La gestion des données de recherche (RDM) fait référence à l’organisation, au stockage et à la conservation des données créées au cours d’un projet de recherche. Elle englobe la planification initiale, les processus quotidiens, ainsi que l’archivage et le partage à long terme.
Il comprend généralement les éléments suivants:
- Création d’un plan de gestion des données pour le projet de recherche. Il peut s’agir d’une exigence du bailleur de fonds de votre recherche et cela peut faire partie de la demande de financement.
- Travaillez avec les données pendant le projet lui-même. Réfléchissez à la manière dont les données sont organisées, stockées, sécurisées et partagées avec les partenaires de recherche.
- Classifier et documenter les données, et faire une sélection pour la préservation et le partage.
Données de recherche
Les données de recherche peuvent prendre plusieurs formes, mais il s’agit essentiellement des preuves utilisées pour informer ou soutenir les résultats de la recherche. Voici quelques exemples de données de recherche
- Enregistrements vidéo et vocaux
- Questionnaires et transcriptions d’entretiens
- Résultats des tests dans des fichiers texte et des feuilles de calcul
- Documents d’archives et notes manuscrites
- Code et logiciel
- Photographies et diapositives
- Cahiers de laboratoire
Les données de recherche sont toutes les informations qui ont été collectées, observées, générées ou créées pour valider les résultats de la recherche initiale. Bien que souvent numériques, les données de recherche comprennent également des formats non numériques, tels que les carnets de laboratoire et les carnets de croquis.
Qu’est-ce que la gestion des données de recherche?
La gestion des données de recherche est simplement le traitement efficace des informations créées au cours de la recherche.
La gestion des données de recherche fait généralement partie intégrante du processus de recherche. Vous le faites donc probablement déjà. La plupart des activités devraient vous être familières : nommer les fichiers afin de les retrouver rapidement ; garder la trace des différentes versions et supprimer celles qui ne sont pas nécessaires ; sauvegarder les données et les résultats précieux ; et contrôler qui a accès à vos données.
Le traitement des données de recherche dépend du type de données, de la manière dont elles ont été créées ou collectées, et de l’utilisation qui en sera faite aujourd’hui et à l’avenir. Par exemple, la plupart des données issues d’expériences sont reproductibles ; d’autres données peuvent ne pas l’être, comme les observations sur le terrain.
Cependant, tous les résultats ou données de recherche peuvent être utilisés pour démontrer des résultats publiés ou peuvent être combinés avec d’autres données pour produire de nouveaux types d’enregistrements de données.
La gestion efficace des données s’effectue tout au long du cycle de vie des données, de leur création à leur diffusion, leur publication et leur archivage. Les aspects de la gestion des données se poursuivent souvent longtemps après la fin du projet de recherche initial.
Cycle de vie des données
La gestion des données de recherche implique l’organisation et la maintenance actives des données tout au long du processus de recherche et l’archivage correct des données à la fin du projet. Il s’agit d’une activité continue tout au long du cycle de vie des données.
Plan: La planification peut inclure l’examen des sources de données existantes, le traitement du consentement éclairé, l’examen des coûts et la préparation d’un plan.
Créer: Les chercheurs produisent des données (expérience, observation, mesure, simulation) et/ou collectent et organisent des données et des matériaux provenant de tiers. Les métadonnées et les documents connexes sont saisis et créés.
Processus: Les données sont converties en format numérique (transcription, conversion, numérisation, conservation) selon les normes d’assurance qualité. Les données sont vérifiées, validées, nettoyées, ré-encodées, versionnées et, si nécessaire, anonymisées. Tous ces processus sont documentés et les données sont décrites à l’aide de la norme de métadonnées de découverte appropriée.
Analyser: Les données sont interprétées et analysées pour produire des résultats de recherche, des publications et des productions intellectuelles. Les sources de données sont citées.
Préserver: Les données sont stockées dans des formats conformes aux meilleures pratiques de conservation, des documents d’utilisation et des métadonnées de découverte sont créés, un identifiant numérique (c’est-à-dire un DOI) est ajouté et les données sont liées à tout produit publié, la sécurité et la propriété intellectuelle sont prises en compte.
