plan de gestion des données : formulaire administratif ou
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Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS
Plan de gestion des données : formulaire administratif ou outil de travail ?
JACQUEMOT-PERBAL M.-C. et COSSERAT F.
Inist - CNRS, Vandœuvre-lès-Nancy
Licence CC BY 4.0
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Définitions
Plan de gestion des données = Data Management Plan (DMP)
• Document formel rédigé au commencement d’un projet de recherche et qui définit ce
que les chercheurs feront de leurs données pendant et après le projet, explicitant
notamment la mise à disposition des données
Cycle de vie des données (Jones S, 2015)
• S’appuie sur le cycle de vie des données :
collecte/création, documentation, stockage,
partage et conservation
• Doit être continuellement mis à jour tout au long
du projet
DMP
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Pourquoi rédiger un DMP ?
Gain de temps
Assurer intégrité et reproductibilité des données
Faciliter la conservation des données
Eviter duplication des efforts / perte des données
Favoriser la réutilisation et l’innovation
Augmenter la visibilité de la recherche
Répondre aux exigences des agences de financement
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Agences de financement et DMP
CANADA
Genome Canada
USA
National Science Fondation
US Department of Energy
Research Councils UK
Wellcome Trust
European Commission (H2020)
Academy of Finland
Netherlands Organisation for Scientific Research
AUSTRALIE
Australian Research Council
National Health and Medical
Research Council
Open Research Data Pilot
(7 thématiques)
• Rédiger un DMP
• Déposer les données et
métadonnées dans un
entrepôt de données
EUROPE
DMP recommandé ou exigé par les financeurs
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DMP : un outil de travail
• Pas seulement un formulaire administratif
• Intégration du DMP dans le processus de la
recherche
• Appropriation de bonnes pratiques de gestion
au quotidien
• « Retour sur investissement » pour cet effort
de gestion
Research Lifecycle diagram
Source : JISC
DMP
Import
Export
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Structure générale d’un DMP
1. Données administratives
2. Responsabilités et ressources
3. Collecte/création des données (et réutilisation de données)
4. Documentation et métadonnées
5. Stockage, sauvegarde et sécurité des données
6. Ethique et cadre légal
7. Partage des données
8. Sélection et archivage des données
D’après Cartier et al (2015), Deboin (2014), Digital Curation Centre
(2013), European Commission (2013) [Traduction française]
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1. Données administratives
• Dénomination du projet : nom, acronyme, identifiant
• Description du projet
• Agence(s) de financement (et identifiant)
« This project is covered by the University of Bath Research Data Policy and the
EPSRC Policy Framework on Research Data.»
University of Bath, Postgraduate Data Management Plan template, www.bath.ac.uk/research/data/planning/dmp-templates/PGR_DMP_Template_20150324.docx
• Nom et identifiant éventuel du responsable principal du projet (affiliations ? )
• Personne contact pour les données du projet
• Dates : 1ère version du DMP et dernière mise à jour (ISO 8601 : yyyy-mm-dd )
• Politique appliquée aux données (financeurs, institutions…)
Ex DataCite : [contributorType : Funder] [nameIdentifierScheme: FundRef]
Digital Curation Centre (2013)
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2. Responsabilités et ressources
• Responsabilités
o Responsable DMP (mise en œuvre, révision, mise à jour)
o Responsables pour chaque étape de gestion des données
‒ Administrateur/gestionnaire de base de données
o Inclus les partenaires
• Ressources nécessaires à la mise en œuvre du DMP
o Ressources humaines : expertise, formations ?
o Logiciels/équipements pour préparation des données et documentation
o Espace de stockage et archivage des données
Ex DataCite :
[contributorType : Datacurator, DataManager] [nameIdentifierScheme: ORCID, ISNI,…]
Digital Curation Centre (2013)
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3. Et aussi les échantillons/ressources biologiques
• Collecte/préparation
o Responsable de cette étape
o Protocole/méthode d’échantillonnage
o Date de collecte/préparation : yyyy-mm-dd
o Nomenclature des échantillons
‒ Type de matériel
‒ Caractéristiques du matériel : taxonomie, localisation géographique
‒ Identifiant ?
