Innføring i datahåndtering

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Astrid Øksenvåg Rådgiver EKOR AS
Advertisements

Kontaktkonferansen 2011 Tor Eivind Johansen 26. mai 2011 Kristiansund.
Teknologi i klasserommet
UiO – Forskningsadministrativ avdeling – 2007 Tiltaksplan for forebygging av uredelighet i forskningen Prorektor, prof. Haakon Breien Benestad Universitetet.
Nina K. Vøllestad Avdeling for helsefag Institutt for helse og samfunn Det medisinske fakultet TRANSFORMASJON AV VITENSKAPELIGE TENKE -, ARBEIDS- OG VURDERINGSMÅTER.
Presentasjon på lynkursdagene 2012
Utviklingsprosjekt Region nord Mål for dette året • Finne et interesseområde/tema ( 3-4 samarbeider) • Planlegge undervisningen med grunnlag.
Skrivetrening Profesjonsstudiet (1.-3. semester)
Elevenes verdifulle bidrag
Forstå bruk og datainnsamling
Muntlig eksamen i Historie og filosofi Del 2 – fagsamtalen
Rapport - bedrift Sammendrag Innholdsfortegnelse
Eksperiment for TDT25 Tor Stålhane.
EVALUERING AV PRODUKTER, PROSESSER OG RESSURSER. Gruppe 4 Remi Karlsen Stian Rostad Ivar Bonsaksen Jonas Lepsøy Per Øyvind Solhaug Andreas Tønnesen.
Prosjektarbeid Prosjektarbeid er et deltakerstyrt teamarbeid som skal gjennomføres innenfor en avgrenset tidsperiode - en pedagogisk arbeidsform hvor studenter.
Prosjektoppgaven – krav og suksessfaktorer. Suksessfaktorer Bruk biblioteket Bruk veilederen Start skrivingen tidlig Jobb jevnt (lag gjerne tids- og handlingsplaner.
INSTITUTT FOR NATURFORVALTNING Hva kan UMB lære av saken om uredelighet i forskning?
Aksjonsforskning.
Utfordringer med forskningsdata i nasjonal forskningsinfrastruktur
NTNU, May 2009 ntnu.no/cb m 1 Våre utfordringer Espen Henriksen.
Status og utfordringer Presentasjon for UHR-B 25. februar 2008 NORA v/prosjektleder Jan Erik Frantsvåg.
Det ligger 10 minnepenner med materiale som vi skal bruke i løpet av seminaret. Kopier hele mappe Lillehammer2011 over på din lokale harddisk c:\ Installer.
Standardisering og kvalitetssikring av prosesser i SSB
Kvalitative og kvantitative metoder
N O R P R O F F Quality Management SAMARBEIDSPARTNER FOR
Open Access ved NMBU Ragnhild Solheim Forskningsdirektør
Norges miljø- og biovitenskapelige universitetAdvanced Robotics – et prosjektsamarbeid med Brasil2 Advanced Robotics et prosjektsamarbeid med Brasil Tromsø,
Forskning – 3 grupper (OECD 1981) Grunnforskning Originale undersøkelser som har til hensikt å skape ny kunnskap og forståelse Karakteriseres ved at den.
Ny funksjonalitet i NETTSKJEMA STRATEGI for datainnsamling Nettskjema våren 2013 Presentasjon på fellesmøtet av Dagfinn Bergsager.
1 Hva skjer med Sharepoint Stor press i organisasjonen Lagring og deling av dokumenter –Internt –Eksternt –NOKUT –Rektor vil ha dokumenter på WEB Dokument.
Velkommen til begynnerkurs i NVivo 8!
Brukerundersøkelse for formater og tjenester Metereologisk Institutt, Norsk Polarinstitut og Havforskningsinstituttet med hjelp av Sjøkartverket.
Forskningsstøtte -Ekstern finansiering -Nytt prosjekt -Prosjekt databasen EUTRO -Lagring av data Forskningsadministrativ støtte:
Innspill ● Webmøter bør også kunne være utvidelse av videokonferanse (fra auditorium) ● God lyd innebærer ekkokansellering, vi må bruke tid og penger og.
Validitet og reliabilitet: Fra teori –> via operasjonalisering –> til empiri Et teoretisk utsagn er en framstilling av sammenhengen mellom abstrakte begrep.
M&L2 Kap. 4 - ver.1 Markeds- undersøkelser Oslo, sept 2010.
Teoriens rolle - analyse
Et rollespill i et uendelig antall akter
Kvalitative og kvantitative metoder
Webinar - Prosjektarbeid og samhandling
Identifisere behov – og etablere krav
Problemstillinger og metodebruk i utvalgt masteroppgave
Forstå bruk og datainnsamling
Undersøke bruk Kapittel 7
Forslag til felles MA-struktur
Undersøke bruk Kapittel 7
INF1500 Introduksjon til design, bruk, interaksjon
Kartlegging av Tilgjengelighet
Problemstillinger og metodebruk i utvalgt masteroppgave
Forskningsstøtte ved UBA
SHOT 2018.
Message Queuing.
Forskningsrådets retningslinjer for datahåndtering
Nasjonal strategi for tilgjengeliggjøring og deling av forskningsdata
Faglig arena Arkivverket
Miljø for Masteroppgaven?
Velkommen til begynnerkurs i NVivo 8!
Flere tidsskrifter og finansiører krever at man gjør sine forskningsdata åpent tilgjengelig
NFR eInfrasøknad Tips Gard Thomassen, PhD
Margaret Louise Fotland, AF Elin Stangeland, Universitetsbiblioteket
Hva skal vi med NOARK? Katarina de Brisis 19.November 2018.
Introduksjon til datahåndteringsplaner for forskerstøtte
Karin Rydving Universitetsbiblioteket i Bergen
Dybdelæring – regneark B – Samarbeid
GDPR – fra teori til virkelighet
Styringsgruppemøte Allforsk 20. Mai 2019
Regionale retningslinjer for (medisinsk og helsefaglig) forskning
Utskrift av presentasjonen:

