# Anticiper et déposer les données de recherche :
introduction aux principes FAIR

Emmanuelle Morlock

► To cite this version:

Emmanuelle Morlock. Anticiper et déposer les données de recherche : introduction aux principes FAIR. École thématique. Ecole d'été du Consortium DISTAM 2024, L'arbresle, Couvent de la Tourette, France. 2024. hal-04774928

HAL Id: hal-04774928

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# Anticiper et déposer les données de recherche : introduction aux principes FAIR

Emmanuelle Morlock
IR CNRS – HiSoMA, Biblissima+

École d'été du consortium DISTAM - 9 juillet 2024 - Couvent de la Tourette
# Qui parle ? IR au laboratoire HiSoMA - dir. adj. Biblissima+

## PRÉSENTATION

HISOMA
Histoire et sources des mondes antiques

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Le laboratoire HISOMA mène des recherches sur les mondes anciens abordés à travers les disciplines spécialisées des Sciences de l'Antiquité que sont l'archéologie, l'histoire, les études littéraires, la philologie, l'épigraphie, la numismatique, l'iconographie, sur une très longue période qui s'étend de l'Ancien Empire pharaonique à la fin de l'Antiquité tardive et dans un espace géographique cohérent qui correspond principalement aux civilisations de la Méditerranée antique.

Les travaux du laboratoire sont largement reconnus à l'étranger et sur certains programmes, HISOMA est même tête de réseau d'une recherche internationale.

Le laboratoire HISOMA est l'un des laboratoires constitutifs de la Fédération de recherche « Maison de l'Orient et de la Méditerranée Jean-Pouilloux ».

Il regroupe environ 80 chercheurs, enseignants-chercheurs, post-doctorants, ingénieurs et administratifs, rattachés à l'une de ses cinq tutelles (CNRS, Université Lyon 2, Université Lyon 3, Université de Saint-Etienne, ENS de Lyon), 70 doctorants et une centaine de chercheurs associés.

Une lettre d'information trimestrielle présente les actualités, les manifestations scientifiques, les missions sur le terrain, les projets, les publications, les stages de formation et la vie du laboratoire...

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Biblissima

PORTAIL BIBLISSIMA

↓ Explorer

↓ Rechercher

↓ Visualiser

FR | EN

Tout Biblissima

Rechercher une œuvre, une personne, un lieu, une cote, une enluminure...

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Bibliothèque virtuelle des bibliothèques, ce portail vous invite à découvrir l'histoire d'une partie des textes et livres qui ont été écrits, traduits, enluminés, collectionnés ou inventoriés depuis l'Antiquité jusqu'au XVIIe siècle.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

A propos de ce portail

https://portail.biblissima.fr / https://projet.biblissima.fr

Biblissima

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Observatoire des cultures écrites
de l'argile à l'imprimé
# Exemple de réalisation : le PGD de Biblissima+

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

zenodo.org/records/10131101

http://dmp.biblissima.fr
# Plan

1. Pourquoi anticiper le dépôt des données de recherche ?

2. Définitions : (Méta)données, jeux de données, dépôts...

3. Introduction au principe FAIR

4. Application sur un projet fictif
Pourquoi anticiper ?
# 1. Les données sont aussi importantes que les publications

> "Data should be considered legitimate, citable products of research. Data citations should be accorded the same importance in the scholarly record as citations of other research objects, such as publications".

> => il faut être en mesure de les conserver en état d'être comprises et ré-utilisées

Data Citation Synthesis Group: Joint Declaration of Data Citation Principles.
Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
## 2. Les données numériques ont besoin d'une gestion continue et active

### Les 5 risques principaux

* Obsolescence (matériel, logiciels, formats)

* Vieillissement des supports

* Mauvaises manipulations

* Manque d'organisation

* Perte de la signification du contenu (documentation)

### Les solutions

* Copies et technologies de stockage multiples

* Veille technologique

* Privilégier les formats ouverts, les standards, les normes

* Conserver les métadonnées avec le document

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Métadonnées descriptives - Authenticité

Support - Environnement matériel

Environnement logiciel - Système d'exploitation
## 3. Pour s'inscrire dans la politique nationale de Science ouverte - A

2ème Plan national Science ouverte (2021-24)

**Axe 2 : Structurer, partager et ouvrir les données de la recherche**

Mettre en œuvre
l'obligation de diffusion
des données de
recherche financées sur
fonds publics.

Créer Recherche Data
Gouv, la plateforme
nationale fédérée des
données de la recherche.

Promouvoir l'adoption
d'une politique de
données sur l'ensemble
du cycle des données de
la recherche, pour les
rendre faciles à trouver,
accessibles,
operables et
réutilisables (FAIR).
## 3. Pour s'inscrire dans la politique nationale de Science ouverte - B

2ème Plan national Science ouverte (2021-24)

**Axe 3 – Ouvrir et promouvoir les codes sources produits par la recherche**

Valoriser et soutenir la **diffusion sous licence libre** des codes sources issus de recherches financées sur fonds publics.