• Conditionnement/stockage
Ex : échantillon d’eau (W) prélevé sur le Site X le 5 mai 2013
SiteX_20130505_W01
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Exemple : Knowledge Network for Biocomplexity
https://knb.ecoinformatics.org/#view/doi:10.5063/F18050J0
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Exemple : Projet pilote SIDR
Source Name MD_CD8q1_430_2
Material Type Organ
Term Source REF NCIt
Term Accession Number C13018
Characteristics [Organ] Spleen
Term Source REF MSH
Term Accession Number D013154
Characteristics [Organism] Mus musculus
Term Source REF NCBITaxon
Term Accession Number 10090
Characteristics [Sex] Female
Term Source REF EFO
Term Accession Number 1265
Characteristics [Age] 6
Unit week
Term Source REF UO
Term Accession Number 34
Characteristics [Strain] C57BL/6
Term Source REF EFO
Term Accession Number 605
Extrait de : http://sidr-dr.inist.fr/investigation.jsp?idStudy=305273
https://www.bioshare.eu/content/bioresource-impact-factor
https://www.force11.org/group/resource-identification-initiative
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• Lesquelles ?
o Données produites dans le laboratoires par soi ou le doctorant qui est parti , …?
o Ou par d’autres collègues en France ou à l’international ?
• Comment trouver les données ?
o dans le laboratoire : disque dur, clé USB, serveur local, …
o dans les publications : difficile à extraire
o demander aux chercheur
o dans des entrepôts de données
12
3. Réutilisation de données existantes
« Informations sur l’existence (ou la non-existence) de données similaires et
leurs possibles intégrations et réutilisations » European Commission (2013) - Annexe 1 : modèle de plan de gestion de données
Licences de réutilisation ? Contrats?
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3. Collecte/création des données
• Description d’un jeu de données
o Titre
o Description (texte libre, mots-clés / vocabulaires contrôlés)
o Créateur : nom, prénom, identifiant auteur/contributeur
o Identifiant de la ressource : quel identifiant? (intermédiaire, pérenne)
o Date de création : yyyy-mm-dd
o Volumétrie
o Format
http://data.datacite.org/10.6096/MISTRALS-CHARMEX.765
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3. Collecte/création des données
• Méthodologie
o S’agit-il de méthodologies standards utilisées par votre communauté ?
‒ Protocole : texte, référence
‒ Méthode : paramètres utilisés
‒ Equipements
• Assurance qualité appliquée :
o Calibration, répétition de prélèvement/échantillons ou mesure, normalisation
des méthodes de capture ou d’enregistrement, validation, revue par les pairs
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Exemple : Knowledge Network for Biocomplexity
Knowledge Network for Biocomplexity https://knb.ecoinformatics.org/#view/knb-enchilada.soils1.6
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Exemple : Catalogue Nesstar des enquêtes de l’INED
Catalogue Nesstar des enquêtes de l’INED
http://nesstar.ined.fr/webview/?=2&study=http://nesstar.ined.fr:80/obj/fS
tudy/IE0180&mode=documentation&submode=ddi&node=0&top=yes
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Exemple : CArGOS
CArGOS - Catalogue de données géographiques en SHS
http://cargos.huma-num.fr/geosource/apps/search/?uuid=0325c087-7918-404e-a221-7a1159fc4078
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3. Collecte/création des données : formats
• Privilégier des formats ouverts, non-propriétaires
o Prévenir obsolescence des fichiers
o Données réutilisables et durables
• Quelques exemples (d’après https://dmptool.org/dm_guidance#formats )
Format propriétaire Format à recommander
Excel (.xls, .xlsx) Comma Separated Values (.csv)
Word (.doc, .docx) Plain text (.txt)
If formatting is needed, PDF/A (.pdf)
PowerPoint (.ppt, .pptx) PDF/A (.pdf)
Photoshop (.psd) TIFF (.tif, .tiff)
Quicktime (.mov) MPEG-4 (.mp4)
Access MySQL (.sql)
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3.Organisation des données
• Structuration
o Répertoires
‒ Administratif
‒ Données et documentation, métadonnées
‒ Publications, communications
‒ Comptes-rendus
o Convention de nommage
o Gestion des versions
Ex : relevé de biomasse de la luzerne effectué par Martin Durand(MD) dans le cadre du projet XX2
XX2_2011-05-30_MD_biomasse_v1.csv
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4. Documentation et métadonnées
Documenter les données = Description des données
• Avec une documentation : lisible par l’humain
• Avec des métadonnées : lisible par l’humain et interprétables par les machines
o Donnée à propos d’une autre donnée
o « Ensemble de données structurées décrivant des ressources physiques ou numériques » (Morel-Pair, 2005)
‒ QUI a créé les données ?
