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 ?

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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

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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