**Mettre en valeur la production des codes sources** de l'enseignement supérieur, de la recherche et de l'innovation.

Définir et promouvoir une **politique en matière de logiciels libres.**
# Deuxième Plan national pour la science ouverte

* "Généraliser les pratiques de science ouverte en France"

* "Faire de la science ouverte la pratique habituelle et quotidienne"

* "Étendre le mouvement de partage des données, déjà généralisé en astronomie, en sismologie ou en génétique, aux autres disciplines"
Remarque : Il n'y a pas d'obligation au dépôt (mais une forte incitation...)

“Aussi ouvert que possible,
pas plus fermé que nécessaire”

En pratique :

* Il faut se renseigner sur les politiques de Science ouverte de ses établissements de tutelle (cf. FAQ PGD de l'ANR)

* Il est demandé (implicitly) d' évaluer les possibilités d'ouverture de chaque jeu de données collecté ou produit.

* En cas de non ouverture (contenus sous droits d'auteur, données sensibles ou données personnelles), il y a une justification à donner dans le PGD.

* Pas de "droit des données de recherche" : statut juridique parfois complexe
## 4. Il y a des coûts de gestion à financer / maîtriser

### Exemples

* Frais de personnel ou prestation de service

* Frais de stockage

* Frais de dépôt

* ...

### Dépense financière ou temps passé à "budgeter"

* le coût facturé par une plateforme ou un prestataire

* le temps de travail nécessaire pour préparer les données pour le partage ou la préservation
"On n'ouvre pas les données de la recherche comme on ouvrirait un robinet d'eau"

Anne-Laure Sterin

On ne rend pas les données compréhensibles par autrui ou réutilisables et en un clic...
Quelques définitions
# Définitions - 1

## Données

L'ensemble des données générées, collectées, modifiées, ou enrichies au cours d'un processus de recherche.

## Jeu de données

Une agrégation de données (brutes ou dérivées) regroupées pour former un ensemble cohérent. Concrètement : une collection de fichiers électroniques rassemblés selon des critères ou des niveaux de granularité laissés à l'appréciation des scientifiques.

## Métadonnées

Données servant à définir ou décrire d'autres données. Peuvent être administratives, descriptives, techniques etc.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>L'ensemble des données
générées, collectées, modifiées, ou enrichies au cours
d'un processus de recherche</figcaption></figure>
# Définitions - 2

## Dépôt

Démarche de diffusion et de préservation de jeux de données, dans une logique de “partage” ouvert facilitant la réutilisation.

Concrètement :

* Transfert d'un jeu de données dans un entrepôt (plateforme en ligne) avec renseignement d'un formulaire plus ou moins détaillé, constituant les métadonnées du dépôt.

* L'attribution d'identifiants uniques et pérenne de type **DOI** par l'entrepôt permet de citer le jeu de donnés (ou établir un lien solide avec des publications qui présentent les résultats obtenus avec ces données).

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Crédit: Ainsley Seago. doi:10.1371/journal.pbio.1001779.g001
# Quoi déposer ?

* Jeux de données

* validant des résultats

* garantissant l’intégrité scientifique

* valeur patrimoniale intrinsèque

* Codes sources et logiciels

* Aussi : méthodes (si applicable)
## Où déposer ?

Entrepôt de référence
dans votre discipline

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté

Égalité

Fraternité

recherche.data.gouv.fr

zenodo

nakala
# Nakala : identifiant pérenne, accès persistant, sécurisation

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Niveau avancé de préservation, en partenariat avec le CINES (sur demande).
<figure><img src="image_17.png" /></figure>
<figure><img src="image_18.png" /></figure>

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Digital Object Identifier

e.g. 10.1234/foo.bar

Optional. Did your publisher already assign a DOI to your upload? If not, leave the field empty and we will register a new DOI for you. A DOI allows others to easily and unambiguously cite your upload. Please note that it is NOT possible to edit a Zenodo DOI once it has been registered by us, while it is always possible to edit a custom DOI.

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Reserve DOI

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Publication date *

2019-04-19

Required. Format: YYYY-MM-DD. In case your upload was already published elsewhere, please use the date of first publication.

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Title *

Required.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Authors *

Family name, given names

Affiliation

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

ORCID (e.g.: 0000-0002-1825-0097)

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Optional.

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

+ Add another author

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Description *

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Required.

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Version

Optional. Mostly relevant for software and dataset uploads. Any string will be accepted, but semantically-versioned tag is recommended.

For more information on semantic versioning, see the Zenodo guide.
# New upload

Instructions: (i) Upload minimum one file or fill-in required fields (marked with a red star). (ii) Press "Save" to save your upload for editing later. (iii) When ready, press "Publish" to finalize and make your upload public.

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
Comment procéder ?
# Anticiper via le PGD / DMP

## Plan de gestion de données / Data Management Plan

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
1

Inventaires
questions
audits

Politiques

Consultations

<table><thead><tr><th>Data Stage</th><th>Output</th><th># of Files / Typical Size</th><th>Format</th><th>Other / Notes</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5" style="text-align: center; font-weight: bold;">Primary Data</td></tr><tr><td>Raw</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Processed</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Analyzed</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Finalized</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="5" style="text-align: center; font-weight: bold;">Ancillary Data</td></tr><tr><td>Ancillary Data #1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancillary Data #2</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

2

Choix d'un
modèle de
PGD/DMP

Modèle "Science europe"
recommandé par l'ANR

Saisie dans
un outil
collaboratif

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

3

Validation
organisationnelle,
technique,
archivistique..

