# PRESENTATION - Discovering and best practices for research data in the context of open science

Nadia Goué, Francis Ogereau

► To cite this version:

Nadia Goué, Francis Ogereau. PRESENTATION - Discovering and best practices for research data in the context of open science. Printemps de la donnée, Université Clermont Auvergne, May 2025, Clermont - Ferrand, France. hal-05095887

HAL Id: hal-05095887

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Submitted on 3 Jun 2025

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

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# Printemps de la donnée

Atelier Généraliste :
**Découverte et bonnes pratiques d'ouverture des données de la recherche**

**Comment fait-on pour avoir des meta-données ? Et pour quoi FAIRe ?**

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

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

UNIVERSITÉ
Clermont
Auvergne

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Clermont Auvergne

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

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE

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AuBi

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# Qui sommes nous ?

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

Nadia Goué : Ingénieure Mésocentre
Resp. plateforme Auvergne Bioinformatique

Francis Ogereau : Ingénieur Mésocentre
Chargé Science Ouverte
# De quoi parle-t-on ?

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# Les définitions

- Données de la recherche
- Jeux de données
- méta-données

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
# Les données de la recherche

## Termes utilisés

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

Données de la recherche

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Données de recherche

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

Données scientifiques

## Définition

Les données de la recherche peuvent être définies comme :

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

L'ensemble des **informations collectées, observées** ou **créées**

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

Ces informations sont sous une **forme numérique**.

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

Elles sont générées dans le cadre d'un **projet de recherche**.

Source : [Cirad](#)

<figure><img src="image_17.png" /></figure>
# Les jeux de données

## Jeu de données (dataset)

> « Peut être défini comme l'agrégation, sous une forme lisible, de données brutes ou dérivées présentant une certaine « unité », rassemblées pour former un ensemble cohérent »

*(Gaillard R, 2014)*

Agrégation de données

Forme lisible et unitaire

Ensemble cohérent

Collection d'informations et données connexes, généralement numériques, texte, son et/ou images, organisés pour permettre leur recherche, récupération ou traitement et réorganisation

*(Traduit de CODATA-ICSTI, 2013)*

Collection d'informations

Formats multiples

prêt-à-l'emploi

<figure><img src="image_18.png" /></figure>
# Les types de données

## Données d'observation

* capturées en temps réel

* habituellement uniques, impossible à reproduire

Relevés météo, images

Enquêtes sociales

Fouilles archéologiques

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

## Données expérimentales

* obtenues à partir d'équipements de laboratoire

* souvent reproductibles, parfois coûteuses

Poids biomasse, Séquence peptide

Pixabay, CCO

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## Données de simulation numérique

* générées par des modèles informatiques

* souvent reproductibles si le modèle est correctement documenté

Modèle climatique

Modèle économique

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

Wikimedia, CC-By-SA 3.0

## Données dérivées ou compilées

* issues du traitement ou de la combinaison de données "brutes"

* souvent reproductibles mais coûteuses

Base de données compilées
Fouille de texte

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

Heiti Paves, CC-By-SA 3.0

## Données de référence

Séquence gènes, TP53, Structures chimiques

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

ENA
European Nucleotide Archive

<figure><img src="image_24.png" /></figure>
# Les métadonnées

Deux types de métadonnées :

## Embarquées

produites automatiquement par les appareils (données GPS, type d'appareil, date, calibrage technique, etc.)

## Enrichies

ajoutées par l'auteur (mots-clés, sujet, auteur, laboratoire ou organisme, nom du projet, licence, etc.)

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

Source : [les métadonnées](#)

Obtenir toutes les métadonnées de vos fichiers : [metadata2go](#)
# Différences ?

Metadonnée : de la donnée sur la donnée !

Donnée : Valeur/variable d'intérêt quantitative ou qualitative

Tout est donnée...

