados em domínio público a Creative Commons criou a licença CC0.
 
Saiba + aqui
 
CITAR

A citação rigorosa dos dados de investigação, usando identificadores persistentes como o DOI (para o conjunto de dados) e o ORCID ID (para os autores), permite que os utilizadores dos mesmos os possam citar, permitindo a atribuição ao(s) autor(es) dos dados de investigação, assim como permite ao(s) autor(es) adicionar a referência bibliográfica ao seu Currículo.
 
Saiba + aqui e aqui
 
Exemplos
 
Guia online da Biblioteca Iscte sobre o ORCID.
 
7 - PESQUISAR
Se pretende usar dados existentes é recomendada a procura em repositórios confiáveis, consulte: re3data.org
 
Saiba + aqui
O que são Dados FAIR?
Dados FAIR são dados que são geridos em linha com os princípios FAIR.
Os princípios FAIR surgiram em 2016 e têm como objetivo orientar a gestão dos dados de investigação permitindo a sua localização, acesso, interoperabilidade e reutilização.
Cada letra do acrónimo FAIR corresponde a um conjunto de princípios perfazendo o total de quinze. Estes princípios podem ser utilizados quer para os dados quer para os metadados que caracterizam um determinado conjunto de dados.

Na tabela seguinte sistematizam-se os 15 princípios dos dados FAIR:
Ferramentas de avaliação do cumprimento dos princípios FAIR
A saber
Dados FAIR não é o mesmo que dados abertos (cada indíviduo pode aceder e reutilizar). Os dados podem e devem ser FAIR mesmo quando o acesso é restrito ou quando o seu acesso requer autenticação.
 
Os princípios FAIR podem ser aplicados a outros resultados da investigação como por exemplo: workflows, protocolos, software, amostras, etc.
 
Os identificadores persistentes, como por exemplo o DOI e o Handle (link gerado no Repositório do Iscte), são a chave para assegurar que um determinado resultado de investigação seja encontrado através de uma pesquisa. Estes identificadores são únicos, globais e persistem ao longo tempo.
 
O que é o Horizonte Europa?
O Horizonte Europa é o atual Programa-Quadro de Investigação e Inovação da União Europeia que permite o financiamento dos projetos. Com início a 1 de janeiro de 2021 e conclusão prevista para 31 de dezembro de 2027, tem uma dotação orçamental prevista de 95,5 mil milhões de euros para apoio às atividades de investigação e inovação.

Relativamente às práticas de Ciência Aberta, este novo programa-quadro contempla algumas novidades relativamente aos requisitos do programa-quadro anterior, o H2020:
  • O acesso aberto às publicações científicas com revisão por pares é obrigatório assim como a gestão de dados de investigação alinhada com os princípios FAIR.
  • É também obrigatório o uso generalizado dos planos de gestão de dados (DMP).
  • Os dados devem ser depositados num repositório confiável o mais rápido possível após a sua produção, o mais tardar, no final do projeto.
  • Os dados que sustentam uma publicação devem ser depositados o mais tardar no momento da publicação e de acordo com práticas padrão.
  • Os beneficiários do Horizonte Europa devem garantir o acesso aos dados de investigação produzidos nos seus projetos em linha com o princípio "as open as possible, as closed as necessary". Isto significa que os dados são, em princípio, abertos, a menos que os beneficiários decidam restringir o acesso a alguns ou a todos os dados de investigação por razões legítimas.
  • É requerida a disponibilização de todas as informações necessárias à validação das conclusões das publicações científicas ou à reutilização dos dados de investigação.
  • No caso de emergência pública, e se requerido pela agência de financiamento, o acesso aberto deve ser imediato a todos os resultados de investigação através de licenças abertas ou sob condições justas.
  • É recomendado um conjunto de outras práticas de Ciência Aberta como a utilização de plataformas de revisão por pares aberta e o envolvimento de cidadãos e sociedade civil na construção do conhecimento.