Partager: Les droits d’accès (considérations éthiques et de propriété intellectuelle) sont confirmés. Les données, ainsi que la documentation utilisateur et les métadonnées, sont rendues accessibles, par exemple sur un serveur du domaine public ou dans un dépôt contrôlé.
Réutilisation: Analyse secondaire : les données, la documentation utilisateur et les métadonnées potentiellement utiles sont localisées et récupérées. L’analyse secondaire est effectuée une fois que les transformations de données nécessaires ont été réalisées. La transformation est documentée et les sources de données sont citées.
Pourquoi devrais-je gérer mes données de recherche ?
Participer au processus de gestion des données de recherche dans votre établissement peut être bénéfique pour vous, vos étudiants, les autres chercheurs, votre établissement et vos collaborateurs et partenaires externes.
Vos données de recherche sont cruciales car elles constituent la base factuelle de vos résultats de recherche. Vos données de recherche constituent également une ressource précieuse dont la création aura coûté beaucoup de temps et d’argent.
Il existe plusieurs excellentes raisons pour lesquelles les données de recherche doivent être gérées correctement et en temps utile, et nous les associons aux raisons de partager les données. Il peut s’agir à la fois de bâtons (exigences) et de carottes (avantages).
Les bâtons – ou les exigences en matière de gestion des données de recherche
Respect des politiques
Une bonne gestion des données de recherche sera bénéfique pour vous et votre institution en garantissant la conformité avec les attentes et les politiques des financeurs en matière de données de recherche. Des politiques institutionnelles peuvent également être mises en place, souvent en réponse aux mandats des financeurs.
Certains organismes de financement ont introduit des exigences politiques. La politique du RCUK sur l’accès libre stipule que « tous les articles doivent inclure… le cas échéant, une déclaration sur la manière dont les matériaux de recherche sous-jacents, tels que les données, les échantillons ou les modèles, sont accessibles ».
Assurez-vous que vos données sont accessibles et partageables
En termes de conformité réglementaire, les éditeurs de revues exigent de plus en plus des chercheurs qu’ils mettent à disposition, sans restriction, toutes les données sous-jacentes aux résultats décrits dans leur manuscrit au moment de la publication. Cela signifie généralement que les données sont déposées dans un centre ou un dépôt de données accessible. Cette exigence s’applique à la fois à la recherche commerciale et à la recherche financée par des fonds publics.
Démontrer une pratique responsable
En gérant vos données de recherche et en les rendant accessibles au public, vous pouvez démontrer une utilisation responsable des ressources publiques pour financer la recherche. Les bonnes pratiques de RDM améliorent la validation des résultats de la recherche et l’intégrité de la recherche.
Un groupe de financeurs de la recherche, d’organismes industriels et d’experts en infrastructure travaillent en collaboration pour promouvoir l’utilisation responsable des métriques de la recherche. Le forum a un programme d’activités qui comprend des conseils et l’amélioration de l’infrastructure de données qui sous-tend l’utilisation des mesures.
Quels sont les avantages d’une bonne gestion des droits numériques ?
Une bonne gestion des données de recherche peut présenter de nombreux avantages pour vous, les autres chercheurs et la communauté au sens large:
- Efficacité et facilité de contrôle des données, avec moins de risques de perte de données,
- Visibilité accrue des données, entraînant une augmentation des citations et des collaborations futures,
- Démonstration de l’intégrité de la recherche et de la validation de ses résultats,
- Respect des politiques et des attentes des institutions et des bailleurs de fonds,
- Augmenter l’impact de la recherche par le transfert de connaissances,
- Faire progresser la recherche grâce à la réutilisation des données par les chercheurs du monde entier.
De plus amples détails sont fournis ci-dessous:
Assurez la sécurité de vos recherches
Vous pouvez réduire le risque de perte de données en assurant la sécurité de vos données de recherche : l’utilisation d’installations de stockage de données solides et appropriées contribuera à réduire la perte de vos données par accident ou par négligence.
