Science ouverte et plan de gestion des données de recherche

Résumé

Résumé en français

Support du séminaire des groupes thématiques numériques sur la science ouverte et le plan de gestion des données de recherche (20/01/21) : 1. Le cadre de la science ouverte 2. Les données de la recherche 3. Le cadre juridique 4. Le plan de gestion de données.

Résumé en anglais

Support for the Digital Thematic Group Seminar on Open Science and the Research Data Management Plan (20/01/21) : 1. Open science 2.  Research data 3. Legal conditions 4. The data management plan.

Contexte

Dans l’organisation des Groupes thématiques numériques#GTnum 2020-2022, le plan de gestion des données (PGD), suivant le modèle établi par l’ANR, figure désormais parmi les documents à communiquer, en cours de travaux et à finaliser au terme des deux ans d’activité.

Le présent billet est issu d’un premier séminaire sur ce thème, qui s’est tenu le 20/01/21 entre le ministère, ses opérateurs et les partenaires scientifiques.

Les objectifs de ce travail commun sur le PGD sont les suivants :

  • œuvrer à une structuration et à une pérennisation des données de la recherche sur le numérique éducatif, par une démarche de partage, d’ouverture, au service de la communauté éducative et de la construction des politiques publiques ;
  • agir collectivement dans le cadre du plan national sur la science ouverte du MESRI, en s’appuyant sur les dynamiques européenne et internationale ;
  • établir une gouvernance des données et co-construire une méthodologie sur les données de la recherche (dans leurs dimensions scientifiques, pédagogiques, éthiques et juridiques).

Ce séminaire s’est déroulé avec l’appui précieux et l’expertise de Mme Justine Ancelin-Fabre, co-responsable de l’URFIST Paris, dont le support de présentation figure ci-dessous dans les documents à télécharger (extraits ci-dessous).

Repères et dossier documentaire

1. Le cadre de la science ouverte

La loi sur la République numérique (2016)

1. Publications : un nouveau droit pour les auteurs

Article 30 : Quand une recherche est financée à au moins 50% par l’Etat, l’auteur dispose de la faculté de déposer dans une archive ouverte le manuscrit auteur accepté, 6 mois (STM) ou 12 mois (SHS) après publication. Si le contrat dit le contraire, il est réputé non écrit.

2. Données : une nouvelle obligation pour les universités et les organismes

Article 6 : principe d’ouverture par défaut pour toutes les données administratives (dans lesquelles on compte les données de la recherche). Cela porte sur des données « achevées ».

Dacos, M. (2020). La science ouverte Pourquoi ? Comment ? Jusqu’où ? https://doi.org/10.5281/ZENODO.3714508

Extrait

« Art. L. 533-4.-I.-Lorsqu’un écrit scientifique issu d’une activité de recherche financée au moins pour moitié par des dotations de l’Etat, des collectivités territoriales ou des établissements publics, par des subventions d’agences de financement nationales ou par des fonds de l’Union européenne est publié dans un périodique paraissant au moins une fois par an, son auteur dispose, même après avoir accordé des droits exclusifs à un éditeur, du droit de mettre à disposition gratuitement dans un format ouvert, par voie numérique, sous réserve de l’accord des éventuels coauteurs, la version finale de son manuscrit acceptée pour publication, dès lors que l’éditeur met lui-même celle-ci gratuitement à disposition par voie numérique ou, à défaut, à l’expiration d’un délai courant à compter de la date de la première publication. Ce délai est au maximum de six mois pour une publication dans le domaine des sciences, de la technique et de la médecine et de douze mois dans celui des sciences humaines et sociales. »

Source : LOI n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique, 2016-1321 (2016). https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do;jsessionid=7A0875A35DB8D22B6B211E5FF01D5AE1.tplgfr43s_2?cidTexte=JORFTEXT000033202746&categorieLien=id

Le plan science ouverte (2018)

“1 – Rendre obligatoire la publication en accès ouvert des articles et livres issus

de recherches financées par appel d’offres sur fonds publics.

2 – Créer un fond pour la science ouverte.

3 – Soutenir l’archive ouverte nationale HAL et simplifier le dépôt par les chercheurs qui publient en accès ouvert sur d’autres plateformes dans le monde.

4 – Rendre obligatoire la diffusion ouverte des données de recherche issues de programmes financés par appels à projets sur fonds publics.

