《科研数据管理国际联盟实用指南》研究及启示*

王丹丹 董金金 杨嘉敏

（河南科技大学管理学院，洛阳 471023）

共享和重用有质量保证的科研数据是良好的科学实践倡导的行为[1]。科研数据管理（Research Data Management，RDM）是指在科研活动进行过程中和科研活动完成之后处理科研数据（收集、组织、存储和记录数据）的活动[2]。数据管理计划（Data Management Plan，DMP）实际上是一份书面文档，描述项目期望在研究过程中获取的现有数据或生成的新数据，描述如何管理、分析和存储这些数据以及在项目结束时将如何共享和保存这些数据[3]。数据管理计划有助于科研人员就如何、何时以及在何处共享哪些数据做好规划。许多科研资助机构和科研机构都制定了数据管理政策，提出了关于数据管理计划的要求。然而，不同的机构数据管理政策存在较大差异，导致科研人员在遵从政策和满足要求时感到困惑，无所适从。科学欧洲（SCIENCE EUROPE）是于2011年在柏林宣布成立的一个科学联盟，它代表欧洲主要科研资助机构和科研机构的利益[4]。科学欧洲和荷兰科学研究组织（Netherlands Organisation for Scientific Research）于2018年发起了一项倡议，通过明确数据管理计划的核心要素和选择知识库的最低标准来支持欧洲科研资助机构、科研机构校正科研数据管理政策，减少政策的不一致性，为其他机构制定科研数据管理政策提供统一的基础[5]。2019年《科研数据管理国际联盟实用指南》（Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management）正式发布，之后欧洲一些国家和机构采用了其建议[6-8]。2021年科学欧洲又发布了《科研数据管理国际联盟实用指南（扩展版）》[9]，将第1版中的第三部分“指南”进一步细分为“科研人员使用指南”和“评审专家使用指南”两部分（见表1）。……