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TRANSCRIPT
Journée Open Science et Open Data ✻ 28 mars 2017
Sandrine Auzoux UR Aïda, Cirad
Ingénieur base de données
Sébastien Paradis UR BioWooEB, Cirad
Développeur
❖ Document qui explique la manière dont seront collectées, décrites, analysées, partagées et conservées les données produites au cours et à l'issue d'un projet de recherche
❖ 3 versions minimum (début, mi et fin projet), peut évoluer à posteriori
RAPPEL : QU’EST CE QU’UN PGD ?
Journée Open Science et Open Data ✻ 28 mars 2017
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❖ Production d'un modèle de PGD adapté aux données (co)produites par le Cirad + une notice d’aide à la rédaction
❖ Mise en place d’un dispositif de formation interne
❖ Evaluation de l’outil DMP OPIDoR ➡ (Inist-CNRS) en vue de son utilisation institutionnelle
Groupe de travail PNS : objectifs et livrables
CONTEXTE AU CIRAD
Journée Open Science et Open Data ✻ 28 mars 2017
2 CAS D’ÉTUDES, 2 ÉCHELLES DIFFÉRENTES2 CAS D’ÉTUDES, 2 ÉCHELLES DIFFÉRE
❖ 2 U(M)R impliquées ❖ 1 jeu de données
homogène
❖ 15 U(M)R impliquées ❖ Financement Agropolis ❖ 6 sites géographiques de
collecte de données ❖ Données fortement
hétérogènes
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1. Enquête auprès des scientifiques en début de projet (besoins)
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MÉTHODOLOGIE5
1. Enquête auprès des scientifiques en début de projet (besoins)
2. Enquête détaillée pour définir plus précisément chaque jeu de données
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MÉTHODOLOGIE6
1. Enquête auprès des scientifiques en début de projet (besoins)
2. Enquête détaillée pour définir plus précisément chaque jeu de données
! Ces indications suffisent pour commencer à rédiger
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MÉTHODOLOGIE7
1. Enquête auprès des scientifiques en début de projet (besoins)
2. Enquête détaillée pour définir plus précisément chaque jeu de données
3. Propriété intellectuelle et cadre légal : besoin d’assistance ! ! contact du service juridique du Cirad
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MÉTHODOLOGIE8
RETOUR D’EXPÉRIENCE : BÉNÉFICES
Pour le scientifique
❖Mise en place de bonnes pratiques de gestion et documentation de ses données
❖Réflexion sur les aspects éthiques et juridiques ❖Valorisation des données : datapaper, stockage en
entrepôt, mise en catalogue, etc. ❖Renforcement de la coopération avec services d’appui :
IST, DSI, juridique, valorisation, … ❖Montée en compétence en gestion des données et tout
ce qui est en relation avec l’Open Science
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Pour le collectif projet❖Offre une vue globale du projet et flux de données
❖ Favorise et facilite le travail collaboratif
❖Outil de support du management transversal
Pour l’institution
❖ Participe à la mise en œuvre d'une politique de partage des données (Open Science)
❖Constitution de catalogues de données réutilisables
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RETOUR D’EXPÉRIENCE : BÉNÉFICES10
Pour le scientifique❖Nécessite du temps (réflexion, rédaction, …)
Utiliser un modèle documenté, un outil d’aide à la rédaction ❖Crainte récurrente par rapport à l’Open Data ⚠ Un PGD n’oblige pas à la diffusion des donnéesConditions de réutilisation au choix de celui qui publie
❖ Incompréhensions : « Comment décrire un jeu de données encore non produit ? »Peu de métadonnées servent à décrire un jeu de données
❖Désintérêt : perçu comme une tâche administrative « Outil de travail qui facilite la gestion et le partage des données tout au long du projet de recherche » (S. Pamerlon)
(En vert nos recommandations)
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RETOUR D’EXPÉRIENCE : DIFFICULTÉS11
Pour le collectif projet❖Définir la granularité des jeux de données
Spécifique à chaque projet ! Pistes de réflexion : exploitation des données
❖ Susciter l’intérêt des membres du projet… Accompagnement : assistance, formation, organisation d’ateliers, …
❖… tout au long du projet !Animation continue, mise en place d’outils collaboratifs
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RETOUR D’EXPÉRIENCE : DIFFICULTÉS
(En vert nos recommandations)
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THE END
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Quelques références❖DMP OPIDoR, outil d’aide à la rédaction
proposé par l’Inist-CNRS
❖ « Pourquoi utiliser un PGD », poster réalisé par le groupe de travail PGD Cirad ➡
❖ « Découvrir les PGD de la recherche », fiche CoopIST Cirad
❖ « Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 », guide (PDF) proposé par la Commission Européenne