Information Literacy Program
ANU Library 
anulib.anu.edu.au/training 
ilp@anu.edu.au 
ANU Data Management Manual 
Managing Digital Research Data at the 
Australian National University 
2016 
Add or remove pages from pdf - copy, paste, cut PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Easy to Use C# Code to Extract PDF Pages, Copy Pages from One PDF File and Paste into Others
extract one page from pdf file; add or remove pages from pdf
Add or remove pages from pdf - VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Detailed VB.NET Guide for Extracting Pages from Microsoft PDF Doc
cut paste pdf pages; delete page from pdf online
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
© The Australian National University 2011 
First edition: v1.03, August 15, 2008 
Second edition: v.10.09.17, September 21, 2010 
Third edition: v.11.08.24, August 24, 2011 
Fourth edition: v.11.09.20, September 20, 2011 
Fifth edition: v.12.07.23, July 23, 2012 
Sixth edition: v.13.02.01, February 1, 2013 
Seventh edition: v.13.10.31, October 31, 2013 
Eighth edition: v.14.04.22, April 22, 2014 
Ninth edition: v.15.05.14, May 14, 2015 
Tenth edition: V.16.02.03, January 3, 2016 
Revision ID: 63/2012-07-23 
This work by The Australian National University is licensed under a Creative 
Commons Attribution-Non-Commercial-No Derivative Works 3.0 Australia 
License. 
creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/au/ 
Libguide at ql.anu.edu.au/data 
VB.NET PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password
manipulations. Open password protected PDF. Add password to PDF. Change PDF original password. Remove password from PDF. Set PDF security level. VB
reader extract pages from pdf; delete page from pdf file
VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.
can simply delete a single page from a PDF document using VB.NET or remove any page Add necessary references: How to VB.NET: Delete Consecutive Pages from PDF.
copy pdf page to clipboard; extract pdf pages acrobat
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
Table of Contents 
1
Introduction ........................................................................................................ 1
1.1
Objectives ...................................................................................................... 1
1.1.1
Data Management at ANU.......................................................................................... 1
1.1.2
Outline ................................................................................................................... 1
1.1.3
Data Management .................................................................................................... 2
1.1.4
Benefits and Requirements ........................................................................................ 2
1.1.5
Methods of Data Management .................................................................................... 2
1.1.6
ANU’s Data Management Services ............................................................................... 2
1.1.7
Writing a Data Management Plan ................................................................................ 2
2
Data Management ................................................................................................ 3
2.1
Data ............................................................................................................. 3
2.2
Data Management ........................................................................................... 3
2.3
Data Management Plan .................................................................................... 4
3
Benefits and Requirements .................................................................................. 5
3.1
Benefits of Data Management ........................................................................... 5
3.1.1
Efficiency ................................................................................................................ 5
3.1.2
Protection ............................................................................................................... 5
3.1.3
Quality ................................................................................................................... 5
3.1.4
Exposure................................................................................................................. 6
3.1.5
Reproducibility ......................................................................................................... 6
3.2
Benefits of Data Archiving and Sharing ............................................................... 6
3.3
Funding and Legislative Requirements ................................................................ 7
3.3.1
ANU Responsible Practice of Research Policy (summary) ................................................ 7
3.3.2
Australian Code for the Responsible Conduct of Research ............................................... 7
3.3.3
ARC Funding Agreement for Discovery Projects ............................................................. 7
4
Methods of Data Management .............................................................................. 8
4.1
Data Organization ........................................................................................... 8
4.1.1
Bibliography Management ......................................................................................... 8
4.1.2
File Transfers and Remote Access ............................................................................... 8
4.1.3
File Synchronization ................................................................................................ 10
4.1.4
Collaboration ......................................................................................................... 10
4.1.5
Revision Control ..................................................................................................... 11
4.2
Data Administration....................................................................................... 12
4.2.1
Backups ................................................................................................................ 12
4.2.2
Data Validation and Authentication ........................................................................... 13
4.2.3
Documentation ...................................................................................................... 13
4.2.4
Access Controls ...................................................................................................... 13
4.2.5
IT Security ............................................................................................................ 14
4.3
Data Archiving and Sharing ............................................................................ 14
4.3.1
Data Sharing Methods ............................................................................................. 15
4.3.2
Copyright and Licensing .......................................................................................... 15
4.3.3
File Formats and Standards ..................................................................................... 16
4.3.4
Access Restrictions ................................................................................................. 16
4.3.5
Archiving .............................................................................................................. 16
4.3.6
Metadata .............................................................................................................. 17
C# PDF Page Delete Library: remove PDF pages in C#.net, ASP.NET
Ability to remove a range of pages from PDF file. Add necessary references: Demo Code: How to Delete Consecutive Pages from PDF in C#.NET.