5 – Créer la fonction d’administrateur des données et le réseau associé au sein des établissements.

6 – Créer les conditions et promouvoir l’adoption d’une politique de données ouvertes associées aux articles publiés par les chercheurs.”

Source : Ministère de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation. (2018, juillet 4). Plan national pour la science ouverte. Ministère de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation. //www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid132529/le-plan-national-pour-la-science-ouverte-les-resultats-de-la-recherche-scientifique-ouverts-a-tous-sans-entrave-sans-delai-sans-paiement.html

Le plan S (2018)

A l’échelle européenne, pour les publications scientifiques, le plan S entre en application en 2021.

« Les publications financées par des fonds publics doivent être librement et immédiatement accessibles dans des revues ou des plateformes en accès ouvert ou dans des archives ouvertes à compter de janvier 2021. »

Source : Comité pour la science ouverte, & Coalition S. (2019). Principes et recommandations pour la mise en œuvre du Plan S. Ouvrir la Science. https://www.ouvrirlascience.fr/principes-et-recommandations-pour-la-mise-en-oeuvre-du-plan-s

Les enjeux de la science ouverte 

Source : Féret, R., Bracco, L., Cheviron, S., Lehoux, E., Arènes, C., & Li, L. (2020). Améliorer son projet ANR grâce à la Science Ouverte. https://doi.org/10.5281/zenodo.3769954

La science ouverte : quelles compétences ?

Source : McCaffrey, C., Meyer, T., Riera Quintero, C., Swiatek, C., Marcerou-Ramel, N., Gillén, C., Clavel, K., Wojciechowska, A., Brinken, H., Prevoo, M., & Egerton, F. (2020). Open Science Skills Visualisation—Visualisation des compétences en science ouverte. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3949412

Source : Comité pour la science ouverte. (2020). Passeport pour la Science Ouverte : Guide pratique à l’usage des doctorants. Ouvrir la Science. https://www.ouvrirlascience.fr/passeport-pour-la-science-ouverte-guide-pratique-a-lusage-des-doctorants

2. Les données de la recherche

Définition des données de la recherche

Définition de l’OCDE

Source : OCDE. (2007, avril 12). Principes et lignes directrices de l’OCDE pour l’accès aux données de la recherche financée sur fonds publics [Text]. OECD ILibrary. https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-principles-and-guidelines-for-access-to-research-data-from-public-funding_9789264034020-en-fr?mlang=fr

Autres définitions

(1) « Ensemble d’informations factuelles enregistrées sur des supports, produites ou collectées, selon divers procédés au cours d’un processus de recherche. » Source : Reymonet, N., Moysan, M., Cartier, A., & Délémontez, R. (2018). Réaliser un plan de gestion de données « FAIR » : Modèle. https://archivesic.ccsd.cnrs.fr/sic_01690547v2

(2) « Les données de la recherche, ou données de recherche, ou données scientifiques, peuvent être définies comme l’ensemble des informations collectées, observées ou créées sous une forme numérique dans le cadre d’un projet de recherche.

On distingue généralement les grandes catégories de données suivantes :

  • données d’observation : données d’enquêtes, données de télédétection, données d’échantillonnage, enregistrements sur le terrain, images numériques en microscopie…données expérimentales : séquences de gènes, chromatogrammes, résultats d’essais agronomiques, de sélection végétale ou animale…
  • modèles et simulations : modèles climatiques, modèles économiques, modèles de croissance des plantes, modèles de production agricole, modèles multi-agents de gestion des ressources renouvelables, modèles d’accompagnement ou companion modelling…
  • données dérivées ou compilées : bases de données issues de la compilation d’un ensemble de données collectées et/ou créées, résultats de fouille de texte (text mining) ou de fouille de données (data mining). »

Source : Deboin, M.-C. (2020). S’initier en ligne aux données de la recherche et à leur gestion. CIRAD. https://doi.org/10.18167/COOPIST/0055

Diversité des données de la recherche

Cycle de vie des données

Source : URFIST de Bretagne et des Pays de la Loire. (2020). Pourquoi et comment rédiger un PGD / DMP. https://www.sites.univ-rennes2.fr/urfist/ressources/pourquoi-et-comment-rediger-un-pgd-dmp

Principes FAIR

Définition

« Principes  d’ouverture  des  données,  qui  visent  à  les  rendre  Faciles  à  trouver  (Findable), Accessibles (Accessible), Interopérables (Interoperable), Réutilisables (Reusable). »

