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Gestion des données de recherche

Guide sur la gestion des données de recherche

À qui s'adresse ce guide?

Ce guide s’adresse à toutes les personnes intéressées à en savoir davantage sur la gestion des données de recherche. Il fournit plusieurs informations ainsi que des liens vers des ressources utiles et les principales sources d'information sur le sujet.

Les chercheurs et chercheuses de l'UQAM trouveront dans l'Assistant PGD, qui est un outil d'aide à la création d'un plan de gestion de données, les ressources que l'Université met à leur disposition pour les aider à gérer leurs données de recherche.

Une équipe institutionnelle est mandatée pour répondre aux questions: gdr@uqam.ca

Voir aussi:
Gestion des données de recherche (UQAM. Service de la recherche et de la création)

Carrefour gestion des données de recherche (Université du Québec)

Comprendre la gestion des données de recherche

Qu'est-ce qu'une donnée de recherche?

« Les données de la recherche sont définies comme des enregistrements factuels (chiffres, textes, images et sons), qui sont utilisés comme sources principales pour la recherche scientifique et sont généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider des résultats de recherche. » (OCDE, 2007)

Exemples: Données d'observation sur le terrain, d'expérimentation en laboratoire, de simulation logicielle, de compilation, résultats de sondage ou d'enquête, interview, etc.

Voir aussi en vidéo comment des chercheurs les définissent


Qu'est-ce que la gestion des données de recherche (GDR)?

La gestion des données de recherche consiste à gérer l’entreposage,  l’accès et  la conservation des données produites au cours d’un projet de recherche. Elle intervient donc  tout au long du cycle de vie des données.

La gestion des données permet de:

  • prévenir le risque de perte de données en conservant celles-ci en toute sécurité;
  • prévenir l’incapacité de prouver et valider les résultats de la recherche;
  • assurer l’intégrité des données de recherche;
  • éviter une répétition coûteuse de la collecte de données;
  • prévenir des violations accidentelles de la vie privée et de la législation éthique;
  • offrir des possibilités de collaboration avec d’autres chercheurs;
  • faciliter le traitement et l’analyse grâce à une organisation efficace des fichiers et données;
  • s’assurer du respect des attentes et des politiques des organismes subventionnaires, des établissements ou des éditeurs de revues, relatives aux données de recherche.

Le cycle de vie des données de recherche (research data lifecycle) illustre les étapes de la gestion des données et de leur circulation à partir du début d'un projet de recherche jusqu'à sa fin. Il existe plusieurs représentations du cycle de vie des données de recherche.

 

Les principes FAIR décrivent comment les données doivent être organisées pour les rendre plus facilement repérables, accessibles, interopérables et réutilisables. Ils visent une science aussi ouverte que possible ou fermée que nécessaire.

 

 Source: Sangya, P. (2016, 17 novembre). FAIR guiding principles for data resources.Wikimedia Commons. https://commons.wikimedia.org/wiki/File:FAIR_data_principles.jpg  
 

  • F : (Findable) Facile à trouver
  • A : (Accessible) Accessible
  • I : (Interoperable) Interopérable
  • R : (Reusable) Réutilisable

Pour en savoir plus :

FAIR principles (GO FAIR)
Principes FAIR (sur le site du Dépôt fédéré des données de recherche)