Les enjeux de la patrimonialisation et de la réutilisation des données qualitatives de la recherche en Sciences humaines et sociales

Les archives de la recherche sont par nature passionnantes puisqu’elles permettent de comprendre comment les découvertes se font et comment la science évolue de jour en jour. L’arrivée du numérique a fait surgir de nouvelles possibilités pour la diffusion notamment de ces données, mais aussi de nouveaux challenges, en termes d’archivage entre autres.

L’archivage, le partage et la réutilisation des données qualitatives des SHS soulèvent de nombreuses questions et les différents acteurs concernés, les professionnels de l’IST et les chercheurs, peuvent avoir des avis divergents. Comprendre les points de vue de chacun et déterminer dans quelle mesure celles-ci peuvent être compatibles sont les enjeux de ce mémoire.

URL : Les enjeux de la patrimonialisation et de la réutilisation des données qualitatives de la recherche en Sciences humaines et sociales

Alternative location : http://www.enssib.fr/bibliotheque-numerique/notices/66007-les-enjeux-de-la-patrimonialisation-et-de-la-reutilisation-des-donnees-qualitatives-de-la-recherche-en-sciences-humaines-et-sociales

DataCite au service des données scientifiques : Identifier pour valoriser

Les données de la recherche, sous forme d’objets numériques très divers, sont en train de trouver leur place dans les services d’information scientifique et technique (IST), principalement – mais pas uniquement – comme compléments des publications qui s’appuient sur ces données.

L’intégration de différents types de ressources numériques avance, et doit être accompagnée par des standards d’interopérabilité, des formats communs de métadonnées et des possibilités de lier ces contenus entre eux et de les citer de manière normalisée.

Le consortium international DataCite, dans lequel l’Inist-CNRS représente la France, s’est mis comme objectif de soutenir et accélérer cette évolution. Il opère en particulier comme une agence d’enregistrement de DOI (Digital Object Identifier), considérant ces DOI, déjà bien établis dans le monde de l’édition, comme un outil efficace pour identifier les données de manière pérenne, pour ainsi faciliter leur découverte et pour y accéder, et puis pour les citer.

DataCite a développé son propre schéma de métadonnées et a mis en place des fonctionnalités spécifiques qui favorisent le partage et la réutilisation des données. Une telle valorisation s’inscrit en particulier dans une approche de pleinement bénéficier du potentiel des open data.

Elle est aussi une contribution essentielle à une meilleure reconnaissance du travail scientifique de production, gestion et mise à disposition de données, et notamment sa prise en compte dans les critères d’évaluation.

Il est d’ailleurs encourageant de voir que ces critères se s’ouvrent à des métriques alternatives, y compris celles concernant les données. Le sujet particulier de la citation des données a récemment été l’objet de plusieurs initiatives internationales visant à harmoniser les pratiques et émettre des recommandations.

Elles ont convergé, à travers le Data Citation Synthesis Group, vers quelques principes en train d’être largement reconnus et acceptés. Dans ce contexte, les éditeurs doivent s’adapter et clairement définir leurs politiques en termes de liens entre données et publications. On observe d’ailleurs une tendance forte vers des accords entre éditeurs et réservoirs de données.

Les actions et services de DataCite s’intègrent dans d’autres structures et initiatives internationales mises en place autour des données de la recherche et des identifiants pérennes: Research Data Alliance, WDS-ICSU, CODATA, EPIC, Data Citation Index, etc.

Un exemple particulier présente le projet européen ODIN, où DataCite et l’initiative ORCID pour la création d’identifiants d’auteurs tentent de connecter les différents types d’identifiants.

URL  : http://eprints.rclis.org/28188/

The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship

There is an urgent need to improve the infrastructure supporting the reuse of scholarly data. A diverse set of stakeholders—representing academia, industry, funding agencies, and scholarly publishers—have come together to design and jointly endorse a concise and measureable set of principles that we refer to as the FAIR Data Principles.