Mais informação aqui
Ciência Aberta no Horizonte Europa
Na tabela seguinte resumem-se as práticas de Ciência Aberta obrigatórias e recomendadas do programa-quadro Horizonte Europa:
   Fonte
Marie Skłodowska-Curie Actions – Open Science: make Science accessible to all
Como cumprir com os requisitos do Horizonte Europa?
Os beneficiários devem garantir o ACESSO ABERTO ÀS PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS com revisão por pares

QUANDO?
O mais tardar após a publicação

COMO?
  • Depositar a versão aceite do autor (Author Accepted Manuscript) ou a versão do editor (Version of Record) num repositório confiável (Repositório do Iscte através do Ciência-IUL). O acesso deve ser imediato no repositório através de uma licença CC BY (requer apenas o reconhecimento da autoria) ou equivalente.
  • Depositar a documentação sobre a investigação que seja necessária à validação das conclusões da publicação científica (resultados da investigação, ferramentas, instrumentos).
  • Os metadados devem estar abertos e licenciados com uma licença Creative Commons de domínio público (CC0) ou equivalente, alinhados com os Princípios FAIR e com disponibilização de informação sobre os termos das licenças e identificadores persistentes.
  • Os beneficiários (autores) devem reter os direitos de propriedade intelectual suficientes para cumprirem com os requisitos de acesso aberto.
  • Os autores podem escolher onde publicar, no entanto as taxas de publicação (APC) apenas são reembolsáveis se a revista tiver acesso totalmente aberto (a publicação em revistas híbridas não é reembolsável). Estratégia de pagar para publicar e não pagar para ler.
Mais informação em: Artigo 17  - Annotated Model Grant Agreement (pp. 152-162)
Como cumprir com os requisitos do Horizonte Europa?
Os beneficiários devem gerir os DADOS DE INVESTIGAÇÃO digitais em linha com os princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

COMO?
  • Devem criar e atualizar regularmente o Plano de Gestão de Dados (DMP) para os dados gerados ou reutilizados.
  • Devem submeter a primeira versão do DMP, como um entregável, o mais tardar 6 meses após a data oficial de início de projeto. Este entregável deve ser atualizado a meio do projeto (para projetos com mais de 12 meses de duração) e no final do projeto se for relevante.
  • Assim que possível, e dentro dos prazos estabelecidos no DMP, os dados devem ser depositados num repositório confiável (federado no EOSC, exemplo Zenodo) e o acesso aberto deve ser assegurado através de uma licença CC BY, CC0 ou equivalente, seguindo o princípio "as open as possible, as closed as necessary".
  • Devem disponibilizar informação, através do repositório, sobre outros resultados de investigação/ferramentas/instrumentos necessários à reutilização e validação dos dados.
Mais informação em: Artigo 17  - Annotated Model Grant Agreement (pp. 152-162)
Políticas de Acesso Aberto da Fundação para a Ciência e a Tecnologia
A FCT​​ defende a disponibilização dos resultados da investigação científica através da Internet, de forma aberta, livre e sem custos para o utilizador.

No seu essencial, a política sobre Acesso Aberto a publicações científicas resultantes de investigação financiada pela FCT determina que as publicações de resultados científicos, que sejam sujeitas a revisão por pares ou outra forma de revisão científica, devem ser depositadas num dos repositórios em acesso aberto do RCAAP logo que possível, de preferência por altura da aceitação da publicação. É permitido um período de embargo, depois do qual todo o conteúdo das publicações deve ser livremente disponível. A política aplica-se a artigos em revistas científicas, proceedings de conferencias, posters, livros e capítulos de livros, monografias e teses de Mestrado e de Doutoramento. O financiamento da FCT engloba projetos de I&D, bolsas e contratos de emprego científico.

A política sobre a disponibilização de dados e outros resultados de investigação científica financiada pela FCT encoraja os investigadores a partilharem resultados primários e outros dados com a comunidade científica, colocando-os em bases de dados de acesso aberto (como a Genbank, por exemplo), logo que possível. Também neste caso, o financiamento da FCT engloba projetos de I&D, bolsas e contratos de emprego científico.
FCT vai implementar o Plano S
O Plano S, promovido pela Science Europe, visa assegurar que todas as publicações resultantes de investigação financiada através de fundos públicos sejam publicadas em revistas ou plataformas de acesso aberto, ou tornadas disponíveis através de repositórios de acesso aberto sem embargo.

No contexto da atividade da FCT, o acesso aberto previsto pelo Plano S pode ser cumprido por três vias:
  • Publicação em revistas ou plataformas em acesso aberto
  • Disponibilização imediata em repositórios de acesso aberto
  • Publicação em acesso aberto ao abrigo de acordos transformativos
Ler notícia completa aqui.
Como cumprir com o Plano S?
Para cumprir com o Plano S, os investigadores devem seguir o procedimento seguinte:

1. O investigador publica numa revista à sua escolha, inclui​ndo revistas com​ subscrição

2. O investigador retém o direito de usar a versão aceite do autor, designada por Author Accepted Manuscript (AAM), incluindo​ a partilha em redes académicas, desde que licenciada com uma licença CC BY (requer apenas o reconhecimento da autoria)

3. O investigador deposita a versão aceite pelo autor (AAM) num repositório (Repositório Iscte através do Ciência-IUL) permitindo que publicações financiadas por fundos públicos alcancem um público cada vez mais amplo​ e de uma forma rápida.
A saber
O artigo tem sempre de ser depositado num repositório, mesmo quando for publicado numa revista em acesso aberto (Gold Open Access).
 