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

<figure><img src="image_27.png" /></figure>
# Les métadonnées

## Exemple de métadonnées enrichies :

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

```json
{"Date": "20180530", "Data-Type": "Temp", "Data-Unit": "°C", "Data-Value": "23,46", "SensorNumber": "0001", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "SpConductivité", "Data-Unit": "µS/cm", "Data-Value": "0,1", "SensorNumber": "0002", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "O2", "Data-Unit": "%", "Data-Value": "94,7", "SensorNumber": "0003", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "O2", "Data-Unit": "Mg/l", "Data-Value": "6,69", "SensorNumber": "0004", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "TensionSonde", "Data-Unit": "V", "Data-Value": "5,88", "SensorNumber": "0005", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "ChloroA", "Data-Unit": "µg/l", "Data-Value": "0,07", "SensorNumber": "0006", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "Phyco", "Data-Unit": "µg/l", "Data-Value": "1,60", "SensorNumber": "0007", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "ChloroA", "Data-Unit": "V", "Data-Value": "0,00928", "SensorNumber": "0008", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "Phyco", "Data-Unit": "V", "Data-Value": "0,00539", "SensorNumber": "0009", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
{"Date": "20180530", "Data-Type": "Tension", "Data-Unit": "V", "Data-Value": "12,7", "SensorNumber": "0010", "StationNumber": "0000000067", "WinterTimeStamp": "095000"}
```

<figure><img src="image_29.png" /></figure>
# Importance des métadonnées

> « Collections of data and annotated
data (data + metadata) may have
considerably enhanced value over the
individual items »

*(Murray-Rust P, 2009)*

> « Poor quality of metadata! »

> « Qualité pauvre des métadonnées! »

> Trop lu, trop entendu ...

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Crédits : INIST - Formation URFIST Strasbourg 2016

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
# Le principe FAIR

## Définitions :

Les chercheurs s'appuient sur les connaissances scientifiques antérieures, notamment sur les résultats publiés dans les articles scientifiques.

La reproductibilité des résultats, ainsi que leur croisement, ne sont cependant envisageables qu'avec des données originelles et leurs conditions d'obtention.

C'est pourquoi la science ouverte vise à faciliter l'accès aux publications scientifiques et aux données de la recherche.

Cette facilitation s'accompagne d'un certain nombre de mesures pour rendre les données scientifiques facilement découvrables, accessibles, interoperables et réutilisables.

Ce sont les principes FAIR: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable.

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
Le principe FAIR

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

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Les standards et les schémas

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

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Les standards et les schémas génériques

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

Schéma reconnu, normalisé et utilisé à grande échelle.

**Bonne pratique** car favorise l'operability.

Impose de renseigner certaines informations.

Dublin : http://dublincore.org/

DataCite Metadata Schema : https://schema.datacite.org/

<figure><img src="image_38.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Les standards et les schémas disciplinaires

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

Schéma reconnu, normalisé et utilisé à grande échelle.

**Bonne pratique** car favorise l'interopérabilité.

Impose de renseigner certaines informations.

* DwC (Darwin Core) - biodiversité http://rs.tdwg.org/dwc/

* EML (Ecological Metadata Language) - écologie : https://eml.ecoinformatics.org/

* INSPIRE : https://inspire.ec.europa.eu/

...

<figure><img src="image_40.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Les standards et les schémas

Aucun standard : créer votre propre schéma de métadonnées.

Attention :

- données beaucoup moins interopérables

- métadonnées standard seront interopérables.

- métadonnées spécifiques le seront moins voire pas du tout.

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

- métadonnées basiques (title, date, auteur...) intégré éléments standard généraliste (Dublin Core ou DataCite Metadata Schema)

- compléter avec les métadonnées correspondant à vos besoins spécifiques

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
# Piste pour trouver le standard adéquate

## Le portail fairsharing.org

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

Sansone *et al*. 2019. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0080-8

<figure><img src="image_44.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Les vocabulaires

Pour ne pas manger n'importe quoi

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

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Les vocabulaires contrôlés

Communication claire et précise :

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

Permet de **vérifier** que l'on parle bien de la même chose.

Facilitation de la recherche collaborative

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

Avec un **langage commun**, les chercheurs peuvent collaborer plus efficacement.

Intéropérabilité des données et des méthodes :

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

C'est essentiel pour l'intéropérabilité, cela permet d'analyser et de combiner des jeux de données provenant de différentes sources de manière cohérente.

Accessibilité et transparence :

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

Permet de rendre la science plus **accessible** pour un public diversifié.

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Vocabulaires contrôlés

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

Liste de **termes pré-définis** servant à organiser des informations afin d'en faciliter la recherche et l'accès, liste suivant une **structure** bien définie afin de **hiérarchiser** le contenu.