The intent is that these may act as a guideline for those wishing to enhance the reusability of their data holdings. Distinct from peer initiatives that focus on the human scholar, the FAIR Principles put specific emphasis on enhancing the ability of machines to automatically find and use the data, in addition to supporting its reuse by individuals.

This Comment is the first formal publication of the FAIR Principles, and includes the rationale behind them, and some exemplar implementations in the community.

URL : The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship

Alternative location : http://www.nature.com/articles/sdata201618

Assessing Research Data Management Practices of Faculty at Carnegie Mellon University

INTRODUCTION

Recent changes to requirements for research data management by federal granting agencies and by other funding institutions have resulted in the emergence of institutional support for these requirements. At CMU, we sought to formalize assessment of research data management practices of researchers at the institution by launching a faculty survey and conducting a number of interviews with researchers.

METHODS

We submitted a survey on research data management practices to a sample of faculty including questions about data production, documentation, management, and sharing practices. The survey was coupled with in-depth interviews with a subset of faculty. We also make estimates of the amount of research data produced by faculty.

RESULTS

Survey and interview results suggest moderate level of awareness of the regulatory environment around research data management. Results also present a clear picture of the types and quantities of data being produced at CMU and how these differ among research domains. Researchers identified a number of services that they would find valuable including assistance with data management planning and backup/storage services. We attempt to estimate the amount of data produced and shared by researchers at CMU.

DISCUSSION

Results suggest that researchers may need and are amenable to assistance with research data management. Our estimates of the amount of data produced and shared have implications for decisions about data storage and preservation.

CONCLUSION

Our survey and interview results have offered significant guidance for building a suite of services for our institution.

URL : Assessing Research Data Management Practices of Faculty at Carnegie Mellon University

DOI : http://doi.org/10.7710/2162-3309.1258

Research Data Services in Academic Libraries: Data Intensive Roles for the Future?

Objectives

The primary objectives of this study are to gauge the various levels of Research Data Service academic libraries provide based on demographic factors, gauging RDS growth since 2011, and what obstacles may prevent expansion or growth of services.

Methods

Survey of academic institutions through stratified random sample of ACRL library directors across the U.S. and Canada. Frequencies and chi-square analysis were applied, with some responses grouped into broader categories for analysis.

Results

Minimal to no change for what services were offered between survey years, and interviews with library directors were conducted to help explain this lack of change.

Conclusion

Further analysis is forthcoming for a librarians study to help explain possible discrepancies in organizational objectives and librarian sentiments of RDS.

URL : Research Data Services in Academic Libraries: Data Intensive Roles for the Future?

DOI : http://dx.doi.org/10.7191/jeslib.2015.1085

Research data management services in academic research libraries and perceptions of librarians

The emergence of data intensive science and the establishment of data management mandates have motivated academic libraries to develop research data services (RDS) for their faculty and students. Here the results of two studies are reported: librarians’ RDS practices in U.S. and Canadian academic research libraries, and the RDS-related library policies in those or similar libraries. Results show that RDS are currently not frequently employed in libraries, but many services are in the planning stages.

Technical RDS are less common than informational RDS, RDS are performed more often for faculty than for students, and more library directors believe they offer opportunities for staff to develop RDS-related skills than the percentage of librarians who perceive such opportunities to be available. Librarians need opportunities to learn more about these services either on campus or through attendance at workshops and professional conferences.

URL : Research data management services in academic research libraries and perceptions of librarians

DOI : http://dx.doi.org/10.1016/j.lisr.2013.11.003

 

Open Journal Systems and Dataverse Integration– Helping Journals to Upgrade Data Publication for Reusable Research

This article describes the novel open source tools for open data publication in open access journal workflows. This comprises a plugin for Open Journal Systems that supports a data submission, citation, review, and publication workflow; and an extension to the Dataverse system that provides a standard deposit API.

We describe the function and design of these tools, provide examples of their use, and summarize their initial reception. We conclude by discussing future plans and potential impact.

URL : http://journal.code4lib.org/articles/10989