Introduction à la gestion des données de recherche

Natalie Clairoux, M. Sc., M.S.I.Bibliothécaire

Ateliers pour chercheurs futés

22 mai 2014

INTRODUCTION À LA GESTION DES DONNÉES DE RECHERCHE

Mention de source

Le contenu de cette présentation est une traduction et une adaptation de documents provenant du New England Collaborative Data Management Curriculum.

Ce cours a été développé par la bibliothèque Lamar Soutter, University of Massachusetts Medical School: http://library.umassmed.edu/necdmc

Natalie Clairoux Introduction à la gestion des données de rechercheÉté 2014

http://library.umassmed.edu/necdmc


Objectifs d’apprentissage

1. Reconnaître ce que sont des données de recherche et ce que la gestion des données implique

2. Comprendre pourquoi la gestion des données est importante pour votre carrière en recherche

3. Identifier les enjeux liés à la gestion des données de recherche

4. Apprendre les bonnes pratiques et identifier les ressources pertinentes à la gestion des données


LES TYPES ET LE CYCLE DES DONNÉES DE RECHERCHE

LE PLAN DE GESTION DES DONNÉES ET SES PRINCIPAUX ENJEUX

LA PRÉSERVATION DES DONNÉES

LE SOUTIEN OFFERT PAR LA BIBLIOTHÈQUE


Définitions : données de recherche

“Research data, unlike other types of information, is collected, observed, or created, for purposes of analysis to produce original research results” (University of Edinburgh).

“The recorded factual material commonly accepted in the research community as necessary to validate research findings” (Extrait de OMB Circular A-110 36.d.2.i).


Types de données de recherche

1. Observation

2. Expérimentales

3. Simulation

4. Dérivées ou compilation


Image: Jørgen Stamp, Digitalbevaring.dk

http://digitalbevaring.dk/

Le cycle des données de recherche


Création

Traitement

Analyse

Préservation

Partage

Réutilisation

Quelques arguments pour la saine gestion de vos données de recherche

1. Transparence et intégrité

2. Conformité

3. Bénéfices personnels

4. Pour la science en elle-même:


“Data is the currency of science, even if publications are still the currency of tenure. To be able to exchange data, communicate it, mine it, reuse it, and review it is essential to scientific productivity, collaboration, and to discovery itself” (Gold, 2007).

http://www.dlib.org/dlib/september07/gold/09gold-pt1.html

Et éventuellement… par obligation?

Plusieurs consultations récentes ont porté sur la question des avantages potentiels du partage des données au Canada, et d’autres sont en cours.

Les détenteurs d’une subvention des IRSC doivent conserver les ensembles de données originaux découlant de la recherche financée par les IRSC pendant au moins cinq ans après la fin de la subvention.

Aux États-Unis, les récentes mises à jour des politiques du NIH et la NSF incluent le dépôt d’un plan de gestion des données de recherche.


http://www.science.gc.ca/default.asp?lang=fr&n=2BBD98C5-1#_ftn7

http://www.cihr-irsc.gc.ca/f/46068.html#5.1.2

http://grants.nih.gov/grants/policy/data_sharing/data_sharing_guidance.htm

http://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmp.jsp

Quelques mythes sur le partage des données...

Toutes les données n’ont pas nécessairement à être partagées.

Le partage peut prendre plusieurs formes.

Les organismes subventionnaires reconnaissent que différentes disciplines possèdent des cultures différentes quant au partage de données.

Le partage devrait se faire à un coût et dans un intervalle de temps raisonnables.

Pas un mythe, mais une réalité: le partage augmente le nombre de citations!

