Kodeks for integritet i forskning & FAIR

Ansvarlig forsknings-datamanagement indebærer håndtering af forskningsdata i overensstemmelse med FAIR-principperne (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Fra 2026 indgår FAIR-principperne i fremgår fra   i Uddannelses- og forskningsstyrelsens Dansk kodeks for integritet i forskning som et centralt fundament for god videnskabelig praksis og ansvarlig datahåndtering. FAIR principperne har til formål at sikre gennemsigtighed, kvalitet og mulighed for genanvendelse af data gennem hele forskningsprocessen.

Data management udgør en central del af forskningsprocessen og bør understøttes af klare organisatoriske rammer og relevant forskningsinfrastruktur. DeiC spiller en central rolle som national leverandør af værktøjer, services og kompetencer, der understøtter arbejdet med FAIR data management. Nedenfor kan du læse mere om, hvordan FAIR-principperne indgår i forskningsprocessen, og hvilke værktøjer DeiC stiller til rådighed.

FAIRification som en del af forskningsprocessen 

Figuren nedenfor illustrerer FAIRification som en sammenhængende og iterativ proces, hvor FAIR-principperne omsættes til konkret praksis gennem hele datalivscyklussen. Processen begynder med en afklaring af formål og rationale for FAIRification og fortsætter gennem definition af dataelementer og relationer, forberedelse af metadata samt valg af software, hardware, licenser og persistente identifikatorer (PID’er). Herefter følger hosting og publicering af FAIR-data og metadata, inden processen afsluttes med en vurdering af, i hvilken grad data lever op til de opstillede mål. 

Figuren understreger, at FAIR ikke er en statisk tjekliste, men en løbende proces, der kan justeres og forbedres over tid.

Processen afspejler de anbefalinger vedrørende forskningsdatamanagement, som er beskrevet i Kodeks for integritet i forskning.

Forskningsdatamanagement i kodekset

(Afsnit 3.1, side 15)

i. Om datamanagementplaner (DMP)

Der bør udarbejdes datamanagementplaner, der som minimum, giver et indblik i, hvilke forskningsdata der kan gøres offentligt tilgængelige, samt hvorledes og hvor data planlægges lagret og bevaret.

DeiC understøttelse:

ii. Om Lagring, bevaring og administration af data og metadata

Forskningsdata og metadata bør gemmes, bevares og administreres i en klar og præcis form efter FAIR-principperne og i henhold til nødvendige restriktioner for dataadgang. 

Metadata bør muliggøre identifikation af de personer, der har udført forskningen, og de personer eller institutioner, der har ansvaret for data og forskningsresultater. Metadata, der ligger til grund for publikation, bør indeholde en præcis og sporbar reference til kilden i form af en PID (Persistent Identifier). 

DeiC-understøttelse:

Institutionelt og individuelt ansvar

Det overordnede ansvar for forskningsdatamanagement ligger hos institutionen. Institutionerne skal:

• stille sikre faciliteter til rådighed for datalagring
• sikre overensstemmelse med krav til fortrolighed, integritet og tilgængelighed
• understøtte, at forskere lagrer og bevarer data på forsvarlig vis

Som forsker kan man med fordel kontakte sit universitets front office for information om nationale og lokale løsninger til forskningsdatamanagement.

Uddannelse og kompetenceudvikling

Uddannelsesprogrammer for ph.d.-studerende og postdocs bør omfatte undervisning, oplæring og vejledning i integritet i forskning, herunder forskningsdatamanagement baseret på FAIR-principperne.

Som forsker kan man med fordel kontakte sit universitets front office for information om nationale og lokale muligheder inden for uddannelse og kompetenceudvikling.