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Données de la recherche

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2 - Associer les scientifiques et les services d’appui / Mettre en œuvre une gestion des données. Le sujet des données de la recherche est pluridisciplinaire, plus complexe que celui des publications. Il recouvre l’ensemble des étapes et des activités associées de gestion, de conservation, de diffusion et de réutilisation des données scientifiques — voir le poster associé à cette fiche Le cycle de vie des données de la recherche (Cirad, 2016). Il fait appel à la fois à des savoirs scientifiques et à des expertises professionnelles dans des secteurs d’appui à la recherche comme l’information scientifique, les systèmes d’information, la propriété intellectuelle, la valorisation, la formation, la communication. Pour mener un chantier institutionnel sur les données de recherche, le copilotage entre une composante scientifique et une composante d’appui est essentiel.

Questions juridiques liées aux données de recherche. Le guide des bonnes pratiques éthiques et juridiques pour la diffusion des données en SHS est consultable en open access. La diffusion numérique des données en SHS – Guide des bonnes pratiques éthiques et juridiques Cet ouvrage collectif, publié en octobre 2018 aux Presses universitaires de Provence, propose des réponses concrètes aux questions auxquelles il-elle est confronté.e sur son terrain comme lors de ses travaux de recherche. Produire, exploiter, diffuser, partager ou éditer des sources numériques fait en effet aujourd’hui partie du travail quotidien du chercheur.

Rédigé par des chercheur.e.s, des professionnel.le.s de l’information et des juristes, l’ouvrage place au cœur des questionnements la communauté de la recherche : que doit faire le.la chercheur.e quand il.elle édite, enregistre un entretien ou une conférence, photographie un monument ou une personne ? Comment partager ces contenus ? Comment faire en sorte que le droit et l’éthique renforcent l’usage commun de la connaissance et des sources de la recherche ? Tous les textes sont en open access et sous licence CC-BY Bonne lecture ! Sommaire. Vers une recherche reproductible. Gérer les données de la recherche / Gestion de l'information. Date de mise à jour : 28 septembre 2018 Des fiches didactiques sur les concepts et les activités liés au cycle de vie des données sont disponibles sur ce site dans différentes rubriques.

Elles sont listéees ci-après : S'initier en ligne aux données de la recherche propose une série de tutoriels sur les produits et activités liés aux données. Découvrir des plans de gestion de données de la recherche s'insère dans l'étape de planification d'un projet de recherche pour décrire le contexte, les données produites et leur valorisation.

Rendre publics ses jeux de données et Rédiger et publier un data paper décrivent des moyens pour communiquer et diffuser les données produites. Identifier et rechercher une publication ou un jeu de données par son DOI montre comment l'attribution d'un identifiant numérique persistant facilite le repérage et la diffusion des données. Comprendre l'intérêt de publier et de citer un jeu de données scientifiques / Citer un jeu de données. Les résultats de recherche décrits dans une publication sont toujours étayés par un ou plusieurs jeux de données scientifiques (data set). Du fait de sa complexité ou de son volume, le jeu de données accompagne rarement la publication, que ce soit un article de recherche (original paper), un article de synthèse confrontant des jeux de données d’origines diverses (review paper, meta-analysis), ou un article décrivant le jeu de données (data paper ; voir fiche CoopIST : Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique).

Le jeu de données scientifiques est alors déposé sur internet dans un entrepôt de données (data repository) institutionnel, thématique, national ou international (voir fiche CoopIST : Rendre publics ses jeux de données scientifiques). Le jeu de données publié ou déposé doit être cité dans les publications auxquelles il est lié. FAIRe vivre les données de recherche : retours d’expérience sur l’organisation, la préservation et le partage | Le réservoar. Le 13 décembre 2018 le groupe Dialogu’IST, réseau Renatis, a animé le 7e atelier de formation sur la thématique de gestion et de valorisation des données de la recherche dans les laboratoires. Cet atelier fut l’occasion de divers retours d’expérience sur l’organisation, la préservation et le partage des données de la recherche. Autour de la question « Comment FAIRe vivre les données », différents acteurs, professionnels de l’Information Scientifique et Technique (IST), ingénieurs de recherche, scientifiques ou informaticiens, ont partagé leurs projets, leurs pratiques, leurs besoins.

Rappelé par Francis André, l’objectif des principes FAIR est de favoriser la découverte, l’accès, l’interopérabilité et la réutilisation des données partagées. Chaque principe se décline pour faciliter l’utilisation par les hommes et les machines des données de la recherche. En clôture de la matinée, Fabien Borget est revenu sur le cadre de la Science Ouverte qui structure et redéfinit l’ensemble. Le book sprint challenge : 3 jours, 5 auteurs pour rédiger un manuel en français sur la reproductibilité de la recherche.