Révisions

4

Dépots
(manuels ou
automatisés)

5

PGD/DMP de
fin de projet
# Etapes du dépôt d'un jeu de données

## 1. Préparation et documentation des données

* Sélection

* Structuration

* Vérifications (accord des co-auteurs, RGPD, vérifications scientifiques...)

* Préparation des données (nettoyage, renommage, exports vers des formats de diffusion, amélioration du niveau **FAIR**...)

* Préparation de la documentation jointe (fichiers README, dictionnaires de données, grilles d'analyses, etc.)

## 2. Choix de l'entrepôt

* Rassemblement des informations pour la fiche de métadonnées

## 3. Saisie des métadonnées / transfert des fichiers
<figure><img src="image_36.png" /></figure>
# Introduction aux principes FAIR
Findable

Accessible

Interoperable

Reusable

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Réutilisable

Interopérable

Accessible

Faciles à trouver

Principes génériques développés en **2014-2016** par un groupe de travail au sein de FORCE 11, une communauté internationale composée de chercheurs, d'éditeurs, de sociétés savantes, d'universités, de bibliothécaires, d'archivistes.

Rédigés sous forme de recommandations
<figure><img src="image_41.png" /></figure>

F indable

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

A ccessible

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

I nteroperable

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

R eusable

Faciles à trouver

* Identifiants pérennes

* (Méta)données riches, cherchables et trouvables en ligne

Accessible

Interopérable

Réutilisable
<figure><img src="image_45.png" /></figure>

## Faciles à trouver

* Identifiants pérennes

* (Méta)données riches, cherchables et trouvables en ligne

## Accessible

* (Méta)données récupérables via un protocole de communication standardisé ouvert

* Authentification et restrictions possibles

## Interopérable

## Réutilisable
<figure><img src="image_46.png" /></figure>

## Faciles à trouver

* Identifiants pérennes

* (Méta)données riches, cherchables et trouvables en ligne

## Accessible

* (Méta)données récupérables via un protocole de communication standardisé ouvert

* Authentification et restrictions possibles

## Interopérable

* Formats communs et standards

* Vocabulaires contrôlés

## Réutilisable
<figure><img src="image_47.png" /></figure>

## Faciles à trouver

* Identifiants pérennes

* (Méta)données riches, cherchables et trouvables en ligne

## Accessible

* (Méta)données récupérables via un protocole de communication standardisé ouvert

* Authentification et restrictions possibles

## Interopérable

* Formats communs et standards

* Vocabulaires contrôlés

## Réutilisable

* Données documentées (fichier readme)

* Licence d'utilisation explicite et lisible par machine

* Informations de provenance

* (Méta)données spécifiques à la discipline donnant le contexte nécessaire à la réutilisation scientifique
Les machines peuvent découvrir et utiliser les données automatiquement

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

## Faciles à trouver

* Identifiants pérennes

* (Méta)données riches, cherchables et trouvables en ligne

## Accessible

* (Méta)données récupérables via un protocole de communication standardisé ouvert

* Authentification et restrictions possibles

## Interopérable

* Formats communs et standards

* Vocabulaires contrôlés

## Réutilisable

Frendable
Accessible
Interoperable
Reusable

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

* Données documentées (fichier readme)

* Licence d'utilisation explicite et lisible par machine

* Informations de provenance

* (Méta)données spécifiques à la discipline donnant le contexte nécessaire à la réutilisation scientifique
3 concepts distincts : FAIR vs Open vs RDM

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

Source: Higman, R., Bangert, D., & Jones, S. (2019). Three camps, one destination: the intersections of research data management, FAIR and Open. Insights, 32(1), 18. DOI: http://doi.org/10.1629/uksg.468
# Progressivité du FAIR

Totally UNFAIR

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

FAIR data-restricted access

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Findable Usable for Humans

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

FAIR data-Open Access

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

FAIR metadata

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

FAIR data-Open Access/Functionally Linked Data

<figure><img src="image_58.png" /></figure>
<table><tr><td>5 Managed Data Assets</td><td>Enterprise Level. Data at this level is optimally managed at the most granular level in an environment offering data governance, master data management and reference data management capabilities.</td></tr><tr><td>4 Semantically Typed Data</td><td>Cross-community Level. This level focuses on cross-domain interoperability and is meant to be the level required for larger harmonization and integration projects.</td></tr><tr><td>3 Standardised Data</td><td>Community Level. Data at this level complies with community standard domain models, terminologies and formats, and is hosted in an environment offering searching and retrieval capabilities.</td></tr><tr><td>2 Described Data</td><td>Project Level. All datasets generated within a project are consistently described against a locally defined schema, controlled terminologies, and hosted in an environment offering data catalogue level searching capabilities.</td></tr><tr><td>1 Identifiable Data</td><td>Data Object level. Data at this level is identifiable as individual generic data objects and described by generic metadata elements. Hosting environment offers limited retrieval capabilities.</td></tr><tr><td>0 Single Use Data</td><td>No potential for re-use beyond lifetime of the research project</td></tr></table>
<figure><img src="image_59.png" /></figure>