Source : Féret, R., Bracco, L., Cheviron, S., Lehoux, E., Arènes, C., & Li, L. (2020). Améliorer son projet ANR grâce à la Science Ouverte. https://doi.org/10.5281/zenodo.3769954

Source : URFIST de Bretagne et des Pays de la Loire. (2020). Pourquoi et comment rédiger un PGD / DMP. https://www.sites.univ-rennes2.fr/urfist/ressources/pourquoi-et-comment-rediger-un-pgd-dmp

3. Le Cadre juridique

Cadre général

  • Loi CADA (1978)
  • Loi Valter (2015)
  • Loi République numérique (2016)
  • Règlement général sur la protection des données – RGPD (2016, entré en application en 2018)

Parmi les impacts du RGPD sur les données de recherche : la déclaration au registre du traitement des données à caractère personnel.

Principe de propriété (cas du financement public) : le financeur n’est pas propriétaire des données mais peut cadrer avec ses conditions contractuelles (PGD, principes FAIR).

Précision sur le lien cadre juridique/PGD : réaliser un PGD ne signifie pas automatiquement que l’ensemble des données seront ouvertes, c’est d’abord un travail de documentation et d’anticipation.

Source : Le droit des données. (2020). Science ouverte – Université de Strasbourg. https://scienceouverte.unistra.fr/en/donnees-de-la-recherche/droit-des-donnees/

Exceptions à l’ouverture des données

1. Données à caractère personnel sans consentement.

2. Données présentant des risques pour la sécurité publique ou la sécurité de l’établissement.

3. Secret défense.

4. Secret professionnel.

5. Secret des affaires.

6. Secrets industriels et commerciaux.

7. Données présentant des risques pour la protection du potentiel scientifique et technique de la nation.

Source : d’après ONERA (Office national d’études et de recherches aérospatiales). (2020, février 14). La science ouverte présentée par Marin Dacos. https://www.youtube.com/watch?v=e3N7wBNPzcU&t=3s&ab_channel=ONERA

Outils : Logigrammes sur les données de la recherche

1. Logigramme de l’Institut Pasteur « Mes données sont-elles soumises à une obligation réglementaire, contractuelle ou légale ? Que dois-je faire et que puis-je faire avec mes données ? »

Source : https://www.pasteur.fr/fr/file/20707/download

2. Logigramme de l’ Ecole Nationale des Ponts et Chaussées

Source : Ecole Nationale des Ponts et Chaussées. (2018). Données de la recherche : Qui a les droits, qui doit partager ? Ecole des Ponts – Espace chercheurs, ressources et services. https://espacechercheurs.enpc.fr/fr/logigramme_dynamique

Les données à caractère personnel (DCP)

Définition

« toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable (ci-après dénommée «personne concernée») ; est réputée être une «personne physique identifiable» une personne physique qui peut être identifiée, directement ou indirectement, notamment par référence à un identifiant, tel qu’un nom, un numéro d’identification, des données de localisation, un identifiant en ligne, ou à un ou plusieurs éléments spécifiques propres à son identité physique, physiologique, génétique, psychique, économique, culturelle ou sociale »

Source : CNIL. (2018). Le règlement général sur la protection des données—RGPD. CNIL. https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees/

Partage et ouverture des DCP : principes généraux

Les données à caractère personnel (DCP) ne sont pas des données publiques et ne sont donc pas soumises par défaut au principe d’ouverture.

Elles ne peuvent l’être qu’à condition, soit :

– d’être anonymisées ;

– qu’il y ait eu consentement des personnes (point à vérifier dans le cadre scolaire, notamment professeurs-élèves).

Mais le cadre RGPD permet, même sans anonymisation, leur partage dans le cadre d’une recherche, en restant dans le paradigme du FAIR.

Sources : Maurel, L. (2020). À qui appartiennent les données. MATE-SHS. https://mate-shs.cnrs.fr/actions/tutomate/tuto25-propriete-donnees-lionel-maurel/

Maurel, L. (2018). La réutilisation des données de la recherche après la loi pour une République numérique. In La diffusion numérique des données en SHS – Guide de bonnes pratiques éthiques et juridiques. Presses Universitaires de Provence. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01908766

Partage et ouverture des DCP : fondements juridiques

« Depuis 2016, la règlementation (Loi République numérique, Loi Valter) a fixé un principe général d’ouverture et de libre réutilisation des informations publiques (Open Data par défaut). Les données de la recherche constituent en principe de telles informations publiques. Guide d’ouverture des données de recherche du CoSo [Comité pour la science ouverte].

