É o conjunto de processos e decisões que garantem que os dados criados, recolhidos ou analisados num projeto de investigação são organizados, documentados, armazenados, partilhados e preservados de forma segura, ética e reutilizável — desde o início até ao fim do ciclo de vida da investigação.

• Aumenta a qualidade e transparência da investigação.
• Facilita a reprodutibilidade dos resultados.
• Promove a reutilização por outros investigadores.
• Cumpre exigências de financiadores (ex. FCT, Horizonte Europa).
• Reduz o risco de perda de informação.
• Valoriza o impacto e a credibilidade da investigação.

É um documento estratégico que descreve como os dados serão geridos ao longo de todo o projeto:

• Que dados serão produzidos ou recolhidos;
• Como serão armazenados, documentados e partilhados;
• Que restrições podem existir (éticas, legais, comerciais);
• Como serão preservados a longo prazo.

A FCT e o Horizonte Europa exigem um PGD em muitos projetos financiados. Exemplos de PGM podem ser encontrados online junto dos financiadores e/ou em repositórios (ex. Horizonte Europa).

• Elabore o plano desde o início do projeto.
• Atualize-o periodicamente (é um documento vivo).
• Descreva formatos, software e metadados.
• Inclua políticas de partilha e licenciamento.
• Defina responsabilidades e cronogramas.
• Planeie custos e recursos (armazenamento, curadoria, preservação).
• Garanta conformidade com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) se tratar dados pessoais.

Os dados FAIR seguem princípios que os tornam:

• Findable (Encontráveis): têm identificadores únicos e metadados explícitos e informativos.
• Accessible (Acessíveis): estão disponíveis via protocolos abertos e com condições de acesso claras.
• Interoperable (Interoperáveis): usam formatos e vocabulários padronizados.
• Reusable (Reutilizáveis): são bem documentados e licenciados para reutilização.

Aplicar os princípios FAIR é mais do que tornar os dados “abertos”; é permitir que os dados sejam bem geridos e reutilizáveis.

Incluem:
• Dados brutos e processados;
• Tabelas, códigos, imagens, som, modelos, software;
• Protocolos e descrições metodológicas;
• Metadados (informação sobre os dados).

Nem todos os dados precisam ser abertos, mas todos devem ser bem descritos e preservados.

O PGD deve ser criado no início do projeto (fase de candidatura ou de começo) e atualizado periodicamente à medida que a investigação avança.

É um documento dinâmico — deve refletir as mudanças no projeto e nos dados.

Um PGD eficaz inclui pelo menos as seguintes secções:

1. Descrição geral dos dados
   • Tipos de dados (numéricos, textuais, imagens, software, etc.)
   • Origem (recolhidos, observados, simulados, derivados)
   • Volume estimado e formatos (ex. CSV, TXT, TIFF)
2. Documentação e metadados
   • Padrões usados (ex. Dublin Core, DataCite, ISO, Darwin Core)
   • Descrição de variáveis, métodos, instrumentos, códigos
   • Como será garantida a compreensibilidade futura dos dados
3. Armazenamento e segurança
   • Onde e como os dados serão guardados (servidores institucionais, cloud, drives seguras)
   • Estratégias de backup e recuperação
   • Controlo de acessos e proteção de dados sensíveis
4. Partilha e reutilização
   • Quando e onde os dados serão disponibilizados (repositórios)
   • Licenças de uso (CC BY, CC0, ODC-BY, etc.)
   • Restrições ou exceções (ética, confidencialidade, propriedade intelectual)
5. Preservação a longo prazo
   • Que dados serão preservados e por quanto tempo
   • Formatos de preservação (abertos e sustentáveis)
   • Identificadores permanentes (DOI, handle)
6. Responsabilidades e recursos
   • Quem é responsável pela gestão de dados
   • Custos previstos (armazenamento, curadoria, preservação)
   • Apoios institucionais e ferramentas utilizadas

• ARGOS (OpenAIRE) – ferramenta gratuita e alinhada com as políticas europeias.
• DMPonline (Digital Curation Centre, UK).
• DMPTool (EUA).
• Horizonte Europa
• Modelos da FCT
• Modelos institucionais (muitas universidades portuguesas oferecem templates adaptados).

Escolha o modelo que mais se adequa às exigências do seu financiador.

• Use formatos abertos e estáveis (ex. CSV, TXT, TIFF, XML).
• Aplique controlo de versões para registar alterações.
• Documente processos e scripts usados no tratamento.
• Valide e verifique os dados antes da partilha.
• Evite duplicação e mantenha uma estrutura de pastas consistente.

