DMP Templates
Storytelling - RDM
I’m Dr. Emilio Alarcon. I am an associate professor at the University of Ottawa, Department of Biochemistry, Microbiology, and Immunology, I am also a scientist at the University of Ottawa Heart Institute. My research is focused on the development of materials and new technologies for tissue and organ repair, with an emphasis on heart, skin, and also cornea.
“We’ve asked Dr Alarcon about his experiences learning about and adjusting to working with data management plans, or DMPs, as their use has become more prevalent and increasingly required in biomedical research.”
So I learned about DMPs a couple years ago when it was announced through the Tri-Council, the government of Canada. When I first learned this, I thought, “this is about time”, this is highly needed, particularly because of the need of data reproducibility we have in the materials field, and I was, to be completely honest a little bit overwhelmed, but I thought it was a great opportunity for Canada – to take the lead on data reproducibility, experimental reproducibility, and so many other things that we still face in the material sciences.
“With the introduction of the Tri-Agency Research Data Management policy comes an adjustment to incorporate research data management into a lab’s workflow”
So we have different projects and some of the projects have a clear, streamlined way to manage data, some others don’t have it. Having all the projects actually being able to come into terms for having a harmonized way to having data management was complicated. But, with a lot of work and support from the heart institute I think that we’re getting there. Students are fully aware that without raw data there is no publication, no thesis, there is nothing. They are very cognizant about that now, in the sense of “we are going to publish something only if the data is available for everyone afterwards”. The way I put it is that we are being funded by taxpayers’ money, we have a responsibility for our community, and the way to have responsibility is having the data available for everyone who wants to have access to it.
“Implementing research data management comes with challenges and opportunities.”
Challenges are always in terms of resources. This does cost money, so it presents a barrier there, but opportunities are huge. In terms of, down the road, other groups in Canada or around the world could have access to our data and reproduce our experiments, and it could lead to discovery of new therapeutics, new drugs, new techniques, new technologies, that will help the community in Canada, and globally too.
“We’ve heard from Dr. Alarcon his experience in implementing the use of data management plans and other research data management practices. Let’s hear his advice for making the transition in scientific research workflows.”
So you need to have the right people at the table, having the expertise. It’s not something you can do alone, you need to have a support system. Here at the heart institute we’re fortunate to have it. Being willing to learn, and also take it slow, because good science takes time. Having data that meets the criteria of a DMP also does take time. Good science does take time, just look for the expertise and support – at the University of Ottawa Heart Institute we do have that expertise.
“Working with experts from the University of Ottawa Heart Institute, the Metaresearch and Open Science Program hosts a centralized hub of tools, resources, and training materials for researchers across various disciplines in biomedical science to help make the transition to implement research data management practices into their workflows. Follow the link here to access resources and learn more.”
Je suis Dr Emilio Alarcon. Je suis professeur agrégé au Département de biochimie, microbiologie et immunologie à l’Université d’Ottawa, je suis aussi scientifique à l’Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa. Mes recherches portent sur le développement de matériaux et de nouvelles technologies pour la réparation des tissus et des organes, en mettant l’accent sur le cœur, la peau et aussi la cornée.
« Nous avons interrogé Dr Alarcon sur ses expériences d’apprentissage et d’adaptation au travail avec les plans de gestion des données, ou les PGDs, car leur utilisation est devenue plus répandue et de plus en plus requise dans la recherche biomédicale. »
J’ai appris ce qu’étaient les PGDs il y a quelques années lorsqu’ils ont été annoncés par les trois Conseils, le gouvernement du Canada. Quand j’ai appris cela pour la première fois, je me suis dit : « il est grand temps », c’est absolument nécessaire, en particulier en raison du besoin de reproductibilité des données que nous avons dans le domaine des matériaux, et j’étais, pour être tout à fait honnête, un peu dépassé, mais j’ai pensé que c’était une excellente occasion pour le Canada de prendre les devants en matière de reproductibilité des données, de reproductibilité expérimentale et bien d’autres choses auxquelles nous sommes encore confrontés dans les sciences des matériaux.