Néanmoins, la loi articule ces obligations d’ouverture avec la protection des données personnelles, en précisant que lorsqu’elles comportent des données personnelles, les informations publiques ne peuvent être rendues publiques « qu’après avoir fait l’objet d’un traitement permettant de rendre impossible l’identification de ces personnes » (anonymisation) ou avec le consentement des personnes concernées.

Les données peuvent être réemployées à des fins de recherche lorsqu’elles ont été anonymisées. Elles peuvent également l’être si les personnes ont donné leur consentement ou si le réemploi a été prévu par le traitement initial.

Sauf lorsque les données ont été anonymisées, le réemploi ne dispense pas des procédures qui réactualisent la conformité au RGPD : fondement licite du traitement, finalité explicite, légitime, proportionnalité des données, sécurisation des données, information des personnes …. »

Source : Institut des sciences humaines et sociales du CNRS (InSHS). (2019). Les sciences humaines et sociales et la protection des données à caractère personnel dans le contexte de la science ouverte—Guide pour la recherche. Ouvrir la Science. https://www.ouvrirlascience.fr/les-sciences-humaines-et-sociales-et-la-protection-des-donnees-a-caractere-personnel-dans-le-contexte-de-la-science-ouverte 

« Concernant (…) la diffusion [des données à caractère personnel] (à comprendre au sens de leur publication), le décret [du 1er août 2018] fixe [ces règles] :

Ces données ne peuvent pas être diffusées sans avoir été préalablement anonymisées sauf si l’intérêt des tiers à cette diffusion prévaut sur les intérêts ou les libertés et droits fondamentaux de la personne concernée. Pour les résultats de la recherche, cette diffusion doit être absolument nécessaire à sa présentation. Les données diffusées doivent être adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire au regard des finalités pour lesquelles elles sont traitées.

L’anonymisation est de mise, sauf dans les cas où il serait nécessaire à la présentation des résultats de la recherche d’être accompagnée de données identifiantes, sans que cela porte une atteinte disproportionnée aux droits et libertés des personnes concernées. Ces hypothèses devraient rester rares et cette dérogation sera dans tous les cas à manier avec grande précaution. »

Source : Maurel, L. (2018, juillet 18). Données personnelles et recherche scientifique : Quelle articulation dans le RGPD ? – S.I.Lex -. https://scinfolex.com/2018/07/18/donnees-personnelles-et-recherche-scientifique-quelle-articulation-dans-le-rgpd/

4. Le plan de gestion de données 

Introduction : à quelles questions répond un PGD ?

Source : URFIST de Bretagne et des Pays de la Loire. (2020). Pourquoi et comment rédiger un PGD / DMP. https://www.sites.univ-rennes2.fr/urfist/ressources/pourquoi-et-comment-rediger-un-pgd-dmp

Objectifs méthodologiques du PGD pour les GTnum

Le PGD a une fonction de checklist pour sensibiliser les équipes sur l’ensemble des points à aborder sur leurs données.

C’est aussi un outil de meilleure coordination entre les partenaires du projet.

Il permet de documenter et – autant que possible – de prévoir d’ouvrir les données récoltées, produites et traitées pour la préparation des productions finales.

Outil : Liste de vérification proposée par l’Institut Pasteur

Source : Institut Pasteur. (2019, février 26). Gérer ses données de recherche. Institut Pasteur. https://www.pasteur.fr/fr/ceris/bibliotheque/gerer-ses-donnees-recherche

Procédure pour établir un plan de gestion des données sur OPIDoR

Le PGD peut être établi et renseigné en utilisant le modèle de l’ANR qui est disponible dans DMP OPIDoR, où il peut être rempli en ligne.

https://dmp.opidor.fr/public_templates

Accès au modèle ANR

Partage du PGD dans sa phase de construction

Rubriques à renseigner

Onglet – Renseignements sur le projet

  • Titre du projet : Groupes thématiques numériques de la Direction du numérique pour l’éducation (Ministère de l’Éducation nationale, de la Jeunesse et des Sports) 2020-2022 nom_labo_porteur #_identifiant_réseaux_sociaux
  • Financeur : Ministère de l’Éducation nationale, de la Jeunesse et des Sports
  • Résumé du projet :
    • l’intitulé générique : « groupe thématique numérique 2020-2022 » et/ou « #GTnum 2020-2022 » ;
    • Paragraphe de présentation générale :