DoRANum. Données de la recherche : apprentissage numérique [En ligne].France : DoRANum; 2019. Les principes FAIR [modifié le 04 décembre 2019 ; consulté le 07 juillet 2024]. Disponible : https://doranum.fr/enjeux-benefices/principes-fair_10_13143_z7s6-ed26/
# How to comply with Horizon Europe mandate for Research Data Management

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

## What are the requirements?

* The FAIR principles

* Developing a Data Management Plan (DMP)

* Providing access to research data in trusted repositories

* Validation (and re-use) requirements

* Costs of Research Data Management

## What are the requirements?

Proper Research Data Management (RDM) is mandatory for any Horizon Europe project generating or reusing research data. It is a key part of Horizon Europe's open science requirements.

In Horizon Europe, beneficiaries must manage the digital research data generated in the action ('data') responsibly, in line with the **FAIR principles**, and should at least do the following:

* Prepare a Data Management Plan (DMP) and keep it updated throughout the course of the project

* Deposit data in a trusted repository and provide open access to it ('as open as possible, as closed as necessary')

* Provide information (via the same repository) about any research output or any other tools and instruments needed to re-use or validate the data

Keep in mind that 'research data' is a very broad concept and certainly not limited to numerical/tabular data.
# How to make your data FAIR

Basic information with links to resources

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

Introduction

What is FAIR data?

Training materials

FAIR - in depth

How FAIR are your data?

More resources

## Introduction

Are you at the start of your project and planning to create research data? Read on to find out how to make it more findable, accessible, interoperable and reusable via the FAIR principles.

Why are the FAIR principles needed? The increasing availability of online resources means that data need to be created with longevity in mind. Providing other researchers with access to your data facilitates knowledge discovery and improves research transparency.

In this context, during the Lorentz Workshop "Jointly Designing a Data FAIRport" (2014), participants formulated the FAIR data vision to optimise data sharing and reuse by humans and machines, which resulted in the publication of *The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship*, published in "Scientific Data".

The FAIR principles describe how research outputs should be organised so they can be more easily accessed, understood, exchanged and reused. Major funding bodies, including the European Commission, promote FAIR data to maximise the integrity and impact of their research investment.
# Etude de cas
# Projet fictif : une édition de sources anciennes sur le web

## Données

Images d'objets
ex. statues egytiennes

## Données

Transcriptions en XML /TEI
(schéma EpiDoc)

## Codes sources

Plateforme de gestion et
d'indexation XML :
eXist-db
+
Système de publication :
TEI Publisher
# Inventaire

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>But de la collecte / création</td><td>Type</td><td>Format / standard</td><td>Provenance</td><td>Taille / volume</td></tr></thead><tbody><tr><td>Images des statues</td><td>Vérification des transcriptions et publication en vis à vis de la transcription</td><td>images 2D couleur et N&B</td><td>Tiff / Jpeg</td><td>Institut XXX</td><td>100 images / 4 To</td></tr><tr><td>Transcriptions</td><td>Publication en ligne</td><td>Texte</td><td>XML/TEI (EpiDoc)</td><td>Créés dans le cadre du projet</td><td>100 Mo</td></tr><tr><td>Application web</td><td>Site web dédié pour l'édition en ligne</td><td>Codes</td><td>XQuery - CSS - javascript</td><td>Base générée par TEI Publisher développée et enrichie par l'ingénieure web</td><td>500 Mo</td></tr></tbody></table>
# Quels objectifs/stratégies de dépôts / valorisation ?

## Images des statues

* Stockage ?

* Publication ?

* Dépôt ?

## fichiers TEI

* Stockage ?

* Publication ?

* Dépôt ?

## Codes TEI Publisher

* Stockage ?

* Publication ?

* Dépôt ?
# Quels objectifs/stratégies de dépôts / valorisation ?

## Images des statues

**Stockage** dans un cloud
Sharedocs-Huma-Num

**Publication** dans l'application
Web via un futur Serveur IIIF

**Pas de dépôt**

## fichiers TEI

**Stockage/Partage** via un
repository Gitlab Huma-Num

**Publication** dans l'application
web

**Partage/préservation** via
Nakala (collection dédiée) -
**Licence Etalab 2.0**

## Codes TEI Publisher

**Stockage/Partage** via un
repository Github

**Publication** sur une instance
exist-db via Huma-Num

**Partage/préservation** via
Zenodo (automatisé pour via
un versionnage) : application
web seule - **Licence GPLv3**
# Repérage FAIR simplifié avec le mini-questionnaire des Fair Implementation Profiles (FIP)