acrobat remove pages from pdf; extract pages from pdf online
C# PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password in C#
String outputFilePath = Program.RootPath + "\\" Output.pdf"; // Remove the password. doc.Save(outputFilePath); C# Sample Code: Add Password to Plain PDF
copy pdf page to powerpoint; copy pages from pdf to new pdf
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
5
ANU’s Data Management Services ..................................................................... 18
5.1
Local IT Support Staff (LITSS) ........................................................................ 18
5.2
Information Technology Services (ITS) ............................................................. 19
5.2.1
Homedrive ............................................................................................................ 19
5.2.2
Alliance ................................................................................................................. 19
5.2.3
Webserver............................................................................................................. 19
5.3
Information Literacy Program ......................................................................... 20
5.4
Open Research@ANU ..................................................................................... 20
5.5
ANU Data Commons ...................................................................................... 20
5.6
National Computational Infrastructure (NCI) ..................................................... 21
5.7
Australian Data Archive (ADA) ........................................................................ 21
5.8
Australian National Data Service (ANDS) .......................................................... 22
6
Writing a Data Management Plan ....................................................................... 23
Project description ............................................................................................................. 23
6.1
Survey of existing data .................................................................................. 23
6.2
Data to be created ........................................................................................ 23
6.3
Data organization methods ............................................................................. 23
6.4
Data administration issues ............................................................................. 24
6.4.1
Funding and legislative requirements ........................................................................ 24
6.4.2
Data owners and stakeholders.................................................................................. 24
6.4.3
Access and security ................................................................................................ 24
6.4.4
Backups ................................................................................................................ 24
6.5
Data sharing and archiving ............................................................................. 24
6.5.1
File formats, standards and conventions .................................................................... 24
6.5.2
Sharing ................................................................................................................. 25
6.5.3
Archiving and disposal ............................................................................................ 25
6.6
Responsibilities ............................................................................................. 25
6.7
Budget ........................................................................................................ 25
7
Glossary of Terms .............................................................................................. 26
8
References and Links ......................................................................................... 29
Other resources ........................................................................................................ 30
C# PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF digital
Image: Insert Image to PDF. Image: Remove Image from Redact Text Content. Redact Images. Redact Pages. Annotation & Highlight Text. Add Text. Add Text Box. Drawing
cut pdf pages; copy one page of pdf to another pdf
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Image: Insert Image to PDF. Image: Remove Image from Redact Text Content. Redact Images. Redact Pages. Annotation & Highlight Text. Add Text. Add Text Box. Drawing
delete page from pdf preview; copy pages from pdf to another pdf
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
1
Introduction 
Data Management is an integral part of modern research. Almost all researchers 
manage various forms of digital data — measurements from instruments, survey 
records, multimedia, or documentation. 
Data management involves activities such as backups, collaborative work, data 
security, and archiving. 
Managing your data allows you to work more efficiently, produce higher quality data, 
achieve greater exposure for your research, and protect your data from being lost or 
misused. 
This document gives an overview of data management at the Australian National 
University. 
1.1
Objectives 
Understand what research data is and why it needs to be managed. 
Appreciate legal, institutional and funding issues related to data. 
Learn how various data management methods can help you work more 
effectively with your data. 
Develop an awareness of existing data management services at ANU. 
Write a data management plan. 
1.1.1
Data Management at ANU 
The Information Literacy Program (ILP) offers an introduction to Data Management
1
at 
the Australian National University. The Data Management manual can be accessed at 
Research & Learn section of the ANU Library
2
1.1.2
Outline 
While this document is intended to be read in order, it can also be used as a handy 
reference. For instance, if your aim is to quickly put together a Data Management Plan 
(see Chapter 6), or begin using the ANU’s Data Management Services (see 
Chapter 5), you can skip ahead to those chapters and refer back to the earlier 
sections as needed. 
1
Workshop schedule and bookings at https://services.anu.edu.au/training/data-management-ildm01 
2
http://anulib.anu.edu.au/research-learn/planning-data-management 
C# PDF bookmark Library: add, remove, update PDF bookmarks in C#.
Help to add or insert bookmark and outline into PDF file in .NET framework. Ability to remove and delete bookmark and outline from PDF document.
delete pages from pdf; copying a pdf page into word
C# PDF metadata Library: add, remove, update PDF metadata in C#.
Add metadata to PDF document in C# .NET framework program. Remove and delete metadata from PDF file. Also a PDF metadata extraction control.
export pages from pdf acrobat; deleting pages from pdf online
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
An outline of this document and a summary of the key points are as follows: 
1.1.3
Data Management 
All researchers have digital data. While publications can be the most commonly 
encountered forms of digital data, researchers may also make use of data 
concerning measurements, survey responses, multimedia references, etc. 
