# Les articles de données (data papers). Une introduction

Joachim Schöpfel

► To cite this version:

Joachim Schöpfel. Les articles de données (data papers). Une introduction. Love Data Week, Université de Lorraine, Mar 2024, Nancy, France. hal-05493613

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Submitted on 4 Feb 2026

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# Les articles de données (data papers)
Une introduction

Joachim Schöpfel

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
Définition
# Une proposition

Les articles de données sont des articles

* rédigés par un/des auteur(s),

* examinés par des pairs et citables,

* publiés dans une revue scientifique,

dont le contenu principal est

* une description des jeux de données de recherche publiés,

* ainsi que des informations contextuelles sur la production et l'acquisition des jeux de données,

dans le but de faciliter

* la recherche,

* l'accessibilité

* et la réutilisation des données de recherche.

Ils font partie de la gestion des données de recherche et sont liés aux entrepôts de données.
Un exemple

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

• 9 pages

• Un article de revue

• Les données sont accessibles sur Harvard Dataverse (avec questionnaire et codebook)

• Ce matériel complémentaire se trouve également sur ScienceDirect

• L'article contient également des résultats d'analyse
Un autre exemple

Data paper en humanités numériques : Adressbuch 1854

The Third Life of the Historic Adressbuch of German Migrants in Paris in 1854: A Data
paper

Mareike König, mkoenig@dhi-paris.fr (1), Gérald Kembellec, gerald.kembellec@lecnam.net
(1,2), Evan Virevialle, evirevialle@dhi-paris.fr (1,3)

(1) Institut Historique Allemand (2) Laboratoire Dicen-IdF, Cnam (EA 7339) (3) Université Panthéon-Sorbonne

Correspondant : gerald.kembellec@lecnam.net

Mots clés : Base de données, Histoire numérique, Allemands, Paris, Migration, XIXe siècle

Keywords : Database, Digital History, Germans, Paris, Migration, 19th century

Mareike König est directrice adjointe et directrice du département Humanités Numériques à l'Institut historique allemand (IHA). Elle est à l'origine du projet « Adressbuch der Deutschen in Paris von 1854 ». Historienne de l'histoire franco-allemande du XIXe siècle, ses recherches portent également sur l'Histoire à l'ère numérique et sur la communication scientifique dans les médias sociaux.

Gérald Kembellec est maître de conférences en sciences de l'information et de la communication au Cnam, il anime la thématique « Data, médiation, valorisation » du laboratoire « Dispositifs d'Information et de Communication à l'État du Numérique ». Il était détaché au département des humanités numériques de l'IHA en 2020 et 2021.

Evan Virevialle est étudiant en 2e année du Master Communication du savoir, technologies de la connaissance et management de l'information à l'université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Il est également assistant de recherche à l'IHA, il y collabore notamment au projet « Adressbuch der Deutschen in Paris von 1854 » sur les aspects de qualification et d'enrichissement des données, d'interface et de cartographie.

Résumé

Ce chapitre présente un data paper qui porte sur les jeux de données liés au projet « Adressbuch der Deutschen in Paris von 1854 » au long cours d'histoire sur l'immigration des Allemands à Paris au XIXe siècle réalisé à l'Institut historique allemand de Paris. Le projet a pour objectif de mettre à la disposition des chercheuses et chercheurs et généalogistes, dans une interface, les informations sur les individus et entreprises allemands installés à Paris en 1854. Ces informations sont issues d'un document historique, une sorte de bottin de commerce ou pages jaunes des Allemands à Paris.

Outre la description de méthodes de collecte des données, ce data paper présente la manière
dont les jeux de données sont enrichis et valorisés dans le dispositif de consultation. Nous
portons une attention particulière sur le respect des valeurs des humanités numériques et de la

• 17 pages

• Un chapitre d'ouvrage (sur HAL)

* Les données se trouvent sur
Zenodo

• Le code source est sur GitHub

• D'autres sites (projet, corpus)

* Avec quelques résultats de recherche
Un troisième exemple

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

• 11 pages

• Un article de revue

• La base de données est accessible sur GitHub, avec du matériel complémentaire (enquête...)