## ~ FIP mini-questionnaire ~
### Build your FAIR Implementation Profile

<table><thead><tr><th></th><th>Community description</th></tr></thead><tbody><tr><td>Name of Community</td><td>e.g. ENVRI</td></tr><tr><td>Description of Community</td><td></td></tr><tr><td>Supporting Links</td><td></td></tr><tr><td>Research Domain</td><td>e.g. Environmental Sciences</td></tr><tr><td>Data Steward</td><td>e.g. ORCID #</td></tr><tr><td>Date of FIP creation</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>FAIR principle</th><th>Question</th><th>FAIR enabling resource types</th><th>Your answers</th></tr></thead><tbody><tr><td>F1</td><td>What globally unique, persistent, resolvable identifiers do you use for metadata records?</td><td>Identifier type</td><td>e.g. PURL, DOI</td></tr><tr><td>F1</td><td>What globally unique, persistent, resolvable identifiers do you use for datasets?</td><td>Identifier type</td><td></td></tr><tr><td>F2</td><td>Which metadata schemas do you use for findability?</td><td>Metadata schema</td><td></td></tr><tr><td>F3</td><td>What is the technology that links the persistent identifiers of your data to the metadata description?</td><td>Metadata-Data linking mechanism</td><td></td></tr><tr><td>F4</td><td>In which search engines are your metadata records indexed?</td><td>Search engines</td><td></td></tr><tr><td>F4</td><td>In which search engines are your datasets indexed?</td><td>Search engines</td><td></td></tr><tr><td>A1.1</td><td>Which standardized communication protocol do you use for metadata records?</td><td>Communication protocol</td><td></td></tr><tr><td>A1.1</td><td>Which standardized communication protocol do you use for datasets?</td><td>Communication protocol</td><td></td></tr><tr><td>A1.2</td><td>Which authentication & authorisation technique do you use for metadata records?</td><td>Authentication & authorisation technique</td><td></td></tr><tr><td>A1.2</td><td>Which authentication & authorisation technique do you use for datasets?</td><td>Authentication & authorisation technique</td><td></td></tr><tr><td>A2</td><td>Which metadata longevity plan do you use?</td><td>Metadata longevity</td><td></td></tr><tr><td>I1</td><td>Which knowledge representation languages (allowing machine interoperation) do you use for metadata records?</td><td>Knowledge representation language</td><td></td></tr><tr><td>I1</td><td>Which knowledge representation languages (allowing machine interoperation) do you use for datasets?</td><td>Knowledge representation language</td><td></td></tr><tr><td>I2</td><td>Which structured vocabularies do you use to annotate your metadata records?</td><td>Structured vocabularies</td><td></td></tr><tr><td>I2</td><td>Which structured vocabularies do you use to encode your datasets?</td><td>Structured vocabularies</td><td></td></tr><tr><td>I3</td><td>Which models, schema(s) do you use for your metadata records?</td><td>Metadata schema</td><td></td></tr><tr><td>I3</td><td>Which models, schema(s) do you use for your datasets?</td><td>Data schema</td><td></td></tr><tr><td>R1.1</td><td>Which usage license do you use for your metadata records?</td><td>Data usage license</td><td></td></tr><tr><td>R1.1</td><td>Which usage license do you use for your datasets?</td><td>Data usage license</td><td></td></tr><tr><td>R1.2</td><td>Which metadata schemas do you use for describing the provenance of your metadata records?</td><td>Provenance model</td><td></td></tr><tr><td>R1.2</td><td>Which metadata schemas do you use for describing the provenance of your datasets?</td><td>Provenance model</td><td></td></tr></tbody></table>
FINDABLE

RICH DESCRIPTIVE
(META)DATA

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

* How will they be discovered?

* What is necessary to make explicit so they can be understood outside the team?

* F1. (Meta-)data are assigned a globally unique and **persistent identifier**

* F2. Data are described with **rich metadata** (defined by R1 below)

* F3. Metadata clearly and explicitly **include the identifier** of the data they describe

* F4. (Meta-)data are registered or **indexed in a searchable resource**
## Profil FIP simplifié pour le critère "Facile à trouver"

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>F1 - Identifiant pérenne (PID)</td><td>F2 - Quels schémas de métadonnées pour la découverte ?</td><td>F3 - Technologie pour lier les métadonnées aux données ?</td><td>F4 - Quels outils de découverte indexent vos données</td></tr></thead><tbody><tr><td>Images des statues</td><td>L'institut n'a pas attribué d'identifiant pérenne. La diffusion via un serveur IIIF à l'étude pourrait en fournir</td><td>N/A</td><td>A discuter avec l'institut selon les modalités de gestion de leur catalogue</td><td>N/A</td></tr><tr><td>Transcriptions</td><td>Identifiant pour chaque texte dans l'application web (url) et identifiant pour le jeu de données dans Nakala</td><td>Schéma utilisé par l'entrepôt Nakala : Dublin Core</td><td>N/A ou géré par Nakala</td><td>Isidore (via la création d'une collection Nakala)</td></tr><tr><td>Application web</td><td>Identifiant générique dans Zenodo et identifiant pour chaque version donnant lieu à dépôt</td><td>Schéma utilisé par Zenodo : Datacite</td><td>N/A ou géré par Zenodo</td><td>Indexation automatique par Software Heritage et OpenAire</td></tr></tbody></table>
ACCESSIBLE

EXPLICIT ACCESS PROTOCOLS
FOR BOTH HUMANS AND
MACHINES

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

* Where the data will be found?

* Are they openly and freely accessible or are the limitations clear?

