Documents  plan de gestion de données | enregistrements trouvés : 10

« Le portail OPIDoR est mis en place et hébergé par l’Inist-CNRS. Il met à disposition de la communauté de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche un ensemble d’outils et de services facilitant la gestion et la valorisation des données afin de répondre aux critères d’intégrité, reproductibilité et aux principes FAIR qui visent à rendre les données Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables.

Trois services sont actuellement proposés :

• DMP OPIDoR accompagne les chercheurs et leurs partenaires dans l’élaboration d’un plan de gestion de données, élément clé d’une bonne gestion.
• Cat OPIDoR est un catalogue permettant d’identifier les services dédiés aux données de la recherche.
• Un service d’attribution d’identifiants pérennes DOI (Digital Object Identifier) aux objets issus de la recherche est proposé par l’Inist-CNRS, membre du consortium Datacite »

Ce guide est la traduction française de « Open Science Training Handbook » initialement rédigé en 2019 dans le cadre du programme européen FOSTER

Une première traduction a été réalisée en 2020 au cours d’un sprint en ligne d’une seule journée avec le soutien d’une traductrice professionnelle et d’une facilitatrice. La mise à jour 2023 de la traduction française a été réalisée par Florence Bouchet Moneret, Romain Féret, Sacha Hodencq et Alain Marois dans le cadre des travaux du collège Compétences et formations.

Le guide rassemble des ressources sur de nombreuses thématiques, allant de concepts généraux de la science ouverte jusqu’à des points spécifiques comme par exemple les licences ou les plateformes collaboratives, le tout sous licence libre.

Les usagers et citoyens attendent des services publics la même agilité que celle des géants de la tech. Les collectivités territoriales ne peuvent non plus passer à côté des nouvelles manières de travailler, et de produire, permises par les usages des données.
Mais comment faire ? Comment généraliser, chez tous les agents, et dans toutes les collectivités, une culture de la data qui permette de professionnaliser sa collecte, son traitement, sa diffusion ? Comment en faire un outil d'aide à la décision ? Comment transposer l'éthique public dans le champ des données numériques ?

Cahier détaché n°2 de la revue "La gazette des Communes", 2022(2599/2)

Les usagers et citoyens attendent des services publics la même agilité que celle des géants de la tech. Les collectivités territoriales ne peuvent non plus passer à côté des nouvelles manières de travailler, et de produire, permises par les usages des données.
Mais comment faire ? Comment généraliser, chez tous les agents, et dans toutes les collectivités, une culture de la data qui permette de professionnaliser sa collecte, son traitement, sa diffusion ? Comment en faire un outil d'aide à la décision ? Comment transposer l'éthique public dans le champ des données numériques ?

Cahier détaché n°2 de la revue "La gazette des Communes", 2022(2599/2)

Le “Guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la Recherche v2.0” s’adresse à toute personne souhaitant se former à la gestion des données de la recherche “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable et Réutilisable).
Il rassemble des références de communications et de formations récentes sur la gestion des données faites par les réseaux et fournit des ressources pour la gestion des données.

Le Data Management Plan (DMP) ou Plan de gestion de données (PGD) est un document synthétique et évolutif qui aide à organiser et anticiper toutes les étapes du cycle de vie de la donnée. Il explique pour chaque jeu de données comment seront gérées les données d’un projet, depuis leur création ou collecte jusqu’à leur partage et leur archivage.
Le plan de gestion de données s’appuie sur le cycle de vie des données qui désigne les différentes étapes de traitement des données au cours d’un projet de recherche.

Le mot mystère est un jeu sérieux parcourant les lettres de l’alphabet autour de termes utilisés dans le domaine des données de recherche.
Pour chaque lettre de l’alphabet, vous avez une question et deux propositions. Une seule est correcte et vous permet d’accéder à la question suivante. Si vous avez besoin d’aide, un indice vous permet d’en savoir plus grâce à un lien vers des ressources complémentaires.

Après avoir consulté cette ressource, vous devriez être capable de :
- évaluer votre niveau de connaissance sur le vocabulaire de la gestion des données de recherche ;
- améliorer vos connaissances en approfondissant les sujets abordés grâce aux liens proposés.

À vous de jouer !

Après avoir consulté cette ressource, vous devriez être capable de :
- comprendre l’intérêt d’un Plan de Gestion de Données (PGD);
- identifier les interlocuteurs qui peuvent vous aider à le rédiger;
- connaître les modèles de PGD existants;
- choisir un outil de rédaction du PGD;
- rédiger un PGD suivant le cycle des données;
- anticiper les coûts liés à la gestion des données.

Promulguée en 2016, la loi pour une République numérique1 (LRN) comporte plusieurs mesures sur lesquelles vient s’appuyer la politique nationale de science ouverte. Ces mesures sont transposées, notamment, dans le Code de la recherche et dans le Code régissant les relations entre le public et l'administration (CRPA). Le présent guide vise à proposer des recommandations pour l’application de ces mesures. En particulier, il propose des éléments d’interprétation de l'article 30 de la loi (devenu article L. 533-4 du Code de la recherche2), qui est connu pour être une disposition majeure en matière de publication des écrits scientifiques (alinéas I et III), en ce qu’il instaure un droit pour les chercheurs au dépôt de leurs publications en archive ouverte, moyennant le respect de certaines conditions.