‒ QUE contiennent-t-elles ?
‒ OÙ sont-elles ?
‒ QUAND ont-elles été créées ?
‒ COMMENT ont-elles été créées ?
‒ POURQUOI ont-elles été créées ?
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4. Documentation et métadonnées
• Métadonnées
o Standards de métadonnées : choix du standard ?
Entrepôt, catalogue
Public ciblé (discipline, multidisciplinaire, citoyen)
• Documentation Informations complémentaires si pas prise en compte dans le standard de métadonnées
o Table de données, base de données
‒ Dictionnaire des données
o BDD
‒ Modèle conceptuel, modèle logique
o Scripts, algorithmes
Ex : DDI, Inspire, ISA-Tab, EML, DataCite…
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Exemple : EML
Knowledge Network for Biocomplexity https://knb.ecoinformatics.org/#view/doi:10.5063/AA/gss1.18.20
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Pangaea http://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.845562
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5. Stockage, sauvegarde et sécurité des données
• Stockage des données à COURT TERME et sauvegarde
• Où ?
o Sur votre PC ou ordinateur portable ?
o Serveurs de votre institut / université ?
o Stockage sur le cloud ?
• Critères de choix / sécurité ?
o Usages : partage des données avec partenaires internes ou externes,
stockage ou publication
o Caractéristiques : données publiques/confidentielles/secrètes, sauvegardes,
capacités, tarifs
o Un exemple http://www.wageningenur.nl/en/Expertise-Services/Data-Management-
Support-Hub/Browse-by-Subject/Storage-solutions.htm
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5. Stockage, sauvegarde et sécurité des données
• Préférer le stockage centralisé
o Accès sécurisé aux fichiers en tout lieu
o Règle du 3…2…1… Sauvegarde
copies de vos données
supports différents
copie à distance (au moins)
3
2
1
• Identifier les possibilités offertes par votre unité, organisme
de recherche, ESR en matière de stockage et outils
collaboratifs
• Consulter les informaticiens
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6. Ethique et cadre légal
• Protection des données personnelles ou sensibles (contenues dans les
bases de données)
o Déclaration préalable à la CNIL (voir Bases de données et CNIL http://rbdd.cnrs.fr/spip.php?article121)
o Consentement
o Anonymisation des données
o Accès contrôlé, mot de passe, encryptage
Données personnelles Art. 2 « Constitue une donnée à caractère personnel toute information relative à une personne physique
identifiée ou qui peut être identifiée, directement ou indirectement, par référence à un numéro d'identification
ou à un ou plusieurs éléments qui lui sont propres »
Données sensibles Art. 8 «[…] données à caractère personnel qui font apparaître, directement ou indirectement, les origines
raciales ou ethniques, les opinions politiques, philosophiques ou religieuses ou l’appartenance syndicale des
personnes, ou sont relatives à la santé ou à la vie sexuelle de celles-ci »
Loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, Version consolidée au 08 juin 2015 et
http://www.cil.cnrs.fr/CIL/spip.php?rubrique300
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6. Ethique et cadre légal
• Cadre juridique
o Pas de droit des données, fonction de la nature des données
o Pas de droit des bases de données mais des droits qui couvrent les BDD
‒ Droit d’auteur
‒ Droit sui generis
• Consulter la rubrique « Informations juridiques » du RBDD http://rbdd.cnrs.fr/spip.php?rubrique18
• Prendre contact avec un juriste, service appui à la
recherche/valorisation
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6. Ethique et cadre légal
• Préciser les conditions de partage et de réutilisation
o Licences de l’Open Knowledge Foundation
‒ ODC-by : Open Database Commons
‒ ODC-ODbL : Open Database License (traduction française)
‒ PDDL : Public domain dedication and License
o Licence ouverte (Open Licence)
o Licences Creative Commons version 4.0
Internationale
Modulables (4 options, 6 licences et CC0)
Couvrent le droit d’auteur et le droit sui generis
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7. Partage des données
• Quelles sont les règles de partage recommandées ou exigées par ?