* A1. (Meta-)data are retrievable by their identifier using a **standardised communications protocol**

* A1.1 The **protocol is open**, free, and universally implementable

* A1.2 The protocol allows for an **authentication and authorisation procedure, where necessary**

* A2. Metadata are accessible, even when the data are no longer available
## Profil FIP simplifié pour le critère "Accessible"

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>A1.1 - Quel protocole de communication standard pour les données ?</td><td>A1.2 - Quelle méthode d'authentification et autorisation pour les données</td><td>A2 - Quel plan à long terme est prévu pour les métadonnées ?</td></tr></thead><tbody><tr><td>Images des statues</td><td>https (application web)</td><td>Sous la responsabilité de l'Institut - images publiées sans authentification sur le site web avec l'accord de l'Institut</td><td>Sous la responsabilité de l'Institut</td></tr><tr><td>Transcriptions</td><td>https (application web et dépôt)</td><td>Données accessibles en Open data complet via l'application web et le dépôt Nakala</td><td>Aucun, tributaire de la politique de Nakala.</td></tr><tr><td>Application web</td><td>https (application web et dépôt)</td><td>Données accessibles en Open data complet via le dépôt Zenodo</td><td>Aucun, tributaire de la politique de Zenodo</td></tr></tbody></table>
## Profil FIP simplifié pour le critère "Réutilisable"

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>R1.1 - Licence de réutilisation pour les données</td><td>R1.2 - Quels schémas de métadonnées de provenance utilisés pour les jeux de données</td></tr></thead><tbody><tr><td>Images des statues</td><td>Sous la responsabilité de l'Institut : Etalab 2.0</td><td>Aucun</td></tr><tr><td>Transcriptions</td><td>Etalab 2.0</td><td>Modèle EpiDoc (balise sourceDesc et descendants)</td></tr><tr><td>Application web</td><td>GPLv3</td><td>Métadonnées Zenodo de dépôt (champs Datacite)</td></tr></tbody></table>
## INTEROPERABLE

INTEGRATED WITH OTHER
DATA & INTEROPERATE WITH
APPLICATIONS

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

* What are the formal languages in use?

* Is the data intelinked to other (meta-)data?

* Is the data machine-actionable?

* I1. (Meta-)data use a **formal**, accessible, shared, and broadly applicable **language for knowledge representation**.

* I2. (Meta-)data use **vocabularies** that follow FAIR principles

* I3. (Meta-)data include qualified **references** to other (meta-)data
## Profil FIP simplifié pour le critère "Interopérable"

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>I1 - Quel langage de représentation de connaissance (exploitable par les machines) utilisez-vous pour les jeux de données</td><td>I2 - Quels vocabularies contrôlés utilisez-vous pour encoder/indexer vos jeux de données</td><td>I3 - quels modèles de données pour les données ?</td></tr></thead><tbody><tr><td>Images des statues</td><td>Aucun</td><td>Thésaurus iconographique Biblissima (SKOS)</td><td>N/A actuellement - à venir : manifestes IIIF</td></tr><tr><td>Transcriptions</td><td>Balisage XML</td><td>Pleiades, Typologie des statues spécifique au projet)</td><td>TEI / EpiDoc</td></tr><tr><td>Application web</td><td>Aucun</td><td>N/A</td><td>N/A</td></tr></tbody></table>
# REUSABLE

## OPTIMISE THE REUSE OF THE DATA

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

* How will they be discovered?

* Are reuse conditions clear?

* What is necessary to make explicit so they can be understood outside the team?

* R1. Meta(data) are richly described with a plurality of accurate and relevant attributes

* R1.1. (Meta-)data are released with a clear and accessible **data usage license**

* R1.2. (Meta-)data are associated with detailed **provenance**

* R1.3. (Meta-)data meet **domain-relevant community standards**
Récap et conclusion
# À Retenir

FAIR :

* des principes à très haut niveau de généralité orientés sur la réutilisation des données.

* Une interprétation est nécessaire

* L'implémentation dans les pratiques de recherche en est encore à ses débuts

* En SHS des questions spécifiques se posent (cf. Arnauld Gingold https://roadtofair.hypotheses.org/788 (sept 2023)

et non pas :

* un standard

* un état statique

* nécessairement Open

* FAIR requiert des procédures pour la machine : le fait que des humains puissent découvrir des données, y accéder, les reformater ou les réutiliser n'est pas suffisant

* FAIR n'est pas un passe-temps de documentalistes fanatiques mais un niveau de qualité que l'on s'efforce d'atteindre en fonction d'une stratégie de dissémination / diffusion
Conclusion

* Dépôt dans un entrepôt “de confiance” ou certifié : 1er niveau de FAIR

* Anticiper les dépôts donne une vision claire d'objectifs concrets, qui facilite la rédaction du PGD et l'organisation quotidienne

* Le PGD est un outil d'aide à la décision

○ Enjeux des arbitrages à faire pour développer une “Sobrité numériques”

* La démarche et le workflow peuvent être adaptés à d'autres étapes

○ Par exemple :

■ Dépôts de fichiers liés à une publication ancienne,

■ Préparation d'un départ à la retraite,

■ Mise en ordre rétrospective et partage de données liées à un master, un doctorat...
<figure><img src="image_66.png" /></figure>
<figure><img src="image_67.png" /></figure>
<table><thead><tr><th>Data Stage</th><th>Output</th><th># of Files / Typical Size</th><th>Format</th><th>Other / Notes</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5" style="text-align: center; font-weight: bold;">Primary Data</td></tr><tr><td>Raw</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Processed</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Analyzed</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Finalized</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="5" style="text-align: center; font-weight: bold;">Ancillary Data</td></tr><tr><td>Ancillary Data #1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancillary Data #2</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Modèle d'inventaire de données – Data curation profiles - Purdue university Library
La vision des archivistes...