« L’introduction de la politique de gestion des données de recherche des trois agences s’accompagne d’un ajustement pour intégrer la gestion des données de recherche dans le flux de travail d’un laboratoire. »
Nous avons différents projets et certains projets ont une manière claire et rationalisée de gérer les données, d’autres non. Il était compliqué de faire en sorte que tous les projets puissent réellement s’entendre pour avoir une manière harmonisée de gérer les données. Mais grâce à beaucoup de travail et au soutien de l’Institut de cardiologie, je pense que nous y arrivons. Les étudiants sont pleinement conscients que sans données brutes, pas de publication, pas de thèse, il n’y a rien. Ils en sont désormais très conscients, dans le sens où « nous ne publierons quelque chose que si les données sont ensuite disponibles pour tout le monde ». La façon dont je le dis, c’est que nous sommes financés par l’argent des contribuables, que nous avons une responsabilité envers notre communauté, et que la manière d’ être responsable est de rendre les données accessibles à tous ceux qui souhaitent y avoir accès.
« La mise en œuvre de la gestion des données de recherche comporte des défis et des opportunités. »
Les défis sont toujours en termes de ressources. Cela coûte de l’argent et constitue donc un obstacle, mais les opportunités sont énormes. En termes d’avenir, d’autres groupes au Canada ou ailleurs dans le monde pourraient avoir accès à nos données et reproduire nos expériences, ce qui pourrait mener à la découverte de nouveaux traitements, de nouveaux médicaments, de nouvelles techniques, de nouvelles technologies, qui aideraient le communauté au Canada, mais aussi à l’échelle mondiale.
« Dr Alarcon nous a fait part de son expérience dans la mise en œuvre de plans de gestion des données et d’autres pratiques de gestion des données de recherche. Écoutons ses conseils pour effectuer la transition dans les flux de travail de la recherche scientifique. »
Vous devez donc avoir les bonnes personnes autour de la table, possédant l’expertise. Ce n’est pas quelque chose que vous pouvez faire seul, vous avez besoin d’un système de soutien. Ici, à l’Institut de cardiologie, nous avons la chance de l’avoir. Être disposé à apprendre, et aussi y aller lentement, car une bonne science prend du temps. Disposer de données répondant aux critères d’une DMP prend également du temps. Une bonne science prend du temps, il suffit de rechercher l’expertise et le soutien – à l’Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa, nous possédons cette expertise.
« En collaboration avec des experts de l’Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa, le programme de métarecherche et de science ouverte héberge un centre centralisé d’outils, de ressources et de matériel de formation pour les chercheurs de diverses disciplines des sciences biomédicales afin de faciliter la transition vers la mise en œuvre de pratiques de gestion des données de recherche dans leurs flux de travail. Suivez le lien ici pour accéder aux ressources et en savoir plus. »
Hello everyone, I’m Brian Dorus, I’m a research assistant at OHRI at the Blueprint Translational Research Group, ran by Drs. Manoj Lalu and Dean Fergusson. So I was first introduced to DMPs when I first joined our research group. We were required to build one for a multi-lab study that was funded by Sepsis Canada. So this is a preclinical study which involves several laboratories in Canada performing the exact same experiments. This would end up generating a lot of data across all these sites that needed to be managed properly. eveloping this DMP, we wanted to make sure that this data was very easily accessible and identifiable, easy to analyze to determine any significant differences across labs, why the significant differences are occurring, and develop a plan to ensure the differences don’t happen in the future. Having never done this before, I needed resources. I first took a look at the Portage Network, that provides a lot of different examples for DMPs, especially in the clinical field. I was able to take one of these and adapt towards our preclinical studies. I then asked colleagues within our group to further refine our DMP. I had also attended a 2023 Champions symposium focusing on data management, to refine even further and ask experts in the field.So after writing, I could see DMPs being very useful for preclinical projects. It helps us organize the data, archive it properly, analyze the data accordingly, and helps us comply with all the institutional and funding agencies.
Motivated by the experiences of researchers like Brian, the Metaresearch and Open Science program have created fit-for–purpose preclinical DMP templates; we no longer need to look at clinical templates and try to fit them to our preclinical work. Check out the templates and related research data management resources using the links shown here.