o l’agence de financement
o l’institution
o autres : Loi « directive européenne Inspire », communauté scientifique
[…]
Merrien F et Leobet M (2011). La directive Inspire pour les néophytes (3ed)
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7. Partage des données
• Avec qui et sous quelles conditions ?
o Accès libre ou restreint à des groupes spécifiques (chercheurs, instituts,
participants au projet..)
o Par exemple : protection des données personnelles, confidentialité des
informations commerciales ou industrielles, droits de propriété intellectuelle,
protection de l’environnement, défense nationale ou autres
“3.3. Access to raw data and metadata […]
3.3.1. Access to raw data and the associated metadata obtained from an experiment is
restricted to the experimental team for a period of 3 years after the end of the
experiment.[…]”
Institut Max Von Laue – Paul Langevin (ILL) - Scientific Data Policy (2011)
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7. Partage des données
• Dans quel délai ?
o Recommandations des agences de financement
‒ NSF- Division of Earth Sciences : mise à disposition des données moins
de 2 ans après leur collecte
o Accès immédiat ou embargo des données
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7. Partage des données
https://zenodo.org/record/32030?ln=en#
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7. Partage des données
http://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.3qn55
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7. Partage des données
• Potentiel de réutilisation ? (Cartier A et al, 2015)
“Les données climatologiques peuvent servir de sources pour des travaux de
recherche en histoire ou en géographie ” (Cartier A et al, 2015)
• Dans quel délai ?
o Recommandations des agences de financement
‒ NSF- Division of Earth Sciences : mise à disposition des données moins
de 2 ans après leur collecte
o Accès immédiat ou embargo des données
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7. Partage des données
Données de recherche
Supplementary
materials/data
associés à un article
Entrepôts
de données Site web
Data papers
• Où partager les données ?
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7. Partage des données - Entrepôts de données
• Types d’entrepôts
o Thématique : GenBank, UniProt
o Disciplinaire: PANGAEA, Réseau Quetelet
o Multidisciplinaire : Zenodo, Figshare, Dryad
o Institutionnel : Edinburgh DataShare, Merritt, 3TU Datacentrum
o Spécifique d’un projet de recherche: ChArMEx database
• Comment trouver un entrepôt ?
o re3data Registry of Research Data Repositories
o BioSharing (bioDBcore) catalogue de BDD spécialisées en sciences de la vie
• Critères de choix ?
o Selon discipline
o Selon recommandations financeurs, institutions, éditeurs
o Caractéristiques de l’entrepôt : modèle économique, critères de qualité…
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Programme-Cadre Horizon 2020
(European Commission, 2013 [Traduction française])
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7. Partage des données
• Comment partager les données ?
o Fournir les outils et instruments nécessaires à la réutilisation et à la validation
des données
‒ Métadonnées et documentation,
‒ Logiciels,
‒ Scripts,
‒ Algorithmes…
o Choix éventuel d’un identifiant (session de vendredi)
o Citation des données
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8. Sélection et archivage des données
• Conservation À LONG TERME (au-delà de la fin du projet de
recherche)
o Doit-on conserver à long terme toutes les données générées au cours d'un
projet de recherche ?
