Gérer et partager ses données de recherche

Les données issue de la recherche scientifique jouent un rôle crucial dans la recherche, car elles servent à valider les résultats obtenus. Pour garantir leur lisibilité et leur accessibilité dans la durée, d'un projet à l'autre, ainsi que pour répondre aux exigences des financeurs et faciliter le partage avec les pairs, il est essentiel de bien organiser, documenter et lorsque cela est possible, partager ces données.

Les ateliers de la donnée sont en proximité géographique des équipes de recherche pour leur apporter une première expertise dans la gestion raisonnée des données de recherche.

• Un guichet unique : bu-science-ouverte@univ-nantes.fr
• Aide pour les Plans de Gestion de Données (DMP) et appels à projets
• Soutien au partage des données (choix de l'entrepôt, de la licence, etc.)
• Orientation vers des solutions numériques, un service spécialisé, etc.
• Formations, sensibilisation, interventions au sein des unités de recherche

Les services spécifiques à certaines disciplines et les personnes ressources sont aussi là pour vous aider (voir la liste des partenaires ci-contre).

Un Plan de Gestion des Données (PGD) ou Data Management Plan (DMP) est un document qui définit comment sont gérées les données tout au long du projet, à chaque étape du cycle de vie de la donnée.
 
Il doit comporter les éléments suivants :

1.     Description du projet de recherche : but, partenaires, responsabilités, leadership...
2.     Inventaire et description des données : type, taille, méthode de collecte et de traitement...
3.     Documentation des données : métadonnées, documents complémentaires, logiciels nécessaires...
4.     Sauvegarde et sécurité : matériel et méthode, back-ups, versioning, nommage...
5.     Droit et éthique : selon le type de données (personnelles, santé, vivant)
6.     Conservation : quelles données à long terme, quelles données supprimables, combien de temps, à quel endroit
7.     Partage (pendant et après le projet) : diffusion sur un entrepôt de données, accès, licences, embargo, confidentialité...
8.     Ressources : matérielles, financières, humaines...

 

• DMP OPIDoR, pour créer son PGD en ligne, voir les recommandations, demander de l'aide
• Des exemples de PGD :
  • Projet OPERA (H2020)
  • Projet TANDEM (H2020)
  • Projet PROSECO (ANR)

Où puis-je stocker mes données de recherche ?
 

• UNCLOUD, le NextCloud de Nantes Université
• Les services du Data Centre de Nantes Université (hébergement sec, stockage, sauvegarde sécurisée, mise en place de ZRR, préparation des données pour l'archivage à long terme
• Le mésocentre GLiCID pour les données associées au calcul scientifique
• Les plateformes institutionnelles :
  • ShareDocs Huma-Num
  • MyCoRe CNRS
  • etc.

Pour toutes les questions relatives au RGPD, consultez l'espace protection des données personnelles de l'université.

Où dois-je les déposer ?
 

• SOIT dans un entrepôt de données disciplinaires (si existant) : voir la liste des entrepôts de confiance d'Ouvrir la Science ou le moteur de recherche Re3data
• SOIT sur Recherche Data Gouv, dans l'espace Data Nantes Université (entrepôt généraliste)
• SOIT, le cas échéant, sur Zenodo ou l'entrepôt recommandé par votre éditeur ou financeur
• Attention : n'utilisez que des entrepôts qui délivrent des DOI

Comment bien documenter mes données ?
 

• Remplir correctement les champs des métadonnées lors du dépôt (voir le guide de saisie des métadonnées de Recherche Data Gouv) rendra vos données plus facilement trouvables en ligne
• Attention aux mots-clefs ! Utilisez un vocabulaire contrôlé (le site web Loterre vous aide à trouver la bonne terminologie)
• Indiquer toute information complémentaire permettant de comprendre les données (guide, documentation, logiciels nécessaire, information sur les méthodes de traitement) dans un fichier readme.txt qui accompagner vos données (voir le modèle de readme.txt de Recherche Data Gouv)

Quelle licence choisir ?
 

• Pour les jeux de données, Nantes Université recommande l'utilisation des licences CC BY 4.0 ou Etalab

Les data papers (ou data article) sont des publications scientifiques revues par les pairs présentant un ou plusieurs jeux de données. Ils peuvent être publiés dans des data journals ou dans des revues scientifiques classiques ouvertes aux data papers. Les données y sont décrites et accessibles (par un lien vers un entrepôt de données ou proposé en supplementary materials). Les données peuvent être liées à une publication scientifique ou indépendantes d'une publication.

Un data paper permet de :
 

• Communiquer l'existence des données et augmenter leur visibilité
• Créditer les auteurs et favoriser les citations
• Faciliter la réutilisation des données en les rendant intelligibles

Quelques outils pour vous aider :
 

• La fiche synthétique de DORANum sur les data papers
• Une liste des revues publiant des data papers, publiée par le Cirad
• Les règles de rédaction d'un data paper dans la revue Data in Brief
• Un exemple de data paper