Open Science, formazione
La Direzione Performance offre un programma di formazione sulla Scienza Aperta articolato in percorsi tematici dedicati alle principali fasi del ciclo della ricerca. Dalla pubblicazione scientifica alla gestione dei dati, dall’utilizzo delle infrastrutture aperte alla valutazione della ricerca, fino ai servizi editoriali dell’Ateneo, i corsi forniscono strumenti pratici per adottare pratiche di ricerca aperte, trasparenti e riproducibili. I percorsi sono composti da corsi brevi e indipendenti, che possono essere seguiti singolarmente oppure come parte di un percorso formativo più ampio, in base ai propri interessi, alle esigenze della ricerca e ai requisiti dei progetti di finanziamento. La partecipazione, previa registrazione, è aperta al personale docente e ricercatore dell’Università degli Studi di Milano, a qualsiasi livello di carriera.
Percorso 1 – Pubblicare la ricerca
Questo percorso affronta una serie di tematiche relative alla editoria scientifica, alle sue forme, alla crisi che sta attraversando e agli strumenti per contrastare questa crisi.
a.Dove non pubblicare: sedi e pratiche predatorie
b. Quanto costa pubblicare
c. Peer review
d. Modelli alternativi di pubblicazione
e. Diritto d’autore: I contratti editoriali
f. Pre-print
Percorso 2 – Gestione e pubblicazione dei dati della ricerca
Gestire bene i dati della ricerca è ciò che rende i risultati verificabili, citabili e riutilizzabili – ed è un processo che inizia dal primo giorno del progetto anche dopo la sua conclusione. I cinque corsi del percorso coprono l’intero ciclo dei dati della ricerca: requisiti Open Science dei bandi europei, pianificazione (DMP), trattamento dei dati sensibili, gestione del software di ricerca e deposito nel repository istituzionale
a.Condividere i dati della ricerca su Dataverse
b. Scrivere un Data Management Plan (DMP)
c. Gestire i dati sensibili e le categorie particolari di dati
d. Gestire il software della ricerca
e. Integrare i requisiti di Scienza Aperta nelle proposte di finanziamento nazionali ed europee
Percorso 3 – Rendere visibile la ricerca & utilizzo di infrastrutture aperte
Questo percorso offre un’introduzione alle azioni e agli strumenti importanti per ogni ricercatore: ottenere e gestire il più diffuso strumento di identificazione personale nel campo della ricerca (ORCID) e depositare i propri risultati della ricerca nell’archivio istituzionale della propria istituzione (AIR); capire ed usare le più note fonti di informazione aperte sulla ricerca (OpenAlex, OpenAIRE e OpenAPC)
a. Uso di AIR
b. ORCID
c. OpenAlex
d. OpenAIRE
e. OpenAPC
Percorso 4 - Valutazione della ricerca
Il percorso affronta il tema della valutazione qualitativa e quantitativa della ricerca, e discute i limiti derivanti dall’uso di un modello quantitativo, esplorando anche i principi di CoARA e la loro implementazione.
a. CoARA: verso una nuova valutazione della ricerca
b. Valutare la ricerca nelle scienze sociali e umane (SSH)
c. Valutare la ricerca nelle discipline STEM e Life Sciences
Percorso 5 - Editoria Open
Il Percorso presenta i servizi della casa editrice d’ateneo, la Milano University Press, che offre la possibilità di aprire e gestire riviste senza costi per gli affiliati UNIMI, pubblicare libri e accogliere collane. Verranno presentate anche le modalità di deposito dei dati supplementari e correlati su Dataverse UNIMI: il corso è rivolto alle redazioni di Riviste UNIMI e ai collaboratori editoriali, affiliati e non affiliati all'Università degli Studi di Milano.
a.Presentazione Milano University Press Libri
b. Presentazione Milano University Press Riviste
c. Condividere i materiali della ricerca con Dataverse per le Riviste UNIMI
Percorsi formativi dedicati
Oltre ai percorsi aperti a tutta la comunità accademica, la Direzione Performance propone iniziative formative dedicate a specifiche categorie di partecipanti.
Research Data Management e Data Management Plan per dottorandi
Percorso dedicato alla gestione dei dati della ricerca e alla redazione del Data Management Plan (DMP), con supporto personalizzato durante il percorso di dottorato.
AIR per dottorandi e specializzandi
Questo percorso illustra come depositare i propri risultati della ricerca e la tesi di dottorato nell’archivio istituzionale AIR.
Workshop Bring Your Own Data sul Research Data Management
Questi workshop pratici sono rivolti a tutto il personale docente e ricercatore dell’Università degli Studi di Milano, a qualsiasi livello di carriera, offrendo supporto dedicato per la gestione dei dati della ricerca.
Per informazioni rivolgersi a
L'Ateneo ha attivato l’open badge “Open Science: principi di base” riservato a studenti dei corsi di studio magistrali e a ciclo unico che hanno seguito il percorso formativo promosso dall’Ateneo in tema di Open science e gestione dei dati della ricerca (Open Access, Fair data).
L’open badge viene riconosciuto a tutti coloro che partecipano ad almeno il 70% del percorso formativo organizzato dall’Ateneo, attualmente attivato per gli studenti dei corsi di studio magistrali di Scienze politiche, economiche e social, Bioinformatics and Computational Genomics, Scienze chimiche, Studi Umanistici.
Sulla piattaforma di digital credentialing Bestr, nella pagina dedicata all'Università degli Studi di Milano si trovano informazioni su tutti i badge attivati in Ateneo e le competenze certificate.
L'Ateneo attribuisce grande importanza alla formazione dei dottorandi sulle tematiche dell'open science, per questo dedica all'argomento un programma specifico all'interno dell'offerta di percorsi per l'acquisizione di competenze trasversali: seminari e workshop tutti con un focus particolare su accessibilità, riproducibilità e trasparenza dei dati scientifici.
Dal 2020 è partito un progetto pilota per formare i dottorandi e i loro tutor nella gestione dei dati FAIR e nella stesura di un data management plan per il proprio progetto di ricerca. Al progetto pilota hanno partecipato ad oggi 20 dottorandi di aree disciplinari e dipartimenti diversi.
Una formazione specifica (elettiva) è prevista sul tema della gestione dei dati della ricerca.