Lapin ?

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

Océan ?

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

Oxygène ?

**Chimie voc.: oxygène**

* Élément chimique / Famille d'éléments / Isotope / Ion monoatomique, Organocatalyse asymétrique

* **oxygen** (en)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/37T-PMJ3RNTN-Z

**Chimie voc.: oxygène 18**

* Élément chimique / Famille d'éléments / Isotope / Ion monoatomique

* **oxygen 18** (en)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/37T-ZL0XHSKF-M

**Chimie voc.: oxygène liquide**

* Matériau / Produit / Substance

* **liquid oxygen** (en)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/37T-SMH52FQH-9

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
# Comment avoir des métadonnées pertinentes ?

## Quelques exemples de vocabulaires contrôlés

**GEMET :**

https://www.eionet.europa.eu/gemet/fr/themes/

**Agrovoc :**

https://www.fao.org/agrovoc/fr/search

**TAXREF :**

https://inpn.mnhn.fr/programme/referentiel-taxonomique-taxref

**THEIA/OZCAR :**

https://in-situ.theia-land.fr/skosmos/theia_ozcar_thesaurus/en/

**LOTERRE :**

https://www.loterre.fr/category/explorer-fr/

**ISODORE :**

https://isidore.science/vocabularies

...

<figure><img src="image_56.png" /></figure>
# Des métadonnées particulières : les licences

## Données et base de données

### Données

- Licence Ouverte Etalab recommandé par le gouvernement français :

- Décret n°2017-638 (LO devient la licence de référence pour les administrations pour la publication de données publiques)

- Creative Commons (CC)

### Base de données

- Open Database License (ODbL) :

- Décret n°2017-638 (ODBL retenue par l'État comme l'une des deux licences exclusives que peut employer un acteur public pour ses données en libre accès)

- Licence Ouverte Etalab (même que pour les données)

<figure><img src="image_57.png" /></figure>
# Des métadonnées particulières : les licences

## Les licences : permissives et obligation de réciprocité

Les licences permissives sont des licences open source qui imposent peu de restrictions sur l'utilisation, la modification et la redistribution du code source.

- Apache License 2.0

- BSD (https://fr.wikipedia.org/wiki/Licence_BSD)

- MIT licence

Les licences avec obligation de réciprocité (copyleft) imposent que toute redistribution d'un logiciel modifié ou dérivé soit effectuée sous la même licence que celle de l'original. Cela garantit que les libertés accordées par la licence initiale sont préservées dans toutes les versions ultérieures du logiciel

- GNU General Public License (GPL)

- GNU Lesser General Public Licence (LGPL)

- Mozilla Public License (MPL)

Source : data gouv

<figure><img src="image_58.png" /></figure>
# Des métadonnées particulières : les licences

## Les licences : aucune ne correspond à mes besoins ?

Pour une licence particulière, vous pouvez demander son homologation auprès de la mission Etalab de la Direction interministérielle du numérique dans les conditions prévues à l'article D323-2-2 du Code des relations entre le public et l'administration

Source : Doranum

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# Des métadonnées particulières : les licences

## Les licences – qui contacter ?

- DPD (DPO - Data Privacy Officer) : délégué aux protections des données

- À l'université, la DPO est Sandra Deplanche : Sandra.DEPLANCHE@uca.fr

- Niveau institutionnel

- À contacter en cas de doute

- Peut dépendre :

- De l'unité

- Du projet

- Des données manipulées

- ...

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

# Diffusion de la donnée

Ce que dit la loi

Les conditions de diffusion des données
# Ce que dit la loi ...

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## 1. Loi pour une République numérique, 2016

« II.- Dès lors que les données issues d'une activité de recherche financée au moins pour moitié :

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

par des dotations de l'Etat,

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

des collectivités territoriales,

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

des établissements publics,

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

des subventions d'agences de financement nationales

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

ou par des fonds de l'Union européenne

ne sont pas protégées par un droit spécifique ou une réglementation particulière et qu'elles ont été rendues publiques par le chercheur, l'établissement ou l'organisme de recherche,

leur réutilisation est libre. »