Data Management can be loosely defined as “Anything outside of actually using 
the data.” For example, organization, protection, and distribution of data. 
A Data Management Plan (DMP) is a document that describes what data will be 
created during a project, and how it will be managed. 
1.1.4
Benefits and Requirements 
The key motivation for doing good data management is so you can spend more 
time using the data to comply with data management policies. 
There are a number of policies relating to data management: the ANU Policy for 
Responsible Practice of Research, the Australian Code for the Responsible 
Conduct of Research and the ARC Funding Agreement for Discovery Projects. 
Most relate to the ethics and long term storage (archiving) of data. 
1.1.5
Methods of Data Management 
Data Organization: Description of various methods for working more efficiently 
with data. 
Data Administration: Discussion of methods to protect and improve the quality 
of data. 
Data Archiving and Sharing: Details of Data Archiving for preservation, and 
Data Sharing for exposure and open research. 
1.1.6
ANU’s Data Management Services 
Local IT Support Staff (LITSS) – provide your computer and software. May also 
provide a fileserver for backups and a webserver. 
ITS Infrastructure as a Service (IaaS) – manage ANU’s central filestore 
(HomeDrive) and webserver. They also manage Alliance, which is an online 
collaborative environment. 
Information Literacy Program (ILP) – provide training in using software and 
general IT skills. 
ANU Data Commons – ANU’s repository for long-term storage and 
dissemination of data. 
ANU Supercomputing Facility – High performance computing, visualization, and 
large data storage. 
Discipline specific archives – ADA (Social Sciences) 
1.1.7
Writing a Data Management Plan 
Recommended structure of a Data Management Plan 
VB.NET PDF remove image library: remove, delete images from PDF in
Image: Insert Image to PDF. Image: Remove Image from Redact Text Content. Redact Images. Redact Pages. Annotation & Highlight Text. Add Text. Add Text Box. Drawing
copy pdf pages to another pdf; crop all pages of pdf
VB.NET PDF metadata library: add, remove, update PDF metadata in
Add permanent metadata to PDF document in VB .NET framework program. Remove and delete metadata content from PDF file in Visual Basic .NET application.
copy web page to pdf; extract page from pdf file
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
2
Data Management 
This chapter defines key terms such as data, data management, and data 
management plans. 
Other commonly used terms (such as fileserver, FTP, and Open Access) can be found 
in the Glossary [see section 7]. 
2.1
Data 
Throughout this document, ‘data’ will refer to digital research data. Digital research 
data is any data that is created during research that can be stored on a computer. 
This includes field notes, analog recordings, and non-digital images as they can be 
converted to digital images. Physical data such as biological specimens, soil samples 
etc. are not considered. 
Digital research data can additionally include: 
Numerical data: instrument measurements, survey responses. 
Documentation: Publications, experimental methods, field notes, analytical 
methods, technical reports, dataset descriptions. 
Digital images: photographs, diagrams, graphs. 
Digital audio: audio data, interviews, wildlife recordings, language recordings. 
Digital video: high-speed recordings, interviews. 
Configuration data: Configuration and optimization settings for simulation and 
in-silico experimentation. 
Although not strictly data, you may also wish to consider the storage of any software 
developed to analyze the data, as an aid to being able to reproduce the results of your 
research. 
2.2
Data Management 
Data Management can generally be considered as any activity involving data outside 
of actually using the data. 
Data management is best defined as any and all of the following examples: 
Organizing data into directories/folders and using meaningful filenames. 
Keeping backups of data in case you accidentally delete or lose data. 
Storing final state data in an archive. 
Making data available to others via an archive or website. 
Ensuring security of confidential data. 
Collaboratively creating and using data with other researchers. 
Synchronizing data between desktop, laptop, USB key, cloud storage, etc. 
Maintaining a bibliography and electronic copies of relevant literature. 
Data management involves organizing, protecting and distributing the data. Data 
management does not produce results but is an unavoidable consequence of working 
with data. The aim is therefore to spend as little time doing data management as 
possible so that more time is spent using the data productively. Typically, people only 
do data management when it is needed and therefore tend to use the most obvious 
methods. The obvious methods are often the most inefficient, i.e., they are time-
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
consuming and error prone. Using more advanced and automated methods will reduce 
the amount of time spent managing data. 
2.3
Data Management Plan 
A ‘data management plan’ is a document that describes what research data will be 
created, what policies (funding, institutional, and legal) apply to the data, who will 
own and have access to the data, what data management practices (backups, access 
control, archiving) will be used, what facilities and equipment will be required (hard-
disk space, backup server, repository), and who will be responsible for each aspect of 
the plan. 