Vers une recherche reproductible : Faire évoluer ses pratiques. Consulter l’ouvrage, le télécharger, le citer Fichier en accès libre via l’archive ouverte HAL C’est ici si vous préférez le format EPub. Desquilbet, Loïc, Sabrina Granger, Boris Hejblum, Arnaud Legrand, Pascal Pernot, et Nicolas P. Rougier. Vers une recherche reproductible : Faire évoluer ses pratiques. Résumé Pour un chercheur, il n’y a rien de plus frustrant que l’impossibilité de reproduire des résultats majeurs obtenus quelques mois auparavant. Mots clés : recherche reproductible ; transparence de la recherche ; science ouverte ; crise de la réplication ; open source ; open data ; data sharing ; réutilisation des données ; standardisation ; book sprint Publics cibles de l’ouvrage Ce livre s’adresse à tout acteur de la recherche scientifique (chercheur.euse, personnel de soutien à la recherche) qui : se pose des questions sur la recherche reproductible ousouhaite améliorer ses pratiques.

Envie de contribuer ? Loïc Desquilbet. Reproductibilité : les jeunes chercheurs sont peu écoutés des séniors qui n’ont pas montré l’exemple dans leurs carrières. Il y a 3 parties dans cet article de 3 pages : The futility of underpowered science : avec des exemples, l’auteur montre que trop de petites études ne mènent à rien, et qu’il faut collaborer, partager les données,.. If you can’t answer the question you love, love the question you can ! The incentives are not yet aligned : proposer de grandes études contribue à plus de temps, moins d‘articles et moins de possibilité de carrières.. c’est facile à dire quand nous avons des positions stables… suggérer de grandes études alors que nos carrières ont été faites sur de petites études est difficile !

Making your efforts known : mettre toutes les activités dans les CVs, participer à des études de reproductibilité, se faire connaître par les réseaux sociaux, Cet article s’adresse aux jeunes chercheurs pour les encourager, mais il y a des messages pour les séniors dans la dernière partie ‘Colleagues, let’s admit that we have a problem’ : La Gestion des données de la recherche dans la valorisation de la production scientifique.

L’ADBU et le ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation (MESRI) se sont associés pour organiser une demi-journée d’étude, le 21 novembre 2017, autour de la question récente de la gestion des données de la recherche. Après l’ouverture officielle de l’après-midi par Julien Roche (vice-président de l’ADBU, directeur du SCD Lille1-Lilliad), Alain Beretz (directeur général de la recherche et de l’innovation, MESRI) a introduit les débats et posé les grands axes. En effet, à travers la question des données s’opère une vraie révolution qui fait se rejoindre sciences humaines et sociales (SHS) et sciences dures, via la quantité de données produites, leur stockage, mais aussi un changement radical des méthodes de recherche et de la façon dont le chercheur va travailler.

À travers l’open data et les données, souvent brutes, mises à disposition des autres chercheurs pour qu’ils les réexploitent, transparaissent les enjeux de la science ouverte. Pour une ouverture des données et contenus culturels des musées. Le Journal des Arts a publié le 19 juin un article d’Isabelle Manca, « Reproductions numériques des œuvres des musées, un équilibre entre gratuit et payant ». On y apprenait – non sans stupeur et un brin d’énervement – que « les musées français ne sont pas plus frileux que la très grande majorité de leurs confrères à l’étranger pour diffuser largement sur Internet leurs collections » et « qu’ils ne veulent pas pour autant se priver de recettes ». Le Monde dans son édition du 23 juin consacrait un article au même sujet, celui de la réutilisation des données et contenus des institutions publiques muséales, et Laurent Carpentier jetait un pavé dans la mare en titrant « La Joconde, libre de droits ».

Initiative des musées territoriaux Mais de qui parle-t-on ? De quels musées ? Pourquoi ignorer la situation de la très grande majorité des musées français, en ne s’intéressant qu’à la situation des musées nationaux ? Renouvellement des systèmes d’information Avenir des musées. Comment motiver les chercheurs à partager leurs données de recherche ? Hors norme ? Une approche normative des données de la recherche - Joachim Schöpfel - Revue Communication, Organisation, Société du Savoir et Information.

Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ? | ENPC. Groupe d'Études et de Recherche Interdisciplinaire en Information et COmmunication - L'éthique des données de la recherche en sciences humaines et sociales. Une introduction. Abstract : The organisation of free access to scientific data is one of France's public research objectives. The commitment to open research data has been confirmed by the National Action Plan 2018-2020, whose commitment is to build an open science ecosystem.

On the ground, the policy of openness is accompanied by a strong incentive to implement good scientific practices compatible with certain principles defined at European level as "FAIR Guiding Principles" for the management and steering of research data. What is the ethical dimension of "FAIR" research data management? Based on a selection of recent publications, surveys, work and activities conducted around research data, our paper attempts to synthesize several aspects of the ethical dimension of research data management in the French environment, including the place of ethics in management plans, personal data, credibility and data security. FAIR data et Open data.