‒ Five steps to decide what data to keep (DCC, 2014)
‒ NERC data value checklist
o Critères de sélection des données
‒ Potentiel de réutilisation des données
‒ Raisons juridiques, politiques, contractuelles, réglementaires,
patrimoniales
‒ Qualité des données et métadonnées
‒ Coût…
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8. Sélection et archivage des données
• Données sélectionnées MAIS AUSSI métadonnées et logiciels, algorithmes
• Durée ? En fonction de la nature des données, des réglementations applicables,
des réutilisations envisagées
• Tout ou partie d’une base de données ?
• Format ? Validation du Format d’Archivage du CINES par anaLyse et Expertise : FACILE du CINES
http://facile.cines.fr/
Prendre contact avec le service d’archive
• Prat P et Béchard L (2013). Guide méthodologique sur l’archivage des bases de
données - CINES
• Journée de sensibilisation à la sécurisation et à la pérennisation des données
(Novembre 2014). http://rbdd.cnrs.fr/spip.php?article172
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS
Guides
France • Cartier A, Moysan M, Reymonet N (2015). Université Paris Diderot – Paris Descartes
Guide de rédaction pour « Réaliser un plan de gestion de données »
• Deboin (2014). Cirad. Découvrir des plans de gestion des données de la recherche, en 4
points
• Inist-CNRS (2015). Cinq tutoriels sur la rédaction d’un DMP, dans le cadre H2020
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS 42
Modèles - Checklist
• Digital Curation Center - Checklist for a Data Management Plan (UK)
• University of Bath - Postgraduate Data Management Plan (UK)
• Université de Wageningen - Data management plan format (Pays-Bas)
• 3TU. Datacentrum - Template for a data management plan (Pays-bas)
• Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR) - Guidelines
for Effective Data Management Plans (USA)
• Monash University - Research Data Planning Checklist (Australie)
• Modèles préconisés par les agences de financement :
o Financeurs du Royaume-Uni (synthèse réalisée par le DCC)
o National Science Foundation - NSF (USA)
o Commission européenne - Projet pilote “Open research data” dans le cadre du
programme Horizon 2020
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS
Modèle du Projet pilote « Open Data Research »
Annexe 1 : modèle de plan de gestion de
données (PGD) version initiale
http://openaccess.inist.fr/IMG/pdf/14081_lig
nes_directrices_pgd_horizon_2020_tr_fr_v
ersionavril2015-2.pdf
(European Commission, 2013 [Traduction
française])
Pour chaque jeu
de données
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS 44
Quelques exemples de DMP
• DataONE: Data Observation Network for Earth (NSF- USA)
https://www.dataone.org/data-management-planning
https://www.dataone.org/sites/all/documents/DMP_Hydrologic_Formatted.pdf
• DCC (UK) http://www.dcc.ac.uk/resources/data-management-plans/guidance-
examples
• UC San Diego (USA) http://libraries.ucsd.edu/services/data-curation/data-
management/dmp-samples.html (NSF)
• Purdue University (USA) https://purr.purdue.edu/dmp/dmpexamples
• Wageningen UR (NL)
o A DMP from the Environment Systems Analysis Group, Wageningen UR
o A DMP from the Earth Systems Science Research Group, Wageningen UR
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Outils en ligne
DMPonline
Digital Curation Centre - UK (2010)
https://dmponline.dcc.ac.uk/
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Outils en ligne - DMPonline
x
Create a new plan
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Outils en ligne - DMPonline
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Outils en ligne – DMPonline
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS
Outils en ligne
DMPTool
University of California Curation Centre - US (2011)
https://dmp.cdlib.org/
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Outils en ligne - DMPTool
Create new plan
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Outils en ligne - DMPTool