Os custos de processamento das publicações (APC) resultantes de projetos de I&D financiados pela FCT são elegíveis para financiamento se cumprirem com os seguintes requisitos.
 
Sem prejuízo dos períodos de embargo admissíveis, deve ser sempre depositada a versão final do documento, considerando-se como tal quer a versão do editor, quando for permitida, quer a versão final aceite para publicação (inclui as alterações decorrentes do processo de revisão, mas não está ainda em formato final de edição).
Journal Checker Tool
 
Mais informação no Blog da cOAlition S

Loading ...

Coleção de recursos - Formação e Competências para a gestão e dados FAIR [por tipologia de recursos]
O Grupo de Trabalho Formação e Competências para Gestão e Dados FAIR, no âmbito de um dos seus objetivos específicos, nomeadamente, “Disponibilizar uma coleção de recursos e iniciativas de formação de referência para a formação em gestão e dados FAIR“, identificou e reuniu um conjunto de recursos de formação que se consideram relevantes nesta área do conhecimento. Esta coleção tem como objetivo facilitar o acesso a um conjunto de recursos úteis para profissionais que desenvolvem atividade de formação e suporte à gestão de dados de investigação, bem como para investigadores dos vários domínios de investigação apresentando informação quando se referem a domínios específicos. Os recursos aqui apresentados foram selecionados seguindo alguns critérios, tais como a sua relevância, atualidade e autoria, e pretende-se que sejam continuamente atualizados com novas entradas. Os recursos encontram-se organizados a dois níveis, pela tipologia de recurso (quadro abaixo) e pelo ciclo de vida dos dados.
 

Made with Padlet
Outros recursos de informação
Arquivo Português de Informação Social (s. d.). Adapte o seu Plano de Gestão de Dados. Disponível em: http://www.apis.ics.ulisboa.pt/data-management-plan-dmp/
 
Carvalho, J., Furtado, F. & Príncipe, P. (2017). WP4 – D25 – Kit sobre dados de investigação. RCAAP. Disponível em: https://elearning.rcaap.pt/pluginfile.php/462/mod_resource/content/2/Kit_Dados_Investiga%C3%A7%C3%A3o_RCAAP_2017Abril.pdf
 
CESSDA (2019a). Adapt your Data Management Plan. A list of Data Management Questions based on the Data Management Expert Guide. Retrieved from https://www.cessda.eu/content/download/4302/48656/file/TTT_DO_DMPExpertGuide_v1.3.pdf
 
CESSDA (2019b). Adapt your Data Management Plan. A list of Data Management Questions based on the Expert Tour Guide to Data Management - Editable Form. Retrieved from https://www.cessda.eu/content/download/4304/48666/file/TTT_DO_DMPExpertGuideEditVersion_v1.3.docx
 
ESSDA Training Team (2017 - 2020). CESSDA Data Management Expert Guide. Bergen, Norway: CESSDA ERIC. Retrieved from https://www.cessda.eu/DMGuide
 
Reis, R. L.; Rodrigues, E.; Ferreira, E. C.; Palha, J. A.; González-Méijome, J. M.; Gomes, M. E.; Gonçalves, M. M.; et al. (2017). Estratégia institucional para a gestão dos dados de investigação: estudo e recomendações. http://hdl.handle.net/1822/63930

Manual de Formação em Ciência Aberta disponível em: https://foster.gitbook.io/manual-de-formacao-em-ciencia-aberta/
 
Licenciamento
2021

Serviços de Informação e Documentação (SID)
Gabinete de Apoio à Investigação (GAI)
Iscte-Instituto Universitário de Lisboa

Licença Creative Commons
Este trabalho está licenciado com uma Licença Creative Commons - Atribuição 4.0 Internacional.
Última atualização deste guia
Outubro de 2021
Referência
Iscte - Instituto Universitário de Lisboa. (2021, outubro). Gestão de Dados de Invetigação [Guia]. https://bibliosubject.iscte-iul.pt/sp4/subjects/guide.php?subject=GDI