Dataverse Network ‘Datalab’: software om onderzoeksdata tijdens het onderzoek op te slaan, te beheren en beschikbaar te stellen 1e stap in lange-termijnopslag.

Presentatie over: "Dataverse Network ‘Datalab’: software om onderzoeksdata tijdens het onderzoek op te slaan, te beheren en beschikbaar te stellen 1e stap in lange-termijnopslag."— Transcript van de presentatie:

1 Dataverse Network ‘Datalab’: software om onderzoeksdata tijdens het onderzoek op te slaan, te beheren en beschikbaar te stellen 1e stap in lange-termijnopslag en beschikbaarstelling van data Dutch Dataverse Network: TUe neemt via 3TU.Datacentrum deel aan DDN (functioneel beheer bij Twente)

2 Onderzoeksdatabeheer
Het organiseren van data in : DataverseCollectionStudy(Data)file ‘n Study is een beschrijving van een (stuk) onderzoek met de daarbij horende datafiles. Studies zijn in dataverse de manier om de eigenlijke data-files te organiseren en beheren. Het metadateren van Collections en Studies Versiebeheer Zoeken naar Studies Gedifferentieerde toegang tot Collections, Studies en datafiles (onderzoeker deelt toegangsrechten uit) Toegang ook aan personen buiten de eigen instelling Data publiceren met een persistente URL Files verwijderen Studies kan in meerdere Collecties geplaatst worden

3 Rechten Schrijf- of editrechten door rollen toe te kennen aan geregistreerde users Contributor: kan Studies creëren (met daarin datafiles); editen van metadata; datafiles toevoegen of verwijderen Editrechten voor eigen Studies Editrechten voor alle Studies in een dataverse Curator: Contributor + releasen Studies Administrator: Curator + toegangsrechten toekennen Dataverse creator Optie A TUe: rechten om zelf dataverses te maken? Hoe zit dat? Eerst toestemming vragen aan functioneel beheerder? Optie B: iedere medewerker heeft na inloggen op Dataverse recht om dataverses te maken (zonder toestemming functioneel beheerder)

4 Rechten Toegangs- of leesrechten: kunnen worden geregeld op dataverse-, Study- en op datafile-niveau Toegang is default ‘public’; vervolgens kan toegang beperkt worden (‘restricted access’) door Curator

5 Gebruik/evaluatie UBU
UBU: redelijk enthousiast over de mogelijkheden maar wordt (toch) weinig gebruikt (tijdgebrek, geen prioriteit)

6 Vraag TUe Bruikbaarheid / meerwaarde voor TU/e-onderzoeker? Welke problemen lost het op voor welk onderzoek (discipline, soort datafiles)?

7 Samen werken aan data Onderzoeker (rol Curator) stelt zijn data beschikbaar en geeft anderen toegangsrechten tot de data. De ander moet edit-rechten hebben (rol Contributor met edit-rechten voor alle Studies in een dataverse) De ander download de data, corrigeert deze en upload deze onder een andere file-naam naar de Study van de onderzoeker Er staan nu 2 files in de Study. De ander verwijdert de oorspronkelijke De Study is veranderd en moet released (gepubliceerd) worden door de onderzoeker. Zolang de Study niet gereleased is, ligt alles stil. Er kan niet gewerkt worden aan de Study (oude of nieuwe versie) Bij mijn weten krijgt de onderzoeker niet automatisch een alert dat er iets veranderd is in zijn Study en dat deze dus opnieuw gereleaes moet worden Bij mijn weten krijgt de ander geen bericht als de Study opnieuw is gereleased Toegangsrechten moeten na iedere release opnieuw worden ingesteld (?) Na release blijft de oude versie beschikbaar (versie-beheer)

8 Evaluatie DVN: geen gebruik van ‘authority files’ / ‘controlled terms’; wordt snel een chaos DVN: geschikt om datafiles gedocumenteerd op te slaan DVN: geschikt om datafiles gedifferentieerd beschikbaar te stellen aan anderen DVN: niet geschikt om samen te werken aan datafiles (m.u.v. SPSS, CSV… files) Voor data-opslag (data-archivering en –publicering na het onderzoek) is er 3TU.Datacentrum Voor data-opslag en -beschikbaarstelling tijdens het onderzoek (data delen) springt DVN er niet uit Alternatief: voor data-opslag en –beschikbaarstelling tijdens het onderzoek geen applicatie aanbieden of ‘verplicht’ stellen ; onderzoekers ‘hun gang laten gaan’ (bij hun gebruik van Dropbox, Google Drive, etc.) ; bibliotheek voorlichting geven over voor- en nadelen van de diverse gebruikte applicaties (met een Wiki bijvoorbeeld) Zelf sleutelen aan verbetering DVN? Ook bijvoorbeeld m.b.t. branding eigen dataverse? DVN groepscollectie van datasets opbouwen Versiebeheer op Study-niveau, niet op File-niveau! Nieuwe Study maken als je een nieuwe File maakt? File verwijderen en file onder dezelfde naam in andere versie weer uploaden/releasen? Persistente URL aan Study?