• Pas d'analyse, pas de résultats

• Comparaison avec d'autres outils

• Intérêt potentiel pour d'autres
# Structure
Structure type

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

En italique : les sections d'un article de recherche

* Des sections similaires aux métadonnées des données de recherche

• Cf. DataCite Metadata Schema (ou Dublin Core)

- Intérêt potentiel (utilisateurs, utilisations)

• Conflit d’intérêts, éthique

- Lien vers données, accessibilité, conditions de réutilisation
# Avec ou sans résultats ?

* Pas de résultats, pas de discussion, pas de conclusion

* Généralement, les directives des revues de données à l'intention des auteurs contiennent ces recommandations ou des recommandations similaires

* Data in Brief demande aux auteurs « d'éviter d'utiliser des mots tels que 'étude', 'résultats' et 'conclusions' ».

* Mais...

* Atomic Data and Nuclear Data Tables laisse aux auteurs le choix d'inclure oui ou non les résultats, la discussion et la conclusion dans la description des données.
Instructions aux auteurs
Instructions type

**Format of Data Descriptors**

*Scientific Data* publishes descriptions of datasets under its primary article-type, the Data Descriptor. Please see our [submission guidelines](#) to learn how to draft and format your Data Descriptor, and to download a manuscript template. The main elements of a Data Descriptor manuscript are:

* Title (recommended length 110 characters or fewer)

* Abstract (maximum 170 words)

* Background & Summary (unlimited length)

* Methods (unlimited length)

* Data Records (unlimited length)

* Technical Validation (unlimited length)

* Usage Notes (unlimited length)

* Code Availability

* References

* Figures

* Tables

Article Structure

We ask all authors to use our **Data in Brief** template when preparing their manuscript.

All Data in Brief articles must contain the following sections:

1. Title, authors and author affiliations

2. Abstract

3. A completed Specifications Table

4. 3-5 bullet points that explain why the data is valuable to other researchers

5. A direct link to the deposited data (when applicable)

6. A complete description of the experimental design and materials and methods

7. References
Specifications Table

<table><tr><td>Subject</td><td>Social Science, Environmental Science</td></tr><tr><td>Specific subject area</td><td>Geography, Planning and Development, Geographical Information System, Landscape Evolution, Spatial Humanities</td></tr><tr><td>Type of data</td><td>Geospatial dataset</td></tr><tr><td>How the data were acquired</td><td>The dataset layers were extracted by manual vectorization from the topographic map series K715 of 1969 (1:50,000). All spatial processes (georeferencing, digitization) were carried out using ArcGIS 10.6.1 and a file geodatabase to store the results. Census data were manually extracted from the published printed tables and organized in tabular form using .csv file format. Record matching with their corresponding locations digitized on the map, was performed manually.</td></tr><tr><td>Data format</td><td>Raw: ESRI shapefile</td></tr><tr><td>Description of data collection</td><td>Manual vectorization of the road network of Cyprus (22,968 km) categorized in six types, and land cover/use (9,251 km²) categorized in thirty-three types as explained in the map's detailed legend. The data were collected from the detailed topographical map using ArcGIS 10.6.1, after georeferencing the 25 sheets of the map. Census data were manually digitized from the published tables and were geolocated using the coordinate system of the same map.</td></tr><tr><td>Data source location</td><td>Region: Eastern Mediterranean Country: Cyprus</td></tr><tr><td>Data accessibility</td><td>The data files are available in a public repository<br>Repository name: Mendeley Data<br>Data identification number: 836w392t82.1<br>Direct URL to data: https://data.mendeley.com/datasets/836w392t82/1</td></tr></table>
# La fonction d'un article de données

* "information on the what, where, why, how and who of the data"

* Description des données

* D'abord dépôt (conservation) et publication (partage) des données

* Ensuite publication d'un data paper

Les data papers contribuent au respect des principes FAIR

* Findability : ils aident les personnes (et les machines) à trouver les données

* Reusability : ils informent sur la provenance, sur l'intérêt potentiel et sur les droits de réutilisation des données
Scientific Data is founded on six key principles

Credit

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Scientists who share their data in a FAIR manner deserve appropriate credit and recognition. Publishing at Scientific Data:

* Provides citable, peer-reviewed credit for dataset creation.

* Grants recognition to researchers who may not qualify for authorship on traditional articles.

* Allows publication of valuable datasets that may not be well-suited for traditional research journals.

