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Bibliothèques de l'Université de Neuchâtel

Ressources ORD

  1. Quel est l’intérêt de diffuser mes données ?

Diffuser mes données présente plusieurs avantages :

  • Permettre à d’autres scientifiques de répliquer mes résultats, et ainsi montrer la robustesse de ma recherche
  • Archiver de façon pérenne mes données
  • Rendre possible l’utilisation de mes données pour d’autres projets que le mien
  • Favoriser la démocratisation des savoirs

 

  1. On me demande de rédiger un DMP, mais je ne sais pas ce que c’est, ni à quoi ça sert.

Le DMP est un document demandé par la plupart des financeurs. Il explique quels types de données vont être collectées, comment elles vont être organisées et stockées pendant le projet, puis où et comment elles vont être diffusées à la fin du projet.

 

  1. Je comprends ce qu’est un DMP, mais comment le rédiger ?

Le DMP doit répondre à un certain nombre de questions. Vous pouvez utiliser le modèle fourni par l’UniNE (basé sur le guide du SNF) et l’adapter à vos besoins, vous inspirer de DMP existants dans votre domaine de recherche, ou bien utiliser l’un des outils suivants pour vous assister dans la création du document :

 

  1. J’ai fini mon DMP, mais j’ai peur d’avoir oublié quelque-chose ou d’avoir fait une erreur. A qui le faire relire ?

Si votre DMP est finalisé – ou presque -, il est tout à fait possible de le faire relire à des collègues ayant de l’expérience dans ce domaine, ou de contacter votre data steward pour obtenir son avis.

 

  1. Organiser mes données me pose des problèmes.

La gestion des fichiers de recherche peut être une tâche périlleuse et chronophage, mais des bonnes pratiques existent pour vous faciliter la vie. Vous pouvez consulter ces ressources :

 

  1. On me parle de sauvegarde et de stockage de données, mais je ne sais pas comment faire.

Dans la pratique, les données de recherche numérisées sont stockées sur des supports physiques (ordinateurs, disques durs externes…) ou dématérialisés (serveurs institutionnels, drive…). L’UniNE vous recommande autant que possible de stocker vos données sur ses serveurs institutionnels, et de procéder à des sauvegardes régulières (back-up).

 

  1. Je dois déposer mes données sur une plateforme en ligne. Laquelle choisir ?

Les entrepôts de données sont des plateformes web ou vous pouvez déposer vos données pour les archiver et les diffuser. Deux critères permettent de les classer :

  • Périmètre :
    • Un entrepôt de données généraliste accepte des données venant de tous les champs de recherche
    • Un entrepôt disciplinaire est conçu pour héberger les données d’un domaine particulier.
  • Ouverture :
    • Un entrepôt public accepte les données de tous les projets de recherche, dans la limite de son périmètre
    • Un entrepôt institutionnel accepte les données des équipes appartenant à son institution. En conséquence, ces entrepôts sont souvent généralistes.

L’UniNE est partenaire de SWISSUbase pour la diffusion des données, et encourage ses chercheurs et chercheuses à utiliser cette solution. Elle les laisse cependant libres et responsables de leur choix en la matière.

 

  1. On me parle d’utiliser des standards de métadonnées pour décrire mes données, mais je ne sais pas ce que c’est.

Les métadonnées sont des informations servant à décrire des données ou un projet de recherche. Pour donner une structure à ces informations et renseigner tout ce qu’il est nécessaire de savoir sur des données, des standards ont été créés. En pratique, un standard de métadonnées est une liste d’informations qu’il est conseillé de remplir pour aider les nouveaux utilisateurs à réutiliser vos données dans les meilleures conditions.

Un standard de métadonnées est souvent lié à une discipline. Vous pouvez trouver un répertoire des différents standards utilisées dans la recherche sur le site du Digital Curation Center.