Innføring i datahåndtering Norges miljø- og biovitenskapelige universitet – NMBU 15.November 2018 Gry Henriksen

Innhold: Grunnleggende begreper Hva er og hvorfor er datahåndtering nyttig? Datahåndtering i ulike faser av et forskningsprosjekt Hvorfor bruke en datahåndteringsplan (DHP)? Hvilke løsning har NSD?

Grunnleggende begreper Datahåndtering Datahåndteringsplan Forskningsdata Data livssyklus Metadata Lagring Arkivering FAIR – prinsipper Hva mener vi med datahåndtering? Ikke noe nytt - men et nytt begrep – Forskere har alltid håndtert eller behandle dataene sine . Dreier seg om alt en gjør med data i løpet av hele forskningsprosessen. DMP – eller DHP på norsk datahåndteringsplan er et verktøy for å kunne planlegge og gjennomføre datainnsamling/gjenbruke data – og strukturerer og organisere håndtering av data gjennom hele forskningsprosessen. Forskningsdata – alt som genereres eller samles inn i løpet av forskningsprosessen, ikke begrenset til survey, intervju, video, lyd el liknende – men kan være labnotater, feltnotater osv Metadata – all informasjon knyttet til data som kan gjøre dem forståelig, f.eks intervjuguide, spørreskjema, men ogsp hvem, hva og hvor i forhold til data innsamlingen Lagering – underveis i prosjektet – institusjonen har policy Arkivering – det skjer ved prosjektslutt FAIR – findable, Accessable, Interoperable, Reusable

Datahåndtering Hva Hvor Hvordan Hvem Vi kan enkelt si at datahåndtering er alt det vi gjør med data i løpet av et prosjekt, det kan være i en masteroppgave eller et større forskningsprosjekt. Datahåndtering er ikke noe nytt, alle som har samlet inn egne data eller som har brukt allerede innsamlede data i oppgave eller forskningsprosjekt har håndtert data. Det nye er at universiteter, Norges forskingsråd og andre som finansiere forskningsprosjekter nå krever at en skal ha en plan for håndtering av data i prosjektene. Noe av det første en tenker på i et prosjekt kan være hva trenger jeg av data? Kan jeg kanskje bruke data som noen andre har samlet inn? Finnes det ikke data du kan bruke, kan du samle inn data selv. Hvor finner du data? Hvordan samle dem inn/behandle dem/ analysere osv Hvem skal en dele med, hvem samle inn, osv Det er mange spørsmål og problemstillinger du må ta stilling til når en håndterer data. Nå skal vi se litt på disse og andre spørsmål i ulike faser i forskningsprosjektet.

Datahåndteringsplan DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data Arkivere data

NSDs Datahåndteringsplan - DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data DMP+ Behandle og analysere data Arkivere data

DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data Arkivere data

DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data Arkivere data

DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data Arkivere data

NSD datahåndteringsverktøy NSD DMP+ Verktøy Dynamisk Ferdig når ferdig Enkel arkivering NSD datahåndteringsverktøy dmp.nsd.no En datahåndteringsplan er et verktøy for god, effektiv og smart datahåndtering En god datahåndteringsplan gir deg hjelp og støtte på veien ved å gjøre deg oppmerksom på avgjørelser som har implikasjoner for prosjektet ditt i fremtiden. F,eks når det gjelder innsamling av data om personer, det utløser spesielle hensyn i innsamlingsfasen som vil ha følger for hele resten av databehandlingen. (f.eks arkivering, deling osv) En god plan vil kunne bistå deg i hva som kan være smart og hva en må tenke spesielt på. En effektiv plan bør være dynamisk, det vil si at den må gi deg mulighet til å endre, utvide og legge inn informasjon når du har den. Og endre på informasjonen du har gitt tidligere hvis noe har endret seg. I en effektiv datahåndteringsplan vil informasjonen du gi underveis i databehandlingen være grunnlag for det som publiseres som informasjon om prosjektet og datainnsamlingen. Prosjektinformasjonen publiseres på en slik måte at data skal være finnbare, tilgjengelige i henhold til avtale og brukbare for andre forskere og studenter. Det betyr at for deg at et godt, effektivt og smart datahåndteringsverktøy gjør at du kan overføre dataene dine til et arkiv sammen med all dokumentasjon du har fylt ut i løpet av prosjektperioden ved et tastetrykk og være ferdig. Ingen mer leting etter dokumentasjon en mener at en hadde en gang i tiden. Ingen datasett på avveie fordi en ikke husker hvor de er lagret eller hva de ble kalt!

Har snakket om: Grunnleggende begreper Datalivssyklusen Datahåndtering, what’s in it for you Datahåndteringsverktøy

Spørsmål? Takk for meg! Gry Henriksen