<figure><img src="image_68.png" /></figure>
# La loi

<figure><img src="image_69.png" /></figure>
# La loi

## 2.1 Plan National pour la Science Ouverte (PNSO)

2018 : « La science ouverte est la **diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche**. Elle s'appuie sur l'opportunité que représente la mutation numérique pour développer l'accès ouvert aux publications et -autant que possible- aux données de la recherche. »

<figure><img src="image_70.png" /></figure>
# La loi

## 2.2 Plan National pour la Science Ouverte (PNSO)

> 2021 : « ... étend son périmètre aux codes sources issus de la recherche, il structure les actions en faveur de l'ouverture ou du partage des données à travers la création de la plateforme Recherche Data Gouv, il multiplie les leviers de transformation afin de généraliser les pratiques de science ouverte et il en présente des déclinaisons disciplinaires et thématiques. »

<figure><img src="image_71.png" /></figure>
Les conditions de diffusion de la donnée

Les données produites sont partageables si elles n'entrent pas dans le cadre des **exceptions légales** (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.)

Si elles sont **achevées**

Si elles sont réalisées dans le cadre de la **mission de service public** de
mon établissement

Source : inrae

<figure><img src="image_72.png" /></figure>
# Les conditions de diffusion de la donnée

* **Communication obligatoire**

- Données géographiques (directive INSPIRE)

- Données relatives à des émissions de substances dans l'environnement « toute personne a le droit d'être informée, de s'impliquer dans les décisions et d'exercer des recours en matière d'environnement ». Législation **européenne** puis **nationale**.

Source : [inrae](https://www.inrae.fr)

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# Les conditions de diffusion de la donnée

## Communication interdite par principe

Données présentant des risques pour la protection du **secret de la défense nationale**

- Données présentant des risques pour la **sûreté de l'État**, la sécurité publique, la sécurité de l'établissement

- **Secrets professionnels**

En cas de questions, dans le cas 1 et 2, je contacte le fonctionnaire de sécurité et/ou la direction générale de l'établissement.

Dans le cas 3, je contacte le service juridique de l'établissement et/ou responsable de l'accès aux documents administratifs de l'établissement.

Source : [inrae](https://www.inrae.gouv.fr)

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# Les conditions de diffusion de la donnée

* **Communication sous conditions**

- Données présentant des risques pour la protection du **potentiel scientifique et technique de la nation**

- Le cas des **zones à régime restrictif (ZRR)**

- Données protégées par le **droit d'auteur** et autres **droits de propriété intellectuelle**

- Données relatives aux **personnes, à la vie privée**

- **Données statistiques**

- Données liées à un **contrat avec un tiers** non soumis à une obligation de service public

Source : inrae

<figure><img src="image_75.png" /></figure>
# Les conditions de diffusion de la donnée

## Communication sous conditions

Il est prévu que la réutilisation de données issues d'une activité de recherche qui ont fait l'objet d'un écrit scientifique sont libre si :

- Ces données sont issues d'une **activité de recherche financée au moins pour moitié** par des fonds publics

- Ces données **ne sont pas protégées par un droit spécifique**

- Ces données ont été **rendues publiques par le chercheur ou l'établissement**

Source : [inrae](https://www.inra.fr)

<figure><img src="image_76.png" /></figure>
<figure><img src="image_77.png" /></figure>

Wooclap
# Wooclap

## Rejoindre cet évènement Wooclap

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

1. Allez sur wooclap.com

2. Entrez le code d'événement dans le bandeau supérieur

Code d'événement
AJDKNE

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1. Envoyez @AJDKNE au 06 44 60 96 62

2. Vous pouvez participer

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

Désactiver les réponses par SMS

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Les catalogues et
les entrepôts
# Les entrepôts

## Définition

Un entrepôt de données de recherche [...] est une base de données destinée à :

* **Accueillir, Conserver, Rendre visibles, Rendre accessibles** des données de recherche.

Les entrepôts de données sont les endroits où vous pouvez :

* **déposer des données**, en rechercher d'autres et y accéder, en vue d'une réutilisation.