 

  1. Je ne sais pas quelle licence choisir pour diffuser mes données.

Une licence définit les droits qu’ont les nouveaux utilisateurs sur vos données. Les licences les plus répandues dans la recherche sont les Creatives Commons (CC). En voici quelques-unes qui pourraient vous intéresser :

  • CC0 : correspond à mettre vos données en domaine public, sans restriction d’utilisation.
  • CC BY SA : les œuvres produites à partir de vos données doivent être partagées selon les mêmes conditions. Les auteurs devront vous citer.
  • CC BY NC : vos données ne peuvent être utilisées pour des applications commerciales. Les auteurs devront vous citer.

Des contrats particuliers peuvent aussi encadrer et restreindre l’utilisation des données.

  1. Qu’en est-il de la citation des données ?

Comme pour une publication, vous devez citer dans vos travaux les données que vous utilisez. De la même façon, les personnes qui réutiliseront les données que vous avez publiées doivent obligatoirement vous citer. Cela fait partie des pratiques essentielles pour une science transparente et juste, et permet de valoriser les efforts faits par les personnes qui partagent leurs données.

Pour plus d’informations à ce sujet, consultez le guide FORS sur la citation des données.

 

  1. Il me reste des questions. A qui m’adresser ?

 

Votre Data Steward se fera un plaisir de vous aider : 

  • Archivage pérenne : préserver un document sur le long terme, en permettant son accès et facilitant son intelligibilité.
  • Codebook : livre de code. C’est un dictionnaire associé à une base de données, qui explique les labels associés à des variables, et les modalités associées à des valeurs. Ces informations rentrent dans le champ des métadonnées.
  • Curation de données : préparation des données à leur diffusion. Implique diverses manipulations : sélection, modification, contrôle de la qualité, documentation…
  • Données : tout enregistrement factuel utilisé pour produire des connaissances.
  • Documentation : information qui permet de contextualiser et comprendre les données.
  • Data Management : ensemble des actions entreprises pour planifier, organiser, stocker et partager les données de recherche.
  • Data Management Plan : document de planification qui a pour but de formaliser une politique de gestion des données pour un projet de recherche.
  • Data steward : gestionnaire de données. Accompagne les équipes de recherche pour gérer, documenter et diffuser leurs données.
  • DOI : Digital Object Identifier. Permet d’identifier de façon absolue un objet numérique (article de revue, présentation à un congrès…).
  • Data protection officer (DPO) : personne chargée de la protection des données personnelles au sein de l’Université.
  • Entrepôt de données / Data repository : plateforme hébergeant des données de la recherche. Elle peut être généraliste ou disciplinaire, ainsi que publique ou institutionnelle.
  • Format libre : format de fichier informatique dont le code est public.
  • Format propriétaire : format de fichier dont le code est fermé, généralement détenu par un acteur privé.
  • Licence : définit les conditions sous lesquelles des données (ou autre production) peuvent être réutilisées. Les plus fréquemment utilisées dans le domaine de la recherche sont les licences Creative Commons (CC).
  • Métadonnées : informations permettant de comprendre les données. Des standards, comme DDI ou Dublin Core, établissent des listes particulières de métadonnées à renseigner pour documenter un jeu de données.
  • Moissonnage : un entrepôt de données peut être moissonné par d’autres entrepôts (exemple : entrepôt institutionnel d’une université moissonné par un entrepôt national). Cela signifie que son contenu va être référencé par l’entité qui le moissonne, améliorant ainsi la visibilité des données qui y sont diffusées.
  • Open Access : accès libre aux résultats de la recherche scientifique (publications).
  • Open Research Data : accès libre aux données produites par la recherche scientifique.
  • Open Source : accès libre au code source d’un logiciel.
  • Science ouverte : mouvement cherchant à faciliter l’accès aux productions de la recherche scientifique et aux savoirs.
  • Utilisation secondaire : utilisation de données partagées sur un entrepôt de données pour produire des connaissances nouvelles, différentes de celles pour lesquelles ont été initialement créées les données.