Skip to Main Content

Ravnanje z raziskovalnimi podatki

Dokumentacija

Katere informacije so potrebne, da bi lahko podatke brali in razumeli tudi v prihodnosti?

 

Dodatna dokumentacija uporabnikom naših podatkov pomaga pri razumevanju in ponovni uporabi podatkov.

Primeri dodatne dokumentacije so:

  • laboratorijski dnevniki (npr. Jupyter Notebook) in opisi protokolov (npr. protocols.io)
  • vprašalniki
  • šifranti, definicije spremenljivk, podatkovni slovarji
  • merske enote
  • ontologije, kontrolirani slovarji
  • sintakse programskega jezika in izhodne datoteke programske opreme
  • informacije o nastavitvah opreme in kalibraciji instrumenta
  • shema baze podatkov, opis strukture direktorija datotek, struktura poimenovanj
  • poročila o metodologiji
  • informacije o analizi in postopkih
  • informacije o izvoru pridobljenih ali digitaliziranih podatkov

Če smo za pridobivanje ali obdelavo podatkov razvili programsko kodo, razmislimo, ali jo je prav tako potrebno hraniti s podatki za potrebe reproducibilnosti.

Datoteka readme

V okviru upravljanja z raziskovalnimi podatki je datoteka readme.txt navadna besedilna datoteka, ki drugim pomaga razumeti naše podatke ter medsebojne povezave med podatkovnimi datotekami. S poimenovanjem datoteke »readme« ustvarjalec podatkov drugim uporabnikom sporoči, da je treba to datoteko pregledati pred uporabo podatkov.

Primer predloge datoteke readme Univerze Cornell:

Metapodatki

Metapodatki so strukturirani „podatki o podatkih“, ki omogočajo tudi citiranje in so strojno berljivi. Najpogosteje uporabljeni metapodatki so:

  • ime avtorja
  • naslov
  • opis
  • ključne besede
  • datum objave
  • trajni identifikator DOI
  • licenca
  • itd.

Z bogatimi metapodatki poskrbimo za večjo najdljivost, razumljivost ter ponovno uporabo naših podatkov.

Uporabijo se lahko splošni metapodatkovni standardi (npr. Dublin Core) ali domensko specifični (npr. DDI)

Direktoriji metapodatkovnih standardov in domenskih politik:

Standardi

{{system_footer}}