Autrement dit, ce sont des services Web permettant :

* **l'hébergement, la recherche et le téléchargement des données.** »

Source : [la définition proposée par le CIRAD](#) et [Dépôt et entrepôts](#)

<figure><img src="image_84.png" /></figure>
# Catalogue de données

## Définition

Un catalogue de données est un portail web de données accessible :

* Un emplacement **centralisé** où sont regroupées les données et les métadonnées de façon à pouvoir être retrouver sous la forme de « jeux de données »

* Un **identifiant unique** est attribué à chaque ensemble déposé

* Les jeux de données peuvent être de type très différents, **structurés**, **semi-structurés** ou **relationnels**

<figure><img src="image_85.png" /></figure>
# Les entrepôts

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

Scientifique

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

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

Communauté scientifique

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Documentation

Métadata

Data

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Entrepôt
de
données

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

Recherche

Visualisation

Export / Import

<figure><img src="image_92.png" /></figure>
# Les entrepôts

## Différences entre un entrepôt et un catalogue :

Un **entrepôt** se distingue d'un **catalogue**, par sa capacité à assurer l'hébergement, la gestion et la curation des données et pas uniquement le système d'information (catalogage et exposition des métadonnées moissonnées à partir d'autres systèmes).

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

<figure><img src="image_94.png" /></figure>
# Les entrepôts

## Ressources : Entrepôt thématiques de confiance

* Ouvrir la science

* Telecharger la liste des entrepôts thématiques de confiance

* Article HAL sur les entrepôts thématiques

* Trust Core Seal - Pré-requis

<figure><img src="image_95.png" /></figure>
# Les entrepôts

## Ressources : entrepôts

Data Terra

https://www.data-terra.org/

Nakala :

https://www.nakala.fr/

Pour tester dépôt :

https://test.nakala.fr/

BBES inodores

https://www.indores.fr/

Geonetwork : geonetwork

dataverse : https://data.indores.fr/

Dryad

https://datadryad.org/stash

Recherche data gouv entrepôt

https://entrepot.recherche.data.gouv.fr/dataverse/root/?q

≡

Blue cloud - DDAS

https://data/blue-cloud.org/search

Kaggle

https://www.kaggle.com/datasets

Gbif

https://www.gbif.org/fr/

Zenodo

https://zenodo.org/

Physique

https://atlas.cern/Resources/Opendata

https://opendata.cern.ch/

<figure><img src="image_96.png" /></figure>
# Les entrepôts

## Ressources : catalogue de catalogues

- Catalogue de catalogues

re3data.org

cat.opidor.fr

repositoryfinder.datacite.org

v2.sherpa.ac.uk

fairsharing.org

www.datacite.org

...

<figure><img src="image_97.png" /></figure>
# Présentation des entrepôts

<figure><img src="image_98.png" /></figure>
# Présentation des entrepôts

## Recherche Data Gouv

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

recherche.data.gouv.fr

L'entrepôt pluridisciplinaire Recherche Data Gouv est une **solution souveraine** pour

### le partage et l'ouverture des données de recherche

Conditions :

- Pour les communautés scientifiques françaises ne disposant pas d'un entrepôt disciplinaire reconnu

- Espace institutionnel attribué à l'établissement dont relève un des contributeurs

Caractéristiques :

- Il est basé sur la solution logicielle libre **Dataverse**

- Attribution d'un **DOI à chaque jeu de données**

- Mise à disposition d'un **outil de création** d'une ébauche de **data paper**

- Une **documentation** et des **guides d'utilisation** à destination des déposants, des curateurs et des administrateurs d'espaces institutionnels

<figure><img src="image_100.png" /></figure>
# Présentation des entrepôts

## Recherche Data Gouv

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

recherche.data.gouv.fr

L'entrepôt Recherche Data Gouv a mis en place un **service de curation** en accord avec les principes FAIR.

### La curation porte sur :

* la **compléture des métadonnées** ;

* la présence d'une **documentation complémentaire** complémentaire : fichier README, dictionnaire des données, ...

* la présence d'une **documentation interne aux données** : format HDF5, ... ;

* le **format** des fichiers de données, ouvert ou largement utilisé par la communauté concernée ;

* la présence d'une **licence** et si nécessaire des précisions sur les conditions d'utilisation des données.

<figure><img src="image_102.png" /></figure>
# Présentation des entrepôts

## Nakala

<figure><img src="image_103.png" /></figure>

Nakala est un service mis en place par la IR* Huma-Num.

Il s'agit d'une **base de données** destinée à **accueillir, conserver, rendre visible et accessible** les données de recherche.