SPARC Europe a publié fin décembre 2018 une note d’information sur les données à destination des décideurs, FAIR and Open Data. Je ne suis pas certaine que seuls les décideurs aient besoin de précisions sur ce que sont les données FAIR et les données ouvertes, ou confondent les 2. D’où ce petit récapitulatif : * Les données ouvertes (open data) couvrent des contenus librement accessibles qui peuvent être utilisés, modifiés et partagés par n’importe qui pour n’importe quel but. Ces contenus doivent être mis à disposition dans le cadre d’une licence ouverte, et ne doivent pas imposer de restrictions aux réutilisateurs au-delà de l’attribution (CC-BY) et du maintien de conditions de partage à l’identique (CC-BY-SA). * Les données FAIR en revanche sont des données qui suivent un certain nombre de principes pour être lisibles et utilisables par des humains comme par des machines.

L’acronyme FAIR a été traduit par Facile à trouver (Findable), Accessible, Interopérable, Reutilisable. Lier les identifiants chercheurs : Scopus, WoS, Hal, ORCID (version bilingue) – Colligere. Aujourd’hui, un chercheur publie dans des revues et ouvrages imprimés mais aussi dans des revues et ouvrages en ligne, payants ou en libre accès, ou encore sur les réseaux sociaux, dans des carnets de recherche ou des archives ouvertes. Pour que toute sa production lui soit bien attribuée, pour qu’elle soit prise en compte dans les évaluations, il faut que les outils bibliométriques disposent de clés qui permettent la collecte complète de ses résultats de recherche en évitant de confondre des homonymes.

L’identifiant chercheur est une de ces clés. Rappel : on appelle identifiant chercheur (Researcher Identifier ou ResearcherID), ou encore identifiant auteur (Author identifier), un code numérique permanent attribué à un chercheur pour lier sans équivoque cet auteur aux documents dans lesquels il a une responsabilité intellectuelle (article, brevet, préface, etc.). Mais un chercheur se voit aujourd’hui attribuer plusieurs identifiants. Pourquoi un chercheur a-t-il plusieurs identifiants ? Bien débuter avec Gephi 0.9.1 | GDR Analyse de réseaux en sciences humaines et sociales. Introduction GePhi est un logiciel gratuit de visualisation des données. C’est une application multi-plateforme disponible sous Windows, Mac OS X et Linux. Développé en Java, il a pour but d’aider les analystes à visualiser intuitivement leurs données et isoler des singularités dans la structure de ces dernières.

Il ne se présente pas comme un “stand alone” mais comme un complément à la statistique exploratoire des logiciels classiques d’analyse et de traitement de données. Les performances de visualisation dépendent directement de la taille du graphe. Aucune condition matérielle minimale n’est requise ( Bien débuter Gephi Télécharger la dernière version sur le logiciel via l’exécutable téléchargé précédemment.Lancer l’application.Si vous disposez d’un projet en langage Gephi, le logiciel vous propose de l’ouvrir. Importation de données, formats supportés Présentation de l’environnement Onglet Vue d’ensemble. Science Europe | Guide pratique pour une harmonisation internationale de la gestion des données de recherche. Ce « Guide pratique pour une harmonisation internationale de la gestion des données de recherche » est la traduction française de « Practical Guide to the international alignment of research data management » publié en novembre 2018 par Science Europe, dont la production a été coordonnée par le Groupe de travail de Science Europe sur les données de recherche.

Pour de plus amples informations, veuillez contacter office@scienceeurope.org Le document original en langue anglaise est publié sous licence Creative Commons Attribution 4.0. Il est accessible sur le site de Science Europe : La traduction française a été réalisée dans le cadre des travaux du Collège Données du Secrétariat Permanent pour la Science Ouverte. Cette traduction est publiée sous licence Creative Commons Attribution 4.0 Avant-propos du Professeur Stan Gielen Novembre 2018 Professeur Dr C.C.A.M. Introduction Introduction 1. A. B. 2. A. B. Guide pratique pour une harmonisation internationale de la gestion des données de recherche. Des données de recherche de qualité sont des éléments clés du processus de recherche.

Elles devraient être disponibles en permanence, publiquement et gratuitement pour une réutilisation éventuelle. Au cours des dernières années, divers intervenants, des agences de financement de la recherche aux éditeurs, ont approuvé un ensemble concis de principes, connus sous le nom de principes des données FAIR : Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables.

Le Guide pratique pour une harmonisation internationale de la gestion des données de recherche expose les exigences minimales pour les plans de gestion de données (PGD) et les critères de sélection des entrepôts dignes de confiance, conformes aux principes FAIR, voir au-delà sur certains aspects tels que le stockage et l’archivage des données en cours de projet et pour la préservation à long terme.

Ce guide est divisé en trois parties : Modèle de l’ANR disponible sur DMP OPIDoR. Mieux comprendre les enjeux de la recherche reproductible. CASCaD, la certification de la reproductibilité de la recherche scientifique. Repenser la robustesse et la fiabilité en recherche : les chercheurs face à la crise de la reproductibilité. Reproducibility and Open Science. Les métadonnées dans les métiers de l’Inist.

Les données de la recherche à l’Université Bordeaux Montaigne. Problématique des bases de données en sciences humaines et sociales.