Bonjour à tous, je m’appelle Brian Dorus, je suis assistant de recherche à l’ICUO dans le cadre du Blueprint Research Group, dirigé par les Drs. Manoj Lalu et Dean Fergusson. J’ai donc découvert les PGDs (plans de gestion des données) lorsque j’ai rejoint notre groupe de recherche. Nous devions en construire un pour une étude multi-laboratoires financée par Sepsis Canada. Il s’agit donc d’une étude préclinique qui implique plusieurs laboratoires à travers le Canada réalisant exactement les mêmes expériences. Cela finirait par générer beaucoup de données sur tous ces sites qui devaient tous être correctement organisés. En développant ce PGD, nous voulions nous assurer que ces données étaient très facilement accessibles et identifiables, faciles à analyser pour déterminer s’il existe une différence significative entre tous les différents laboratoires, pourquoi ces différences significatives se produisent, et développer un plan pour garantir cette différence ne se produira pas dans le futur. N’ayant jamais fait cela auparavant, j’avais essentiellement besoin de rechercher différentes ressources pour développer cela pour des études précliniques. J’ai d’abord jeté un œil au réseau Portage, qui fournit de nombreux exemples différents de PGD, notamment dans le domaine clinique. J’ai pu en suivre un et m’adapter à nos études précliniques. J’ai en outre demandé à des collègues de notre groupe d’affiner davantage notre PGD. J’avais aussi assisté à un symposium des Champions 2023 axé sur la gestion des données, pour contribuer à l’affiner encore davantage et à interroger des experts du domaine. Ainsi, après avoir écrit, j’ai pu voir que les PGD étaient très utiles pour les projets précliniques. Cela nous aide à organiser les données, à les archiver correctement, à les analyser en conséquence et à nous conformer à toutes les agences institutionnelles et de financement.
Motivé par les expériences de chercheurs comme Brian, la programme Metaresearch et Open Science ont créé des modèles PGD précliniques adaptés ; nous n’avons plus besoin d’examiner des modèles cliniques et d’essayer de les adapter à notre travail préclinique. Consultez les modèles et les ressources de gestion des données de recherche associées en utilisant les liens indiqués ici.
My name is Kailyn, and I am a third year biomedical science student at the University of Ottawa. I am currently working as a research assistant at the University of Ottawa Heart Institute as part of my university’s CO-OP program. Prior to working as a research assistant, I had never heard of research data management best practices, and I was very surprised that something so fundamental to the day-to-day activities of research was never formally taught. In that way, I sort of stumbled into learning about these best practices because of my work with the Metaresearch and Open Science program. When I joined the group, they provided clear guidelines for research data management best practices, which allowed me to easily incorporate them into my work. I quickly began adapting to their guidelines for data management, file naming, and data deposit. Because they had clear guidelines, it made it easier for me to adapt to using it in my own individual work, as well as collaborative work. Because this was my first experience in research, I took the new guidelines as necessary adjustments that I had to make in my new job. I feel that other students could also benefit equally from having this RDM training early on, so they can avoid learning poor habits for data management that would lead to resistance to adopting to best practices later down the line.
I know that the RDM practices that I learn at the early stages of my career will continue to be relevant. Knowing the basics and fundamentals of them, as well as knowing the resources within the Canadian research ecosystem will only lay the proper foundation for me continue my research. For me, whatever career I choose in the research ecosystem, I know that strong RDM practices will be a highly relevant and transferrable skill.
To provide support for researchers at any stage of their careers, including those like Kailyn just starting out in research, the Metaresearch and Open Science program hosts a centralized hub for tools, resources, and training materials related to research data management. Follow the links here to learn more.