**Services** à plusieurs étapes du cycle de vie des données : sur la préservation, la publication et la réutilisation.

Deux niveaux de préservation :

- **niveau par défaut** : la donnée enregistrée est décrite, contextualisée et stockée de manière sécurisée (Centre de calcul de l'IN2P3-CNRS)

- **niveau avancé** avec une préservation à long terme :

- la valeur juridique du dépôt,

- l'intégrité du fichier,

- la migration des formats pour leur lisibilité

NAKALA attribue des **identifiants pérennes** (DOI)

NAKALA propose des services **intéropérables** d'accès aux données elles-mêmes et de présentation des **métadonnées descriptives** (format standard **Dublin Core** étendu).

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# Présentation des entrepôts

## CEBA (Cloud Environnemental au Bénéfice de l'Auvergne)

Le Cloud Environnemental au Bénéfice de l'Auvergne (CEBA) a pour vocation de permettre de mieux comprendre les systèmes environnementaux, leurs évolutions dans le contexte du changement climatique global et leurs interactions avec les agroécosystèmes.

C'est un lac de données offrant des possibilités de **stockage, de partage et de fouille de données** à ses utilisateurs, que celles-ci proviennent de fichiers ou de réseaux de capteurs. Le catalogue de données associé au CEBA permet de **gérer les métadonnées** afin de retrouver efficacement les données souhaitées.

Il permet de gérer les données de projet **tout au long du cycle de vie de la donnée** (de la donnée brute à la donnée élaborée) jusqu'à sa diffusion. Il peut notamment délivrer un **identifiant unique de type DOI** à un jeu de données

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# Présentation des entrepôts

## Indores

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Sous la tutelle de l'Institut Ecologie et Environnement du CNRS et du Muséum national d'Histoire naturelle, **le portail InDoRES - Inventaire des Données de la Recherche en Environnement et Sociétés** propose :

* de découvrir les bases et jeux de données grâce à une description des projets qui les produisent (catalogue de métadonnées standardisé et interoperable répondant aux directives européennes). Lorsqu'ils existent, des liens sont proposés vers les données à télécharger ou encore vers des publications associées

* d'accéder à l'entrepôt sécurisé **data.InDoRES** pour publier des données

* de rassembler et faire le lien vers un ensemble de ressources sur les pratiques qui facilitent le partage et la réutilisation des données, conformément aux préconisations des principes FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables).

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# Présentation des entrepôts

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## OMERO

OMERO est une plateforme logicielle permettant de visualiser, de gérer et d'annoter des données d'images scientifiques.

Elle permet d'importer et d'archiver des images, de les annoter et de les baliser, d'enregistrer les protocoles expérimentaux et d'exporter les images dans de nombreux formats. Il vous permet également de collaborer avec des collègues en créant des groupes d'utilisateurs.

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# Présentation des entrepôts

## Galaxy

**Galaxy** est une plate-forme de **fouille de données**, de **gestion de données** et d'archivage électronique qui a pour objectif de rendre la bioinformatique accessible aux chercheurs n'ayant pas de compétence en programmation informatique. Bien qu'originellement développée pour la recherche en génomique, elle est maintenant largement employée comme un système bioinformatique général de fouille de données.

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# Ressources

DoRaNum.fr

DORA Num
Données de la Recherche :
Apprentissage Numérique

## THÉMATIQUES ABORDÉES

PARCOUREZ LES RESSOURCES CLASSÉES PAR THÉMATIQUES

### ENJEUX & BÉNÉFICES

Pourquoi partager les données ?

Qu'est-ce que l'Open Science ?

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### ASPECTS JURIDIQUES & ÉTHIQUES

Que puis-je partager ?

Que puis-je réutiliser ?

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### PLAN DE GESTION DE DONNÉES

Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion des données ?

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### MÉTADONNÉES

Comment décrire les données ?

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### IDENTIFIANTS PÉRENNES

Comment associer durablement des données à son auteur ?

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### DÉPÔT & ENTREPÔTS

Comment et où déposer mes données ?

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### STOCKAGE & ARCHIVAGE

Quelles données conserver à long terme et comment ?

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### DATA PAPERS & DATA JOURNALS

Comment publier mes données comme un article scientifique ?

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### ACCÈS & VISUALISATION

Ou et comment extraire et visualiser les données qui m'intéressent ?

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