Source: Lisa Federer, Data 101 - An Introduction to Research Data Management


http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0000308

http://fr.slideshare.net/lmfederer/data-101-an-introduction-to-research-data-management






Plan de gestion des données: 7 étapes à considérer


1. Types de données produites

2. Détails contextuels (métadonnées) nécessaires pour rendre les données utiles aux autres chercheurs

3. Stockage, copie de secours et sécurité

4. Précautions pour la propriété intellectuelle / vie privée

5. Politiques pour la réutilisation

6. Politiques pour l’accès et le partage

7. Plan pour l’archivage et la préservation de l’accès



Exemple d’un plan de gestion des données


Source: Example Data Management Plan: Biology (2)

http://library.umassmed.edu/necdmc/necdmc_biol2_dmp.docx

Enjeu 1 de la planification de la gestion des données: la responsabilité


À considérer: Équipes multidiciplinaires, gestion des cahiers de laboratoire, rotation du personnel de laboratoire...

Bonnes pratiques1. Définir les rôles de chacun et assigner les responsabilités pour la

gestion des données

2. Pour chaque tâche identifiée dans le plan, identifier les compétences requises

3. Associer les compétences au personnel disponible et identifier les brèches

4. Assurer la continuité par le biais de formations

5. Désigner des responsables et surveiller les résultats

Enjeu 2 de la planification de la gestion des données: la gestion des résultats


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À considérer: Pas de règles pour nommer des fichiers… en plusieurs versions… dans des dossiers classés au petit bonheur…stockés sur des médias variés… conservés dans plusieurs endroits… et en plusieurs formats!

Bonnes pratiques1. Créer des règles pour nommer les fichiers

2. Créer une classification pour les dossiers de fichiers

3. Créer une codification pour les versions

4. Choisir des formats de fichiers appropriés pour la préservation et le partage des données

Enjeu 2 de la planification de la gestion des données: la gestion des résultats


Enjeu 3 de la planification de la gestion des données: les métadonnées


À considérer: Les gens comprendront-ils vos données? Quelles normes pourriez-vous utiliser pour étiqueter vos données? Comment décrire votre ensemble de données pour qu’il soit repérable?

Bonnes pratiques1. Décrire le contenu des fichiers de données (exemples de normes:

Dublin Core, MIAME, Protocol Data Element Definitions)

2. Définir les paramètres et les unités de mesure

3. Créer un dictionnaire de données

4. Définir les valeurs codées et les données manquantes

5. Un outil en accès libre pour créer des métadonnées: DataUp

Enjeu 3 de la planification de la gestion des données: les métadonnées

http://dublincore.org/

http://www.mged.org/Workgroups/MIAME/miame_2.0.html

http://prsinfo.clinicaltrials.gov/definitions.html

http://prsinfo.clinicaltrials.gov/definitions.html

http://dataup.cdlib.org/


À considérer: À quelle fréquence? En combien de copies? À quell endroit? Combien d’espace sera requis sur le serveur?

Bonnes pratiques1. Trois copies (originale, externe/locale et externe/à distance)

2. Distribution géographique des copies

3. Copiez sur un disque dur externe (Mac Timeline, UNIX rsync)

4. Profitez de l’entreposage sur le nuage (Amazon 3S, Elephant Drive, Jungle Disk, Mozy, Carbonite...)

5. Données encryptées (sujets humains): garder 2 copies des mots de passe et clés de codage

Enjeu 4 de la planification de la gestion des données: la sauvegarde

http://aws.amazon.com/fr/s3/

http://home.elephantdrive.com/

https://www.jungledisk.com/

http://mozy.fr/us/#slide-5

http://www.carbonite.com/


Enjeu 5 de la planification de la gestion des données: propriété et rétention

http://retractionwatch.com/2013/07/19/jci-paper-retracted-for-duplicated-panels-after-authors-cant-provide-original-data/


À considérer: Qui détient la propriété intellectuelle? Combien de temps doit-on conserver les données?

Bonnes pratiques1. S’assurer que la personne qui a produit les données se porte

garante de leur préservation

2. Vérifier les politiques de votre organisme subventionnaire et/ou de l’éditeur de votre article

3. Consulter les politiques de l’UdeM sur la gestion des bases de données et sur la probité intellectuelle; voir le calendrier de conservation des documents

4. Les données servant à soutenir un brevet doivent être conservées indéfiniment

Enjeu 5 de la planification de la gestion des données: propriété et rétention

http://www.recherche.umontreal.ca/ethique-de-la-recherche/les-politiques-et-procedures/les-politiques-en-vigueur-a-luniversite/

http://www.archiv.umontreal.ca/service/calendrier/regles/R-0762.htm







Planification à long terme


Qu’arrivera-t-il aux données lorsque le projet sera terminé?