Les groupes thématiques numériques (GTnum), animés par des laboratoires universitaires et autres opérateurs publics, sont coordonnés par le bureau du soutien à l’innovation numérique et à la recherche appliquée de la Direction du numérique pour l’éducation (sous-direction de la transformation numérique-bureau TN2) du Ministère de l’Education nationale, de la Jeunesse et des Sports. Les GTnum ont pour objectif de mettre à disposition des équipes éducatives, de façon accessible et ouverte, un état de la recherche sur quelques grandes thématiques relatives au numérique dans l’éducation.

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Détail des champs à renseigner

Références

Ancelin-Fabre, J. (2019, novembre 28). Pourquoi et comment rédiger un Plan de gestion des données (PGD ou DMP) ?http://urfist.chartes.psl.eu/ressources/pourquoi-et-comment-rediger-un-plan-de-gestion-des-donnees-pgd-ou-dmp

Ancelin-Fabre, J. (2020a, mars 30). Accompagner la rédaction aux plans de gestion de données [PGD / DMP] : De l’appui aux chercheurs à la formation de formateurs [Billet]. UrfistInfo.https://urfistinfo.hypotheses.org/3520

Ancelin-Fabre, J. (2020b, août 24). Travailler à distance sur la médiatisation des plans de gestion de données : Retours d’expérience [Billet]. UrfistInfo.https://urfistinfo.hypotheses.org/3555

ANR. (2019, septembre 5). L’ANR met en place un plan de gestion des données pour les projets financés dès 2019. Agence nationale de la recherche. https://anr.fr/fr/actualites-de-lanr/details/news/lanr-met-en-place-un-plan-de-gestion-des-donnees-pour-les-projets-finances-des-2019/

Modèle ANR :

https://anr.fr/fileadmin/documents/2019/ANR-modele-PGD.pdf

Bizien, L., & Dom, V. (2019). Les données de la recherche AAU-CRENAU : Résultats de l’enquête sur les usages des chercheurs, doctorants et ingénieurs en matière de gestion de données [Research Report]. Centre de recherche nantais Architectures Urbanités. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02420916

Borgman, C. L. (2020). Qu’est-ce que le travail scientifique des données ? : Big data, little data, no data. In C. Matoussowsky (Trad.), Qu’est-ce que le travail scientifique des données ?  : Big data, little data, no data. OpenEdition Press. http://books.openedition.org/oep/14692

Bracco, L., Barthe, M., Cheviron, S., Faller, A., Hubert, M., Sylvie Steffan, Noël Thiboud, & Jean-Baptiste Vu Van. (2020, septembre 9). Former les professionnels de l’information et de la documentation aux données de la recherche en 45 minutes. https://doi.org/10.5281/zenodo.4020355

Carciofi, E. (2019, juin 17). Les données de la recherche. Aspects techniques & juridiques. Centre International de Recherche. http://www2.centre-cired.fr/Seminaires/Cycle-La-recherche-en-pratique-s/1-Libre-acces-et-edition-scientifique-mars-2019/article/Les-donnees-de-la-recherche-Aspects-techniques-juridiques-Politique

CNRS. (2020). Plan données de la recherche CNRS. CNRS. https://www.cnrs.fr/sites/default/files/pdf/Plaquette_PlanDDOR_Nov20.pdf

Comité pour la science ouverte, & Coalition S. (2019). Principes et recommandations pour la mise en œuvre du Plan S. Ouvrir la Science. https://www.ouvrirlascience.fr/principes-et-recommandations-pour-la-mise-en-oeuvre-du-plan-s

Comité pour la science ouverte. (2020). Passeport pour la Science Ouverte : Guide pratique à l’usage des doctorants. Ouvrir la Science. https://www.ouvrirlascience.fr/passeport-pour-la-science-ouverte-guide-pratique-a-lusage-des-doctorants

Cotte, D. (2017). Les données de la recherche Un objet de la recherche en sciences humaines et sociales ? Études digitales 2016 – 2, n° 2. Le gouvernement des données, 23‑39. https://doi.org/10.15122/isbn.978-2-406-07064-1.p.0023