Prefira formatos abertos e não softwares pagos ou proprietários, para garantir longevidade e reutilização:

• Texto: TXT, CSV, XML, JSON
• Imagens: TIFF, PNG
• Áudio/vídeo: WAV, MP4
• Documentos: PDF/A
• Código: TXT, R, Python, Jupyter

Indique no PGD quais os formatos usados e porquê.

• Durante o projeto: use servidores institucionais, drives seguras, ou plataformas com backup automático.
• Após o projeto: deposite os dados em repositórios certificados (ex. Zenodo, Figshare, Repositórios institucionais, OpenAIRE, RCAAP).
• Evite armazenar dados apenas em dispositivos pessoais ou na cloud comercial sem proteção institucional.
• Cifre dados sensíveis e limite o acesso conforme necessário.

• Repositórios institucionais (ex. RCAAP, repositórios universitários)
• Repositórios temáticos (ex. GenBank, ICPSR, PANGAEA)
• Repositórios genéricos (ex. Zenodo, Figshare, Dryad, OSF)

Escolha repositórios certificados e interoperáveis, que atribuam DOIs e metadados FAIR.

• Aplique anonimização ou pseudonimização.
• Obtenha consentimento informado quando necessário.
• Siga o RGPD e as políticas de ética da instituição.
• Restrinja o acesso e use licenças adequadas (ex. “acesso restrito mediante pedido”).
• Documente as exceções à partilha total.

O princípio é: “tão aberto quanto possível, tão fechado quanto necessário”.

• Identifique-os claramente.
• Descreva as medidas de proteção (anonimização, pseudonimização, cifragem).
• Indique quem terá acesso e sob que condições.
• Explique como cumpre o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD).
• Justifique eventuais restrições de acesso (“tão aberto quanto possível, tão fechado quanto necessário”).

• Creative Commons (CC BY, CC0) — para dados abertos.
• Open Data Commons (ODC) — para bases de dados.
• Licenças restritas (ex. “acesso controlado”) — para dados sensíveis.

Inclua sempre uma licença explícita — ela define o que outros podem ou não fazer com os dados, nomeadamente sobre a possibilidade ou não da sua reutilização.

• Deposite os dados em repositórios com políticas de preservação (mínimo 10 anos recomendado).
• Evite softwares pagos ou proprietários.
• Acompanhe versões e atualizações do software usado.
• Inclua metadados e documentação completa.

• Normalmente, o investigador responsável (PI) assume a coordenação.
• Pode nomear-se um gestor de dados ou partilhar responsabilidades dentro da equipa.
• A instituição deve fornecer apoio técnico e jurídico (bibliotecas, gabinetes de ciência aberta).

Inclua no orçamento do projeto:

• Espaço de armazenamento seguro.
• Custos de curadoria e limpeza de dados.
• Taxas de depósito em repositórios (quando aplicável).
• Formação em gestão de dados.

Muitos financiadores permitem incluir esses custos no orçamento total do projeto.

• Reveja-o periodicamente (ex. em cada relatório de progresso).
• Registe mudanças nos dados, formatos, repositórios ou responsabilidades.
• Documente decisões sobre eliminação, anonimização ou preservação.
• Mantenha versões anteriores arquivadas para rastreabilidade.

• Tratar o PGD como um mero requisito burocrático.
• Não o atualizar durante o projeto.
• Falta de documentação adequada.
• Armazenamento em locais inseguros ou pessoais.
• Usar software pago ou proprietário sem conversão.
• Não definir licenças ou repositórios de partilha
• Ignorar aspetos legais e éticos.
• Não planear a preservação.
• Não prever custos ou responsabilidades.
• Ignorar o RGPD e aspetos éticos.

• OpenAIRE ARGOS Template Gallery: https://argos.openaire.eu
• DMPonline Example Plans: https://dmponline.dcc.ac.uk
• FCT / Ciência Aberta Portugal — exemplos e modelos em português: https://www.ciencia-aberta.pt

• Gabinetes de apoio à investigação da sua instituição.
• Bibliotecas universitárias e serviços de dados.
• Gestores de dados ou curadores digitais.
• FCT, OpenAIRE e UNESCO Open Science — disponibilizam guias e formação.

Recursos úteis:

• Portal Ciência Aberta Portugal: https://www.ciencia-aberta.pt
• UNESCO Open Science: https://www.unesco.org/en/open-science
• FCT – Guia de Gestão de Dados: https://www.fct.pt/apoios/cienciaaberta
• OpenAIRE – Data Management: https://www.openaire.eu
• GO FAIR Principles: https://www.go-fair.org/fair-principles

• Aumenta a credibilidade e reprodutibilidade da sua investigação.
• Facilita colaborações e novas publicações.
• Cumpre requisitos de financiadores (ex. FCT, UE).
• Permite maior impacto e visibilidade, com citações de datasets (DOIs).