Comment évaluer la valeur de mes données?

Quelles sont les options pour l’archivage et la préservation de mes données?

Quelles sont mes options pour publier et partager mes données?




Format de fichier ouvert vs propriétaire


Un logiciel particulier doit-il être utilisé pour lire et travailler avec le fichier de données? Si oui, le logiciel, sa version et le système d’exploitation requis devraient être mentionnés dans les métadonnées.

Est-ce que plusieurs fichiers composent la structure des fichiers de données? Si oui, le mentionner dans les métadonnées.

Lors de la sélection du format de fichiers, prioriser un format constant pouvant être lu dans le futur et indépendamment de modifications dans l’application.

Fichiers ouverts: standard documenté, non-encrypté, non-compressé, en format ASCII. Sera lisible dans le futur!


Déposer et publier des ensembles de données


Le Centre d'expertise numérique pour la recherche (CEN-R) peut vous conseiller pour la structuration de vos données.

Databib vous propose plus de 500 dépôts de données de recherche. Le Registry of Research Data Repositories tient lui aussi une liste détaillée, de même que le NIH et l’OAD.

Plusieurs organismes dont DMP Online vous permettent d'élaborer un plan de gestion des données.

Accédez au portail du NCBI pour y déposer vos données.

Nouvelle revue chez Nature Publishing Group: Scientific Data

http://www.recherche.umontreal.ca/valorisation-de-la-recherche/le-centre-dexpertise-numerique-pour-la-recherche-cen-r/a-propos-du-cen-r/

http://databib.org/

http://www.re3data.org/

http://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/nih_data_sharing_repositories.html

http://oad.simmons.edu/oadwiki/Data_repositories

https://dmponline.dcc.ac.uk/

https://submit.ncbi.nlm.nih.gov/

http://www.nature.com/scientificdata/principles/


Impact de votre recherche au-delà des publications


La création d’un doi ou d’un lien permanent maximise la découverte de vos données et permet de mesurer son impact

Partage de vos données compilé dans certains outils d’altmetrics, tels que ImpactStory (Figshare, Github)

http://www.doi.org/

http://guides.bib.umontreal.ca/disciplines/117-Communication-scientifique?tab=501

https://impactstory.org/


http://www.altmetric.com/

http://www.plumanalytics.com/

http://impactstory.org/






Infrastructures… à venir?!

« Pour pallier l’absence d’infrastructure au Canada, l’ABRC propose d’élaborer un réseau national de dépôts pour recueillir les données de recherche, en collaboration avec d’autres partenaires. »

« La vision de ce projet consiste à développer des dépôts de données dans les universités du Canada, où les chercheurs pourraient verser leurs données et les lier à des dépôts disciplinaires, de sorte que les données puissent être intégrées et réutilisées d’une nouvelle façon. »

Source: Science.gc.ca

Plus d’info: Sous-comité de l’ABRC sur la gestion des données


http://www.science.gc.ca/default.asp?lang=fr&n=2BBD98C5-1#_ftn17

http://www.carl-abrc.ca/fr/communication-savante/gestion-des-donnees-sous-comite.html


Soutien aux chercheurs à la bibliothèque

Trouver des ensembles de données pour utilisation dans votre recherche

Comment citer les données publiées par quelqu’un d’autre

Vous aider à écrire un plan de gestion des données de recherche





Formation pour chercheurs et étudiants

Traduction et adaptation du NEDMC (6 modules) pour intégration dans un cours?

Guide sur la gestion des données de recherche – été 2014






Merci! Des questions?


Maintenant que vous connaissez les bases de la gestion des données de recherche... vous éviterez bien des situations de ce genre!

Source: NYU Health Sciences Library

http://youtu.be/66oNv_DJuPc


Education

Introduction à la gestion des données de recherche