« Les données de la recherche sont des **informations, spécimens et matériaux produits, recueillis et documentés**. Elles sont collectées ou exploitées à des fins de recherche et de preuve par les chercheurs et leurs équipes. À ce titre, elles constituent **une partie des archives de la recherche** ».
A finalité probante...

« Data are representations of observations, objects, or other entities **used as evidence** of phenomena for the purposes of research or scholarship. »

C.L. Borgman (2015). *Big Data, Little Data, No Data: Scholarship in the Networked World*. MIT Press

« Data is not in and of itself a kind of evidence but a **multifaced object** which can be **mobilized as evidence** in support of an argument ».
Catégories de sources de données

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

Alexandre Serres, Marie-Laure Malingre, Morgane Mignon, Cécile Pierre, Didier Collet.
Données de la recherche en SHS. Pratiques, représentations et attentes des chercheurs :
une enquête à l'Université Rennes 2 : Rapport (hal-01635186)
<figure><img src="image_69.png" /></figure>

Image credit : « FAIR principles » by Australian National Data Service – ANDS is licensed under CC BY 4.0 and include icons made by **Freepik** from www.flaticon.com are licensed by CC 3.0 BY

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

DoRANum. Données de la recherche : apprentissage numérique [En ligne].France : DoRANum; 2019. Les principes FAIR [modifié le 04 décembre 2019 ; consulté le 07 juillet 2024]. Disponible : https://doranum.fr/enjeux-benefices/principes-fair_10_13143_z7s6-ed26/
2007 - FP7

**OA Pilot Publications**
L'ERC recommande l'OA pour les données dès début du projet

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

2014 - Horizon 2020

**OA obligatoire** pour les publications + OA data pilot

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

2017 - Horizon 2020

**OA par défaut** pour les publications et les données

Stratégie européenne pour les données

Faire en sorte que l'UE devienne un modèle et un acteur majeur d'une société dont les moyens d'action sont renforcés par les données

2018 - EOSC
**Focus** sur la Science ouverte

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

cOAlition S

Making Open Access a reality by 2020

sept 2018

ative "Science Europe" pour accélérer la transition vers l'OA complet

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

2021 - Horizon Europe

La Science ouverte est le **modus operandi** (Open data par défaut)
# Critères de choix d'un entrepôt

Si le choix de l'entrepôt ne vous est pas imposé par le financeur, l'institution ou la revue, quelques questions à se poser :

- disciplinaire ?

- certifié ?

- données hébergées en France ?

- archivage à long terme ?

- coûts ?

- types de données acceptées ?

- formats ?

- modifications possibles ?

- attribution d'un identifiant pérenne ?

- licence imposée ?

- restrictions d'accès ?

- embargos ?

- statistiques d'utilisation ?
"A digital, selectively constructed, machine-actionable abstraction representing some aspects of a given object of humanistic inquiry."

Schöch, Christoph. "Big? Smart? Clean? Messy?" Data in the Humanities.

*Journal of Digital Humanities*. Vol. 2, n°3, 2013
# Classement selon un continuum

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

**Données brutes**

Données recueillies mais non traitées, sans organisation ni mise en forme. Ex. données d'observation de phénomènes particuliers.

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

**Données analysées**

Données à l'étape de l'examen critique par les chercheurs pour en tirer des informations ou réponses à leur questions de recherche.

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

**Données traitées**

Données produites après traitement de données brutes (calibration/étalonnage ou correction).

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

**Données finalisées**

Dernière étape avant dépôt/archivage, où il n'y a plus de traitements / manipulations par les chercheurs.

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

**Données dérivées**

Présentent un résumé ou une re-présentation spécifique des données, par exemple sous une forme canonique (agrégation, compilation, calcul, réorganisation, reformulation).

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

**Données publiées**

Données intégrées aux publications.
# Classement selon des usages

## Données primaires

Données recueillies mais non traitées, sans organisation ni mise en forme.
Ex. données d'observation de phénomènes particuliers.

## Données secondaires

Données à l'étape de l'examen critique par les chercheurs pour en tirer des informations ou réponses à leur questions de recherche.

## Données auxiliaires

Données produites après traitement de données brutes (calibration/étalonnage ou correction).

## Données sources

Présentent un résumé ou une ré présentation spécifique des données, par exemple sous une forme canonique (agrégation, compilation, calcul, réorganisation, reformulation).

## Données résultats

Données intégrées aux publications.
# Classement selon le mode de production

## Données d'observation

* Capturées en temps réel.

* Souvent uniques et non reproductibles

Relevés météo, clichés astronomiques, fouilles archéologiques.

