La production de données de recherche représente un investissement considérable en temps, en ressources et en expertise. Pourtant, sans une documentation appropriée, ces données risquent de perdre leur valeur scientifique à moyen ou long terme, devenant inexploitables même pour leurs propres créateurs.
Ce cours vous permettra de découvrir les différentes formes que peuvent prendre des métadonnées, ainsi que comment les utiliser dans le cadre de références bibliographiques. Au cours de ce module, plusieurs activités vous seront proposées dans la partie Cas pratique (activités nécessitant l'utilisation de Zotero). En cas de réussite de ces activités, un open badge basé sur le référentiel de compétence Oberred vous sera attribué pour la compétence générale "Description des données".
Objectifs pédagogiques
- Appréhender les concepts de métadonnées, standard de métadonnées et schéma de métadonnées
- Comprendre les étapes du cycle de vie d’une métadonnée
- Collecter des métadonnées via un outil de gestion de références bibliographiques (Zotero)
- Modifier une métadonnée (enrichissement et nettoyage) via un outil de gestion de références bibliographiques (Zotero)
- Exporter et réutiliser une métadonnée
Programme
- Définitions
- Préambule de l'information
- Qu'est-ce qu'une métadonnée ?
- Les métadonnées visibles
- Les métadonnées numériques
- Les métadonnées externes et embarquées
- Les métadonnées structurées
- Les standards de métadonnées
- Les schémas de métadonnées
- Cas pratique
- Collecte des données
- Traitement des données
- Réutilisation des données
Cette formation vise à aider des personnes utilisatrices de notebooks computationnels tels que les Jupyter notebook, à mieux les inscrire dans une démarche de diffusion ouverte. Après un court rappel sur les notebooks et leur fonction avec des exemples tirés des SHS, un focus sera fait sur les aspects juridiques de la diffusion ouverte du code source avec des licences libres et Open Source.
Objectifs généraux
- Produire des notebooks s’intègrant dans une démarche de science ouverte
- Connaître les bonnes pratiques de diffusion pour faciliter la réutilisation à appliquer pour les notebooks
- Se repérer dans les différents types de licences à associer aux notebooks pour le partage du code source
Ce module de formation de formateurs est destiné à toute personne souhaitant améliorer son diaporama sur la science ouverte en y appliquant les principes FAIR. En effet, animer une formation sur cette thématique en étant soi-même pas ou peu producteur de jeux de données à FAIRiser permet ici d'avoir un exemple d'application en considérant son support de formation comme un jeu de données.
Ce cours a pour but de donner un panorama des questions que soulèvent la rédaction et la publication d'un data paper. Vous trouverez dans cet espace de cours des ressources ainsi qu'un accompagnement méthodologique dans la rédaction d'un data paper.
Objectifs :
à l'issue de la formation, vous serez en mesure de :
- Appréhender les spécificités d'une publication de jeu de données.
- Différencier les différents éléments composants un data paper.
- Appréhender l'écosystème d'outils dédiés à la publication de jeux de données.
- Identifier les questions à se poser dans le choix d'une revue ou d'un entrepôt de données.
- Comprendre l'enjeu de standards de métadonnées partagés et lisibles à la fois par des humains et des machines.
- Appréhender les particularités du processus de soumission d'un data paper.
Plan :
- Introduction
- Structure d'un data paper
- Ouvrir les données de la recherche
- Choisir une revue
- Sélectionner un entrepôt
- Affiner ses métadonnées
- Procédures soumission et évaluation
- Conclusion
The scientific world has embrace digital technology in its research, publication and communication practices. It is now technically possible to open up science to the greatest number of people, by providing open access to publications and - as far as possible - to research data.
This course introduces you to the challenges of Research Data Management and sharing (RDM) in the context of Open Science (OS).
It was created within the framework of the Erasmus+ Oberred project in 2019. Other courses from the Oberred project are available on this platform.
Dans le cadre du mouvement de l’Open Science, la question de la gestion et du partage des données de la recherche devient centrale dans le montage de projets de recherche. De plus en plus d’organismes de financement public conditionnent le versement de leurs subventions à la diffusion de ces données. Afin d'y répondre, les porteurs de projets doivent réaliser des plans de gestion de données.
Cette formation vise ainsi à fournir des éléments méthodologiques, techniques et juridiques afin d’adopter de bonnes pratiques dans le cadre de la gestion de données de la recherche :
- Comprendre les enjeux liés à la gestion et à la diffusion des données de la recherche
- Comprendre les principes de la gestion des données de la recherche
- Acquérir les bases pour l’élaboration d’un plan de gestion de données
- Utiliser l’outil DMP OPIDor afin de rédiger un plan de gestion de données
- Comprendre ce qu’est l’Open Science / la Science Ouverte
- Open Access et Open Research Data
- Appréhender les services et les outils associés
- Se familiariser avec les enjeux de l’Open Science.