CRediT – Contributor Roles Taxonomy. (2019). CASRAI.https://casrai.org/credit/

Deboin, M.-C. (2020). S’initier en ligne aux données de la recherche et à leur gestion. CIRAD. https://doi.org/10.18167/COOPIST/0055 

Décret n° 2017-638 du 27 avril 2017 relatif aux licences de réutilisation à titre gratuit des informations publiques et aux modalités de leur homologation—Légifrance. (2017). Légifrance.https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000034502557?r=N5uTe49mPp

Donati, C. S. (2020, octobre 9). À qui appartiennent les données ? [Billet]. Le réservoar. https://oaamu.hypotheses.org/2513

DoRANum – Données de la recherche : Apprentissage Numérique. (2018). https://doranum.fr/

Minute DMP

Fiche synthétique DMP

Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche. (2020, juin 23). DoRANum. https://doranum.fr/enjeux-benefices/parcours-interactif-sur-la-gestion-des-donnees-de-la-recherche/

Ecole Nationale des Ponts et Chaussées. (2018). Données de la recherche : Qui a les droits, qui doit partager ? Ecole des Ponts – Espace chercheurs, ressources et services. https://espacechercheurs.enpc.fr/fr/logigramme_dynamique

FAIR-Aware : Assess Your Knowledge of FAIR. (2020, juillet 3). FAIRsFAIR. https://www.fairsfair.eu/fair-aware

Féret, R., Lafosse, Y., Maussang, K., & Stoll, V. (2019, novembre 22). Rédiger un Plan de Gestion de Données (PGD) : Retours d’expérience, bonnes pratiques, outils et services d’accompagnement pour guider les équipes de recherche.https://doi.org/10.5281/zenodo.3550557

Féret, R., Bracco, L., Cheviron, S., Lehoux, E., Arènes, C., & Li, L. (2020). Améliorer son projet ANR grâce à la Science Ouverte. https://doi.org/10.5281/zenodo.3769954

Gadd, E. (2020, janvier 20). CRediT Check – Should we welcome tools to differentiate the contributions made to academic papers? Impact of Social Sciences. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2020/01/20/credit-check-should-we-welcome-tools-to-differentiate-the-contributions-made-to-academic-papers/ 

Heude, C. (2021). Guides thématiques : Données de la recherche – comprendre le droit et l’éthique. Sciences Po Bibliothèque. https://sciencespo.libguides.com/donnees-de-la-recherche/reglementation-ethique

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IST IRD – Service IST de l’Institut de Recherche pour le Développement. (2018, septembre 21). Gerer ses données avec un Plan de Gestion de Donnees (PGD/DMP). 20/09… [Education].https://www.slideshare.net/IST_IRD/grer-ses-donnes-avec-un-plan-de-gestion-de-donnes-pgddmp

Jacques S. (2018). Créer, préserver, communiquer. Une étude comparative du records management et des plans de gestion des données. ENSSIB. Consulté 28 novembre 2018, à l’adresse https://www.enssib.fr/bibliotheque-numerique/documents/68361-creer-preserver-communiquer-une-etude-comparative-du-records-management-et-des-plans-de-gestion-des-donnees.pdf

Lehmans, A. (2018). L’horizon d’une culture de la donnée ouverte : De l’utopie aux pratiques de gouvernance des données. Revue COSSI : Communication, Organisation, Société du Savoir et Information. https://revue-cossi.info/numeros/n-4-2018-big-data-thick-data/708-1-2018-revue-lehmans

Locatelli, L. (2020, avril 23). Rédaction d’un plan de gestion de données : Retour d’expérience. [Billet]. Le blog d’Huma-Num et de ses consortiums.https://humanum.hypotheses.org/6048

McCaffrey, C., Meyer, T., Riera Quintero, C., Swiatek, C., Marcerou-Ramel, N., Gillén, C., Clavel, K., Wojciechowska, A., Brinken, H., Prevoo, M., & Egerton, F. (2020). Open Science Skills Visualisation—Visualisation des compétences en science ouverte. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3949412

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Documents à télécharger

Science ouverte et PGD – Séminaire GTnum 20/01/21

Support de présentation URFIST Paris

A consulter aussi

DNE-TN2. (2021, janvier 18). Groupes thématiques numériques 2020-2022 : Présentation et axes de travail [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2546

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