Open Science, formazione

L’Università degli Studi di Milano aderisce e supporta i principi e le azioni della Scienza aperta, un movimento globale nato per rendere disponibili e trasparenti i processi di produzione, validazione, disseminazione e valutazione della scienza, attraverso la verifica e la riproducibilità delle ricerche.

Per questo motivo si è scelto di predisporre uno spazio di formazione/informazione dedicato alla comunità universitaria (dottorandi, assegnisti, studenti, docenti, personale PTAB).

I corsi sono a cura della Direzione Performance assicurazione qualità, valutazione e politiche di Open Science, responsabile del supporto a tutte le attività di Open science e alle decisioni della governance su queste importanti tematiche.

I Corsi si svolgeranno su piattaforma Teams.

Corso uso di AIR

Il corso affronta le principali funzioni dell’Archivio Istituzionale della Ricerca AIR in rapporto alla politica Open Access dell’Ateneo su cui si basa l’archivio ed è suddiviso in tre parti: 1) Introduzione ad AIR; 2) Accesso e Area personale; 3) Esempio pratico di inserimento di un record. É disponibile sia in edizione italiana (lunedì) sia in edizione inglese (mercoledì).

Corso diritto d'autore e ricerca

Gestire i diritti d’autore è fondamentale per il riuso dei lavori di ricerca da parte dell’autore ma anche da parte della comunità di ricerca. Il corso tratterà le diverse situazioni (e le possibili scelte) che un ricercatore si troverà a dover fare sia come autore che come utilizzatore dei materiali di altri.

Corso Dove Non pubblicare: sedi e pratiche predatorie

Il concetto di rivista predatoria verrà affrontato tenendo conto del complesso panorama dell’editoria scientifica, per cui il concetto di predatorio assume moltissime sfumature assai diverse e a volte non considerate.

Corso Quanto costa pubblicare

Ha senso pagare per pubblicare? Vantaggi e svantaggi di un modello che sembrava promettente ma che sta riproponendo le stesse problematiche del pagare per leggere. Si affronterà il tema dei costi per pubblicare, delle diverse componenti di tali costi e di come essi aumentino in maniera spesso ingiustificata. Verranno poi messi a confronto con il tema della qualità di ciò che si pubblica.

Corso Open Alex

OpenAlex è un database bibliografico aperto della ricerca. Il corso introduce i concetti principali della banca dati e successivamente si concentra su una serie di esempi pratici effettuando vari tipi di ricerca con lo strumento.

Corso Pre-Print

A partire dall’enfasi posta sulla trasparenza dei processi (anche da parte di molte sedi editoriali) verrà presentato questo modello di prepubblicazione, le sue caratteristiche, gli strumenti a disposizione, sottolineandone i vantaggi e i punti di attenzione.

Corso Valutazione della ricerca Scienze umane

La valutazione della ricerca ha impatto significativo sui comportamenti e sulle scelte di pubblicazione degli autori e delle autrici. Durante il corso verranno descritte le modalità di valutazione nell’ambito delle scienze umane e sociali, i possibili effetti distorsivi e le novità in ambito europeo.

Corso Valutazione della ricerca STM

La valutazione della ricerca ha un impatto significativo sui comportamenti e sulle scelte di pubblicazione degli autori e delle autrici. Durante il corso verranno descritte le modalità di valutazione nell’ambito delle scienze cosiddette dure, i possibili effetti distorsivi e le novità in ambito europeo.

Presentazione Milano University Press LIBRI

Presentazione della sezione Libri di Milano University Press, la casa editrice diamond Open Access di Ateneo. Vengono dettagliati i servizi offerti dalla redazione e il flusso di lavoro nelle diverse fasi: submission delle proposte, peer review, editing, pubblicazione e comunicazione.

Presentazione Milano University Press RIVISTE

Presentazione della piattaforma Riviste Unimi, sezione della Milano University Press, la casa editrice diamond Open Access dell’Ateneo. Si parlerà brevemente anche delle diverse modalità di pubblicazione Open Access e dei requisiti di qualità richiesti alle riviste accademiche.

Corso Matomo per Riviste/Libri/Collane

Conoscere e analizzare chi, come e perché visita un sito Internet è fondamentale per comprendere l’interesse suscitato dai propri contenuti e l’impatto che questi hanno. Anche le riviste scientifiche possono trarne beneficio, usando Matomo per studiare le analytics e immaginare nuove e personali strategie comunicative.

