Pētniecības projekta mapju organizācijas principi

Skaidra un labi organizēta mapju struktūra ir būtiska efektīvai pētījumu datu pārvaldībai. Jau pētījuma plānošanas sākuma stadijā ir svarīgi izstrādāt mapju sistēmu, kas atspoguļo projekta struktūru, darbplūsmu un pienākumus. Tas nodrošina, ka datus, dokumentāciju un rezultātus ir viegli atrast, saprast un pārvaldīt visā projekta dzīves ciklā un pēc tā, kā arī ka šī struktūra ir saprotama projektā neiesaistītiem cilvēkiem. 
Lai gan konkrētas mapju struktūras var atšķirties atkarībā no projekta veida, nozares, prasībām un nepieciešamības, ieteicamā pieeja ir organizēt mapes atbilstoši projekta galvenajiem posmiem. 
  • Projekta administrācija: piemēram, projektu pieteikumi, līgumi, budžets un finanšu pārskati, juridiskie dokumenti 
  • Darba pakas vai tematiskās jomas: lielos pētniecības projektos ieteicams dalījums darba pakās vai balstoties uz konkrētiem pētījumu jautājumiem (piemēram, katram atsevišķam pētījumam sava mape), eksperimentālajām fāzēm (piemēram, pilotpētījums, pirmais eksperiments, otrais eksperiments) vai komandas sadalījumu (piemēram, katram projektā iesaistītam doktorantam sava mape) 
  • Pētnieciskās aktivitātes vai metodoloģija: pētījuma plāns vai protokols, ētikas pieteikums, datu vākšanas protokoli, metodoloģijas apraksti, laboratorijas piezīmju grāmatas, literatūras pārskati 
  • Dati: datu pārvaldības plāns, datu vārdnīcas/ kodu grāmatas, dažāda veida dati, piemēram, neapstrādāti dati, apstrādāti dati, anonimizēti dati; datu kopa, sagatavota publicēšanai repozitorijā (ar pievienotu ReadMe datni, kodu grāmatu u.c. paskaidrojošo dokumentāciju) 
  • Datu analīze: datu analīzes plāns vai apraksts, datu analīzes skripti, kodi, starpposma rezultāti un vizualizācijas 
  • Rezultāti un nodevumi: zinātnisko rakstu manuskripti un publikācijas, ziņojumi, prezentācijas 
  • Arhīvs vai miskaste: novecojušām datņu versijām, melnrakstiem un jebkuriem materiāliem, kas vairs nav nepieciešami, lai samazinātu nekārtību aktīvajās mapēs 
Šo pamatstruktūru atkarībā no projekta vajadzībām, taču ir ļoti svarīgi saglabāt loģisku un konsekventu hierarhiju. Lai nodrošinātu skaidrību, ieteicams izveidot mapes pārskata dokumentu (piemēram, MapesReadMe.txt), kurā paskaidrots katras galvenās mapes mērķis un visi apakšmapes lietošanas noteikumi. 

Pētniecības projekta mapju organizācijas principi

Skaidra un labi organizēta mapju struktūra ir būtiska efektīvai pētījumu datu pārvaldībai. Jau pētījuma plānošanas sākuma stadijā ir svarīgi izstrādāt mapju sistēmu, kas atspoguļo projekta struktūru, darbplūsmu un pienākumus. Tas nodrošina, ka datus, dokumentāciju un rezultātus ir viegli atrast, saprast un pārvaldīt visā projekta dzīves ciklā un pēc tā, kā arī ka šī struktūra ir saprotama projektā neiesaistītiem cilvēkiem. 
Lai gan konkrētas mapju struktūras var atšķirties atkarībā no projekta veida, nozares, prasībām un nepieciešamības, ieteicamā pieeja ir organizēt mapes atbilstoši projekta galvenajiem posmiem. 
  • Projekta administrācija: piemēram, projektu pieteikumi, līgumi, budžets un finanšu pārskati, juridiskie dokumenti 
  • Darba pakas vai tematiskās jomas: lielos pētniecības projektos ieteicams dalījums darba pakās vai balstoties uz konkrētiem pētījumu jautājumiem (piemēram, katram atsevišķam pētījumam sava mape), eksperimentālajām fāzēm (piemēram, pilotpētījums, pirmais eksperiments, otrais eksperiments) vai komandas sadalījumu (piemēram, katram projektā iesaistītam doktorantam sava mape) 
  • Pētnieciskās aktivitātes vai metodoloģija: pētījuma plāns vai protokols, ētikas pieteikums, datu vākšanas protokoli, metodoloģijas apraksti, laboratorijas piezīmju grāmatas, literatūras pārskati 
  • Dati: datu pārvaldības plāns, datu vārdnīcas/ kodu grāmatas, dažāda veida dati, piemēram, neapstrādāti dati, apstrādāti dati, anonimizēti dati; datu kopa, sagatavota publicēšanai repozitorijā (ar pievienotu ReadMe datni, kodu grāmatu u.c. paskaidrojošo dokumentāciju) 
  • Datu analīze: datu analīzes plāns vai apraksts, datu analīzes skripti, kodi, starpposma rezultāti un vizualizācijas 
  • Rezultāti un nodevumi: zinātnisko rakstu manuskripti un publikācijas, ziņojumi, prezentācijas 
  • Arhīvs vai miskaste: novecojušām datņu versijām, melnrakstiem un jebkuriem materiāliem, kas vairs nav nepieciešami, lai samazinātu nekārtību aktīvajās mapēs 
Šo pamatstruktūru atkarībā no projekta vajadzībām, taču ir ļoti svarīgi saglabāt loģisku un konsekventu hierarhiju. Lai nodrošinātu skaidrību, ieteicams izveidot mapes pārskata dokumentu (piemēram, MapesReadMe.txt), kurā paskaidrots katras galvenās mapes mērķis un visi apakšmapes lietošanas noteikumi.