## Données expérimentales

* Obtenues à partir d'équipements de laboratoires

* Potentiellement reproductibles mais de manière coûteuse

Chromatogrammes, poids biomasse, séquence peptide.

## Données computationnelles

* Générées à partir de modèles informatiques

* Reproductibles si le modèle est documenté

Modèle climatique, modèle économique.

## Données dérivées

* Issues du traitement, de la compilation ou de la réorganisation de données brutes

* Souvent coûteuses à reproduire

Bases de données compilées, fouilles de textes.

## Données de référence canoniques

* Agglomération statique ou dynamique de données, souvent éditorialistes et publiées.

Ex. : Séquences de gènes, correspondances, collections d'archives photographiques.
# Typologie : un continuum d'états tout au long du cycle de vie

## Données préliminaires

Données recueillies
mais non traitées, ni
analysées, sans
organisation ni mise
en forme

(données brutes)

## Données traitées ou dérivées

Données produites
par calibration,
étalonnage ou
correction de
données brutes.

- Re-présentation
spécifique
(agrégation,
compilation, calcul,
réorganisation,
reformulation)

## Données analysées

Données à l'étape
de l'examen critique
par les chercheurs
pour en tirer des
informations ou
réponses à leur
questions de
recherche

## Données finalisées

Dernière étape
avant dépôt ou
archivage quand
les traitements ou
manipulations par
les chercheurs
sont terminés

## Données publiées

Données intégrées
aux publications /

Données publiées
en tant que telles
(si peer review)
# Le dépôt

répondre aux exigences des financeurs,
augmenter la visibilité,
permettre la validation
<figure><img src="image_83.png" /></figure>

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

USGS

The USGS Data Lifecycle produced by the U.S. Geological Survey
Findable

The data has sufficiently rich metadata and a unique and persistent identifier to be easily discovered by others. This includes assigning a [persistent identifier](like a [DOI](https://www.acm.org/p Permanently discoverable version of a electronic) or [Handle](https://handleinportland.org/)) having rich [metadata](https://en.wikipedia.org/wiki/Metadata) to describe the data and making sure it is findable through disciplinary local or international discovery portals.

To aid automatic discovery of relevant datasets
Accessible

The data is retrievable by humans and machines through a standardised communication protocol, with authentication and authorisation where necessary. The data does not necessarily have to be open. Data can be sensitive due to privacy concerns, national security or commercial interests. When it's not able to be open, there should be clarity and transparency around the conditions governing access and reuse.

Explicit limitations on the use of data, protocols for querying, downloading or copying data are made explicit for both
humans and machines
Interoperable

The associated data and metadata uses a 'formal, accessible, shared, and broadly applicable language for knowledge representation'. This involves using community accepted languages, formats and vocabularies in the data and metadata. Metadata should reference and describe relationships to other data, metadata and information through identifiers.

(Meta+)data should use standards, have references to other (meta+)data and be machine actionable
Reusable

The associated metadata provides rich and accurate information, and the data comes
with a clear usage licence and detailed provenance information. Reusable data should
maintain its initial richness. For example, it should not be diminished for the purpose of
explaining the findings in one particular publication. It needs a clear machine readable
[ licence ] and [ provenance ] information on how the data was formed. It should also use
discipline-specific data and metadata standards to give it rich contextual information
that will allow reuse.

(Metaicie are sufficiently well described for humans and computers to be able to understand them and have a clear and
accessible data usage licence
# références

synthèse rédigée sur le site https://ardc.edu.au/resource/fair-data/ d'après **Turning FAIR into reality**

Final report and action plan from the European Commission expert group on FAIR data

https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/7769a148-f1f6-11e8-9982-01aa75ed71a1/language-en
ACCESSIBLE

EXPLICIT ACCESS PROTOCOLS
FOR BOTH HUMANS AND
MACHINES

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

* Where the data will be found?

* Are they openly and freely accessible or are the limitations clear?

* A1. (Meta-)data are retrievable by their identifier using a **standardised communications protocol**

* A1.1 The **protocol is open**, free, and universally implementable

* A1.2 The protocol allows for an **authentication and authorisation procedure, where necessary**

* A2. Metadata are accessible, even when the data are no longer available
## INTEROPERABLE

INTEGRATED WITH OTHER
DATA & INTEROPERATE WITH
APPLICATIONS

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

* What are the formal languages in use?

* Is the data intelinked to other (meta-)data?

* Is the data machine-actionable?

* I1. (Meta-)data use a **formal**, accessible, shared, and broadly applicable **language for knowledge representation**.

* I2. (Meta-)data use **vocabularies** that follow FAIR principles

* I3. (Meta-)data include qualified **references** to other (meta-)data
# REUSABLE

## OPTIMISE THE REUSE OF THE DATA

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

* How will they be discovered?

* Are reuse conditions clear?

* What is necessary to make explicit so they can be understood outside the team?

* R1. Meta(data) are richly described with a plurality of accurate and relevant attributes

* R1.1. (Meta-)data are released with a clear and accessible **data usage license**

* R1.2. (Meta-)data are associated with detailed **provenance**

* R1.3. (Meta-)data meet **domain-relevant community standards**