Je m’appelle Kailyn et je suis étudiante en troisième année en sciences biomédicales à l’Université d’Ottawa. Je travaille actuellement comme adjointe de recherche à l’ Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa dans le cadre du programme COOP de mon université. Avant de travailler comme adjointe de recherche, je n’avais jamais entendu parler des meilleures pratiques en matière de gestion des données de recherche, et j’ai été très surpris que quelque chose d’aussi fondamental pour les activités quotidiennes de recherche ne soit jamais formellement enseigné. De cette façon, j’ai en quelque sorte découvert ces meilleures pratiques grâce à mon travail avec le programme Metaresearch and Open Science. Lorsque j’ai rejoint le groupe, ils ont fourni des lignes directrices claires sur les meilleures pratiques en matière de gestion des données de recherche, ce qui m’a permis de les intégrer facilement dans mon travail. J’ai rapidement commencé à m’adapter à leurs directives en matière de gestion des données, de dénomination des fichiers et de dépôt des données. Parce qu’ils avaient des directives claires, il m’a été plus facile de m’adapter à son utilisation dans mon propre travail individuel, ainsi que dans le travail collaboratif. Comme il s’agissait de ma première expérience en recherche, j’ai considéré les nouvelles lignes directrices comme des ajustements nécessaires que je devais apporter dans mon nouveau travail. Je pense que d’autres étudiants pourraient également bénéficier également de cette formation RDM dès le début, afin d’éviter d’acquérir de mauvaises habitudes de gestion des données qui conduiraient à une résistance à l’adoption des meilleures pratiques plus tard.
Je sais que les pratiques RDM que j’apprends au début de ma carrière continueront d’être pertinentes. En connaître les bases et les principes fondamentaux, ainsi que connaître les ressources de l’écosystème de recherche canadien ne fera que jeter les bases nécessaires pour poursuivre mes recherches. Pour moi, quelle que soit la carrière que je choisis dans l’écosystème de la recherche, je sais que de solides pratiques de GDR constitueront une compétence hautement pertinente et transférable.
Pour soutenir les chercheurs à n’importe quelle étape de leur carrière, y compris ceux comme Kailyn qui débutent dans la recherche, le programme Metaresearch and Open Science héberge une plateforme centralisée d’outils, de ressources et de matériels de formation liés à la gestion des données de recherche. Suivez les liens ici pour en savoir plus.
Clinical Trials
Systematic Reviews & Meta-Analysis
Preclinical Animal Studies
Genomic Data
Randomized Clinical Trials
Download guidance (.docx)
Last updated: 2024-04-02
Examples were extracted from a fictional trial and the template was adapted from the Portage general template – https://dmp-pgd.ca/template_export/878086536.pdf
The individuals involved in the development of this template include Dr. Anna Catharina V. Armond, Dr. David Moher, Dr. Florian Naudet, Dr. Dean Fergusson, Dong Vo, and Dr. Kelly D. Cobey.
Next steps: community consultation.
Pairwise Systematic Reviews
Download guidance (.docx)
Last updated: 2024-03-28
The template was adapted from the Portage DMP template for Systematic reviews. Examples were extracted from Beck, A., LeBlanc, J.C., Morissette, K. et al. Screening for depression in children and adolescents: a protocol for a systematic review update. Syst Rev 10, 24 (2021). https://doi.org/10.1186/s13643-020-01568-3
The individuals involved in the development of this template include Dr. Anna Catharina V. Armond, Dr. David Moher, and Dr. Kelly D. Cobey.
Next steps: community consultation.
Pre-Clinical Animal Studies
Download guidance (.docx)
Last updated: 2024-03-28
Examples were created for a project to develop a treatment loaded biocellulose duraplasty as a potential treatment for stroke.
The individuals involved in the development of this template include Dr. Anna Catharina V. Armond, Brian Dorus, Meredith Conboy, Dr. Forough Jahandideh, Dr. Manoj Lalu, and Dr. Kelly D. Cobey.
Next steps: community consultation.
Genomic Study
Download guidance (.docx)
Last updated: 2024-03-28
Examples were extracted from a fictional study and the template was adapted from the Portage general template – https://dmp-pgd.ca/template_export/878086536.pdf
The individuals involved in the development of this template include Dr. Anna Catharina V. Armond, Dr. Theodore J. Perkins, Dr. Michael Hoffman, and Dr. Kelly D. Cobey.
Next steps: community consultation.