Pubblicazioni, dati e FAIRness. Scelte dei ricercatori tra valutazione e repository

This presentation was delivered at the monthly meetings of the Italian community of data stewards. It focuses on the results of two analyses carried out at the University of Milan: the assessment of open science practices reported by researchers in the VQR 2020–2024 evaluation exercise, and a systematic comparison between datasets deposited in Dataverse UNIMI and Zenodo. The first analysis reveals heterogeneous repository choices and a substantial gap between data deposition and the full adoption of FAIR practices. The second analysis, based on 935 datasets and detailed FAIRness indicators, shows that datasets in Dataverse display higher metadata completeness, driven by collaborative workflows, institutional validation and clearer repository policies. The presentation argues that FAIRness is shaped not only by individual researchers’ practices but also—crucially—by the underlying infrastructure and data stewardship support. It concludes by highlighting strategic directions to strengthen the quality, transparency and reusability of research data. --- Questo intervento è stato presentato agli incontri mensili della Comunità Italiana dei Data Stewards. La presentazione si concentra sui risultati di due analisi condotte dalle data stewards dell’Università degli Studi di Milano: l’esame delle pratiche di scienza aperta dichiarate dai ricercatori nell’esercizio VQR 2020–2024 e il confronto sistematico tra i dataset depositati su Dataverse UNIMI e su Zenodo. La prima analisi evidenzia un uso eterogeneo dei repository e una distanza significativa tra deposito dei dati e piena adozione di pratiche FAIR. La seconda, basata su un set di 935 dataset e su indicatori analitici di FAIRness, mostra una maggiore completezza della metadazione nei dataset depositati su Dataverse, grazie alla presenza di workflow collaborativi, validazione istituzionale e policy più stringenti. L’intervento discute come la FAIRness emerga non solo dalle scelte dei singoli ricercatori, ma soprattutto dall’infrastruttura e dal supporto di data stewardship, indicando possibili strategie per rafforzare qualità, trasparenza e riusabilità dei dati della ricerca.