Résumé des interventions

Gestion des données de la recherche dans le contexte d’Open Science

Science du 21ème siècle, science des données : dans un contexte d’omniprésence du numérique, et face aux défis sociétaux actuels,  l’organisation d’une gestion raisonnée des données de recherche est un enjeu de taille pour les communautés scientifiques. L’Open science offre un cadre stratégique pour développer infrastructures et services de données conduisant à une meilleure circulation des résultats scientifiques. Petit tour d’horizon…

 

Cadre juridique des données de la recherche

Essayer d'y voir plus clair dans la règlementation et parcourir les principaux points d'attention.

 

Formats et métadonnées

Parmi les questions sur le partage des données et des résultats scientifiques, il est indispensable d’évoquer des critères techniques déterminants pour l’accès aux données et leur utilisation ; l’objectif est l’interopérabilité avec d’autres systèmes que le système d’origine et la  pérennité dans l’ensemble du cycle de vie prévu pour les données.

Dans le DMP, en lien avec les actions de stockage, diffusion, archivage, sont attendues des spécifications concernant d’une part l’organisation et de formats des données, d’autre part la création et la gestion des métadonnées associées. 

Il existe des standards reconnus et des recommandations, génériques et disciplinaires, ainsi que des outils pour soutenir les choix et les actions associées, qui concernent chercheurs, professionnels de l’IST et informaticiens dans une complémentarité de compétences.  

Plutôt qu’à l’exhaustivité des solutions, impossible dans un contexte multi-disciplinaire, cette intervention visera à poser des repères et à ouvrir des pistes de bonnes pratiques.

 

Ateliers pratiques « Documentation des données : renseigner un DMP »

À partir de deux cas concrets au choix, les participants seront amenés à s’exprimer sur les informations à porter dans le modèle de DMP proposé. L’atelier sera organisé en 3 groupes sur un mode d’échange oral encadré par les intervenantes. Le modèle de DMP sera totalement balayé, avec une explicitation des informations nécessaires et des sources d’information disponibles. Les échanges pourront être capitalisés pour une amélioration du modèle de DMP et de l’accompagnement des chercheurs.

 

Les entrepôts de données : pierre angulaire du partage des données de la recherche

Dans un contexte de sciences ouvertes, les acteurs de la recherche s'accordent aujourd'hui pour considérer les données de la recherche comme des produits de la recherche et appellent à mieux les gérer et à les partager. En france, la loi CADA modifiée par la loi Valter le 28 décembre 2012 incite à mettre les données de la recheche à disposition sous format ouvert et librement réutilisable. Les enjeux liés à la gestion et au partage des données de la recherche nécessitent des outils appropriés. Mais qu'est-ce qu'un entrepôt de données et quelles en sont les principales caractéristiques ? Comment les entrepôts de données contribuent-ils à la gestion et au partage des données? Qu'est-ce qui différencie un entrepôt de données d'une base de données classique dans le contexte de l'ouverture des données ? Quels services peut-on attendre d'un entrepôt de données aux différentes étapes du cycle de vie de la donnée? Comment trouver et choisir un entrepôt de données ?

 

Le plan de gestion de données comme outil de la traçabilité des activités de recherche et gestion des connaissances

L'intervention se propose de poser la problématique des données de la recherche dans une réflexion plus générale de mise en place d'une démarche organisationnelle au sein d'une unité de recherche.

Obtenir des données, les traiter, les diffuser... représentent un coût, un enjeu pour les équipes de recherche. Pour pouvoir les protéger et les utiliser efficacement, il est important de quantifier les risques qui les menacent, c'est à dire déterminer l'impact potentiel qu'un problème pourrait créer. Mais qu'est-ce qu'un risque ? Comment l'estimer pour des systèmes d'informations, et selon quels critères ? Comment intégrer cette analyse dans un plan de gestion de données, et avec quels objectifs ?

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