Travaillez avec le personnel de soutien à la recherche de votre institution pour préciser vos besoins en matière de conservation et de préservation des données. Cela leur permettra d’établir ou de conseiller le stockage approprié de vos données.
Augmenter l’efficacité de votre recherche
Vous pouvez accroître l’efficacité de vos recherches : une bonne gestion des données de recherche vous permet d’organiser vos fichiers et vos données pour en faciliter l’accès et l’analyse. De cette manière, vous pouvez suivre plus facilement l’avancement des travaux et atténuer le risque de voir un membre de l’équipe partir avec des informations précieuses sur la nature et la portée du travail effectué.
Améliorer l’intégrité de vos recherches
Une bonne gestion des données peut améliorer l’intégrité de la recherche et servir à valider les résultats de la recherche. Des données de recherche précises et complètes constituent une partie essentielle des preuves nécessaires pour évaluer et valider les résultats de la recherche et pour reconstituer les événements et les processus qui y ont conduit.
Rendez les résultats de vos recherches plus visibles
Rendre vos données disponibles améliore la visibilité de vos résultats de recherche et augmente le nombre de citations. Les données de recherche, si elles sont correctement formatées, décrites et attribuées, auront une valeur significative et pourront continuer à avoir un impact longtemps après la fin d’un projet de recherche. Piwowar et Vision (2013) a constaté que les données ouvertes présentent un « fort avantage en termes de citations ».
Les raisons les plus courantes pour conserver et gérer les données de recherche sont sans doute de garantir la reproductibilité et de faciliter le partage en ligne.
Permettre la collaboration
La recherche devenant de plus en plus complexe, les chercheurs peuvent mettre en commun leurs ressources pour atteindre un objectif commun : de nouvelles découvertes. Les collaborations ne profitent pas seulement aux chercheurs, mais aussi aux revues. Par exemple, des revues telles que Nature et Science ont constaté une corrélation positive entre le nombre d’auteurs d’une publication et son facteur d’impact.
Vous pourriez offrir des possibilités de collaboration avec d’autres chercheurs de votre discipline, voire avec d’autres disciplines, en facilitant le partage et la réutilisation des données de recherche pour de futures recherches. Le fait de partager des données de recherche bien gérées et de permettre à d’autres de les utiliser contribuera également à éviter la duplication des efforts.
Comment commencer
En tant que créateurs et utilisateurs de données de recherche, les chercheurs jouent un rôle crucial dans le développement des services de gestion et de partage des données de recherche.
D’une manière générale, si vous gérez bien vos données et adhérez aux politiques et aux cadres qui vous sont imposés, vous pourriez accroître le débat et le potentiel de nouvelles recherches dans votre domaine. Cela vous aidera à continuer à recevoir des financements et à vous ouvrir à l’innovation et aux nouvelles utilisations potentielles des données.
Il existe d’excellents programmes de formation en ligne, tels que Mantra, un cours en ligne gratuit. Mantra est conçu pour les chercheurs ou autres personnes qui gèrent des données numériques dans le cadre d’un projet de recherche.
Travailler avec votre institution
Pour mettre en place une infrastructure de soutien, votre institution doit comprendre sa recherche, ses modèles et calendriers de recherche, ses motivations et ses priorités. La direction de votre université doit définir les attentes par le biais d’une politique de GDN, et le personnel de soutien fournira les services.
En tant que principal créateur de données, efforcez-vous de
- Gérez vos données de manière appropriée dans le cadre de la politique de votre institution et des lignes directrices établies localement ou pour votre discipline ; la principale façon de procéder est de créer un plan de gestion des données au début d’un projet et de le réviser régulièrement ;
- Veillez à formuler clairement – en termes de création, d’utilisation et de gestion des données – les exigences, les possibilités et les obstacles que vous pourriez rencontrer en menant vos recherches, afin que votre institution ou d’autres fournisseurs d’infrastructures puissent vous aider à assurer la sécurité de vos données ;
- Utilisez votre dépôt institutionnel, ou un dépôt disciplinaire approprié, pour stocker vos données, résultats et publications de recherche.