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS 52
Outils en ligne - DMPTool
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS
Outils en ligne
DMPonline
Digital Curation Centre - UK (2010)
https://dmponline.dcc.ac.uk/
DMPTool
University of California Curation Centre - US (2011)
https://dmp.cdlib.org/
DMP Builder (powered by DMPonline)
University of Alberta Libraries - Canada (2014)
https://dmp.library.ualberta.ca/
IEDA Data management Plan Tool
Interdisciplinary Earth Data Alliance (2011)
http://www.iedadata.org/compliance/plan
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS
Outils en ligne – IEDA DMP Tool
http://www.iedadata.org/compliance/plan
http://www.iedadata.org/webfm_send/94
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Application locale
DMP editor OpenMetadata.org / Metadata Technology http://www.openmetadata.org/site/?page_id=373
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Intégration du DMP dans le processus de recherche
DMP
PID / DOI
Data paper
Entrepôts
de données Systèmes
d’information
Espace collaboratif
Outils de gestion
Articles
scientifiques
Site web /
Landing page
Analyse
Financeurs
Projets
PID
PID : Persistent identifier
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Merci de votre attention
Sauf mention contraire, ce document est à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution 4.0 International
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Références bibliographiques
• Cartier A, Moysan M, Reymonet N (2015). Réaliser un plan de gestion de données. Université Paris
Diderot et Université Paris Descartes, 30 p. http://www.univ-paris-
diderot.fr/DocumentsFCK/recherche/Realiser_un_DMP_V1.pdf
• Deboin MC (2014). Découvrir des plans de gestion des données de la recherche, en 4 points. Montpellier
(FRA): CIRAD, 6 p. http://coop-ist.cirad.fr/content/download/5435/40362/version/4/file/CoopIST-plan-
gestion-donnees-recherche-20140717.pdf
• Digital Curation Centre (2013). Checklist for a Data Management Plan. v.4.0. Edinburgh: Digital Curation
Centre. http://www.dcc.ac.uk/resources/data-management-plans
• Digital Curation Centre (2014). Five steps to decide what data to keep: a checklist for appraising research
data v.1. Edinburgh: Digital Curation Centre. http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/five-steps-decide-
what-data-keep#sthash.BM6niqu9.dpuf
• European Commission (2013). Guidelines on Data Management in Horizon 2020. [Traduction française]
http://openaccess.inist.fr/IMG/pdf/14081_lignes_directrices_pgd_horizon_2020_tr_fr_versionavril2015-
2.pdf
• Inist-CNRS (2015). Tutoriels « Le libre accès aux résultats de la recherche dans le cadre d’Horizon 2020 ».
http://www.inist.fr/?-Tutoriels-multimedias-H2020-
Journées RBDD - 20 oct 2015 CNRS | Inist-CNRS 59
Références bibliographiques
• Jones S (2015). Managing research data and Horizon 2020. In: ConsorcioMadroño conference on Data
Management Plans and Horizon 2020, ETSI Industriales, 25th February, Madrid, Spain.
http://www.consorciomadrono.es/noticias_eventos/2015/JornadaPGD/sarah.pdf
• Morel-Pair C (2005). Panorama des métadonnées pour les ressources électroniques. In Ateliers des
réseaux de la documentation scientifique, Arcachon, 11-13 octobre 2005. Format PDF.
http://www.enssib.fr/bibliotheque-numerique/notice-1841
• NERC. NERC Data Value Checklist. http://www.nerc.ac.uk/research/sites/data/policy/data-value-checklist/
• Prat P et Béchard L (2013). Guide méthodologique pour l’archivage des bases de données - Cines,14p.
https://alfresco.cines.fr/alfresco/d/d/workspace/SpacesStore/ca323bcc-804a-43e3-822f-
5d18fa304dff/GM_archivage_BDD.pdf
Standards de métadonnées
• Digital Curation Centre. Disciplinary Metadata. http://www.dcc.ac.uk/resources/metadata-standards
• RDA Metadata Standards Directory Working Group. Metadata Repository. http://rd-
alliance.github.io/metadata-directory/