Le istituzioni firmatarie di COARA si sono impegnate a valorizzare nelle procedure di valutazione, ad esempio per promozioni o reclutamento, aspetti della ricerca diversi dal numero di pubblicazioni o dai loro indici bibliometrici. Aspetti qualitativi dunque, ma anche una molteplicità di attività di ricerca che ora non vengono prese in considerazione.

Questo impegno trova riscontro anche nelle politiche dei principali enti di finanziamento della ricerca che supportano pubblicità e trasparenza dei risultati della ricerca.

Grande enfasi è posta sulla gestione dei dati della ricerca e sulla loro riusabilità sia per nuove ricerche, sia per la validazione dei risultati da essi generati.

Ma come fare a tradurre in pratica i principi di una valutazione più equa, inclusiva e che valorizzi le pratiche della scienza aperta?

Un gruppo di ricercatori ha di recente pubblicato su Plos One un articolo dal titolo: Ten simple rules for recognizing data and software contributions in hiring, promotion, and tenure in cui si suggeriscono una serie di azioni facilmente implementabili e considerate imprescindibili perché la ricerca sia veramente aperta.

Ad esempio una istituzione potrebbe dichiarare in modo esplicito di voler riconoscere e premiare le attività dei ricercatori in termini di trasparenza, e riproducibilità;  le linee guida per le procedure di reclutamento potrebbero indicare chiaramente che il dipartimento e la università attribuiscono grande valore alla gestione dei dati FAIR e open e alla produzione di open software e che le competenze in questi ambiti sono desiderabili e devono essere descritte dai candidati nei loro CV.

L’articolo cita una serie di esperienze di valorizzazione delle attività connesse a dati e software e invita ad ispirarsi a quelle istituzioni o enti che hanno già in atto attività di valutazione in questo ambito.

Nei CV si potrebbe chiedere ai candidati di illustrare le attività correlate a dati e software, il contributo dato, l’impatto in termini di riuso dei dataset per progetti differenti, le citazioni ottenute da dataset e software misurate possibilmente con strumenti aperti come OpenAlex o il Data citation corpus.

Ovviamente la applicazione di queste regole dovrà essere soggetta a discussione (magari anche con le commissioni e con i candidati) e rivalutazione dei risultati ottenuti rispetto a quelli attesi.