Corso sull’Utilizzo del FAIR repository dei dati della ricerca Dataverse, (Data@UNIMI)

Questo corso fornisce un’introduzione alla gestione dei dati di ricerca secondo i principi FAIR, focalizzandosi sulla pubblicazione e condivisione dei dati della ricerca nel repository istituzionale Data@UNIMI, sviluppato sul software open-source Dataverse e certificato CoreTrustSeal. Il corso si svolge su MS Teams ed è disponibile sia in lingua italiana che in lingua inglese.

Corso su Come stilare un data management plan (DMP) FAIR compliant

Questo corso fornisce un’introduzione alla gestione dei dati di ricerca secondo i principi FAIR e alla struttura e i contenuti di un Data Management Plan (DMP), un documento che accompagna i progetti di ricerca definendone le modalità di organizzare, preservazione e condivisione dei dati di ricerca. Il corso si svolge su MS Teams ed è disponibile sia in lingua italiana che in lingua inglese.

Workshop pratici Research Data Management
in presenza

I workshop pratici sono suddivisi in quattro edizioni differenti a seconda delle aree disciplinari di riferimento: uno è dedicato alle scienze della vita (LS), uno alle discipline della scienza, tecnologia, ingegneria e matematica (STEM), uno alle scienze politiche e sociali (SS), e uno alle scienze umanistiche (H). Ogni workshop fornisce una formazione teorica approfondita sulla gestione dei dati di ricerca, combinata con esercizi pratici specificamente adattati alle diverse tipologie di dati della ricerca. I workshop sono un’opportunità per comprendere le peculiarità dei dati nella propria area di competenza, imparare come archiviare i propri dati sul FAIR repository Data@UNIMI, ed esercitarsi a scrivere un Data Management Plan (DMP), migliorando le proprie competenze di gestione dei dati e diventando più competitivi nella ricerca di finanziamenti per la ricerca. I workshop sono riservati a ricercatrici e ricercatori non strutturate/i, si tengono esclusivamente in presenza e sono erogati in due edizioni: in primavera in lingua inglese, e in autunno in lingua italiana.

Corso avanzato sull’utilizzo di Dataverse (Data@UNIMI)

Il corso presenta alcune funzionalità più avanzate e tecniche del repository istituzionale Data@UNIMI, tra cui: la personalizzazione del proprio spazio di lavoro, la condivisione tramite URL privato, la gestione dei termini di utilizzo, il monitoraggio degli accessi, l’utilizzo di diversi formati dei file contenenti i dati della ricerca. Per comprendere al meglio i contenuti del webinar, è fortemente consigliato iscriversi previa
frequentazione del corso introduttivo su Dataverse. Il corso si svolge su MS Teams ed è disponibile sia in lingua italiana che in lingua inglese.

Corso sull’utilizzo di ARGOS & Dati sensibili

Il corso approfondisce le tematiche del Data Management Plan (DMP) legate alle responsabilità e ai diritti, tra cui questioni etiche a legali relative al trattamento dei dati sensibili, al riutilizzo di dati di terzi e alla gestione dei dati generati mediante accordi tra più partner. Inoltre, il corso fornisce un’introduzione ad ARGOS, lo strumento predisposto dall’iniziativa europea OpenAIRE per la compilazione informatizzata dei DMP. Per comprendere al meglio i contenuti del webinar, è fortemente consigliato iscriversi previa frequentazione del corso introduttivo sui DMP. Il corso si svolge su MS Teams ed è disponibile sia in italiano che in inglese.

Percorso formativo sulla gestione dei dati della ricerca e la stesura di un DMP per dottorandi

Il percorso, dedicato a dottorand* del primo anno e i/le loro tutor, è composto da un corso di formazione sui principi e le pratiche per una corretta gestione dei dati della ricerca, inclusa la loro apertura e condivisione su repository FAIR compliant e la stesura di un Data Management Plan (DMP) adempiente a norme e responsabilità etiche e legali, nonché alle questioni relative alla proprietà dei dati della ricerca. In seguito al modulo
introduttivo si terranno incontri singoli con ogni partecipante, che verrà seguit* nella stesura e revisione del proprio DMP fino alla conclusione del progetto dottorale. Il percorso si può svolgere sia in italiano che in inglese a seconda della lingua di preferenza dei partecipanti.

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.