The best time to develop your data management plan is at the beginning of your 
research. Any time spent on creating a robust and easy to use data management 
framework will be rewarded many times over during your research. 
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
3
Benefits and Requirements 
This chapter describes the benefits to researchers of data management as well as 
some of the institutional and funding requirements related to data management. 
3.1
Benefits of Data Management 
Research data is a valuable asset and data management should be seen as a 
necessary part of good research. The benefits of data management are: 
Efficiency of research through good organization, collaboration and 
documentation of data. 
Protection of data against becoming lost, unusable, forgotten, or improperly 
released. 
Quality of data through procedures to ensure data is accurate and authentic. 
Exposure of research outcomes through collaborations with others and 
dissemination of results and publications. 
Reproducibility of experimental and computational outcomes enables easy 
validation and verification of results. 
3.1.1
Efficiency 
Data management can improve the efficiency with which you work with your data. 
Typically organization and documentation of data are only done when they are 
absolutely necessary. Using software for version control and collaboration, and 
documenting data when it is created, will save time and allow you to work more 
efficiently with your data. 
3.1.2
Protection 
Data is a valuable asset so it is worthwhile protecting it from accidental loss or 
improper release. 
Most people recognize the risk associated with losing data through accidental deletion 
and equipment failure, theft or destruction. Multiple and backup copies are therefore 
often kept for important data, but researchers should also consider using automated 
backup facilities to back up all their data. 
Data management also protects the data from being improperly released. This is 
important where the data contains confidential or commercially valuable information. 
Improperly releasing data can violate privacy laws, confidentiality agreements, and 
possibly void intellectual property claims. It is therefore important to have well 
defined access rules for your data. 
3.1.3
Quality 
It is important to ensure the quality and authenticity of data that will be used for 
analysis and generating conclusions. Inaccurate data can invalidate results and 
conclusions resulting in lost time and damaging reputations. 
Likewise, making any software or data analysis scripts available along with your data 
can help substantiate your results. This is particularly important when dealing with 
large datasets or complex analyses. 
Managing Digital Research Data 
Information Literacy Program 
It is also important to ensure the authenticity of data to avoid claims of plagiarism 
and ownership disputes. 
3.1.4
Exposure 
Creating a website for your research and placing your publications and research data 
in an archive greatly increases the exposure of your research. Research has shown 
that Open Access (OA) publications receive 2-3 times as many citations as articles 
that are only available via journal subscription
3
3.1.5
Reproducibility 
Reproducibility of results and independent verification is an important criterion for 
research
4
. Ensuring a proper record of provenance and context trail facilitates 
recreation and analysis of critical research hypotheses and data. Again, making any 
software developed available can aid the verification process. 
3.2
Benefits of Data Archiving and Sharing 
Data sharing makes for good research as it allows for independent verification of 
results and conclusions and further analysis through the reuse of data. 
An excellent list of the benefits of data sharing is given by the ICPSR’s Guide to Social 
Science Data Preparation and Archiving
5
Reinforces open scientific inquiry. When data are widely available, the self-
correcting features of science work most effectively. 
Encourages diversity of analysis and opinions. Researchers having access to the 
same data can challenge each others’ analyses and conclusions. 
Promotes new research and allows for the testing of new or alternative 
methods. Examples of data being used in ways that the original investigators 
had not envisioned are numerous. 
Improved methods of data collection and measurement through the scrutiny of 
others. Making data publicly available allows the scientific community to reach 
consensus on methods. 
Reduces costs by avoiding duplicate data collection efforts. Some standard 
datasets, such as the General Social Survey and the National Election Studies, 
have produced literally thousands of papers that could not have been produced 
if the authors had to collect their own data. Archiving makes known to the field 
what data have been collected so that additional resources are not spent to 
gather essentially the same information. 
Provides an important resource for training in research. Secondary data are 
extremely valuable to students, who then have access to high-quality data as a 
model for their own work. 
3
Stevan Harnad and Tim Brody, "Comparing the Impact of Open Access (OA) Vs. Non-OA Articles in the 
Same Journals," D-Lib Magazine 4, no. 6 (2004). 
4
Ewa Deelman et al., "Workflows and E-Science: An Overview of Workflow System Features and 
Capabilities," Future Generation Computer Systems 25, no. 5 (2008). 
5
ICPSR. Guide to Social Science Data Preparation and Archiving (4th Edition). Inter University Consortium 
for Political and Social Research (ICPSR), 2009 www.icpsr.umich.edu/files/ICPSR/access/dataprep.pdf   
Documents you may be interested
Documents you may be interested