Reuse

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

Standardized and detailed descriptions make research data easier to find and reuse. Data Descriptors:

* Provide the information needed to interpret, reuse and reproduce data.

* Ensure linking to one or more trusted data repositories where data files, code and/or workflows are stored.

* Fulfil a significant part of funders' data-management requirements, particularly by demonstrating and promoting the reuse potential of research data.

Quality

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

If released data are to be truly reusable, critical evaluation is needed to verify experimental rigour and the completeness of their description.

* Iocued peer-review evaluates the technical quality and completeness of each Data Descriptor and associated dataset.

* Standards are upheld by an academic Editorial Board of recognized experts from a broad range of fields.

* Editors and reviewers ensure alignment with community standards.

Discovery

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

Scientists should be able to easily find datasets that are relevant to their research. Content at Scientific Data:

* In uniformly searchable and discoverable.

* Provides validated links to related data-repository records.

* Accelerates integrative analyses by helping authors find relevant datasets across a wide range of different data-types.

Open

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

We believe scientists work best when they can easily connect and collaborate with their peers, so Scientific Data aims to:

* Offer transparency in experimental methodology, observation and collection of data.

* Use open licenses that allow for modifications and derivative works.

* Break down barriers to interdisciplinary research — facilitating understanding, connectivity and collaboration.

* Ensure all interested parties — scientists, policy-makers, NGOs, companies, funders and the public — can find, access, understand and reuse the data they need.

Service

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

Scientific Data is committed to providing excellent service to both authors and readers.

* Authors can deposit datasets in figure or Dryad during submission, ensuring that datasets can be rapidly peer-reviewed, even when repositories do not exist for the authors' specific data-type(s).

* The technology and experience of the Nature Research provide powerful searching of, linking to and visualization of content.

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

En plus :

* Reconnaissance des auteurs

* Peer review des données associées

* Environnement de service (interopérabilité avec d'autres plateformes)
Revues
# Combien d'articles de données ?

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

Source : Web of Science, 10 mars 2024

N = 12 496 articles

+ 4% depuis un an

Stagnation ?

< 0,1% des articles

Surtout en anglais
# Dans quelles revues ?

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

N = 237 revues

10 revues = 89% des
articles

Elsevier & Springer
Nature (plus les autres)

Surtout STM

Des revues de données
Des revues de recherche
Environ 100 revues de données

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

Source : Adamczak, B. (2021). Data Journals and Data Papers in Various Research Areas and Scientific Disciplines – e Bibliometric analysis Based on InCites. *TASK Quaterly, 25*(4), 433–471. https://doi.org/10.34808/tq2021/25.4/p

• Les cinq grands éditeurs commerciaux

• Les éditeurs « open access »

• Modèle d'affaire : Gold avec APC

• 91% des articles

• Mais : 84% dans une archives ouverte
# Des projets français en SHS

## DEMC Journal

* Multidisciplinaire SHS

* Lancement en 2023 (4 articles)

* Sciences Po Paris

* NumeRev

* Modèle diamant

* Peer review

* Quatre rubriques : données, expériences, méthodes, codes

* Pas de lien avec un entrepôt

## Data Journal SHS ( titre provisoire )

* Multidisciplinaire SHS

* Lancement en 2024 ou 2025

* Université de Lorraine

* Episciences

* Modèle diamant

* Peer review

* Plusieurs types d'articles

* Partenariat avec RDG et/ou Nakala ?
# Rédaction
# Rédiger un article de données

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

* Rédaction très standardisée

* “follow the structure and filling the gap”

* Utilisation des métadonnées des données

* Utilisation des fichiers readme

* Moins de temps

* Pas d'état de l'art

* Pas d'analyse

* Pas de présentation ou discussion des résultats

* Diversité des formats

* Particularité des SHS
# La génération assistée ou automatique

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

* Les *data papers* peuvent être générés automatiquement

* Les *data papers* sont potentiellement lisibles par une machine

* Condition : un haut degré de normalisation et d'interopérabilité entre les entrepôts de données, les outils de traitement de texte et les plateformes de revues (format de métadonnées, terminologie, PIDs)

* L'intelligence artificielle facilitera l'automatisation

* Ingestion automatique : cf. Pensoft
Evaluation
# Evaluer, oui, mais quoi et comment ?

* Evaluer quoi :

* le data paper ?

* les données (méthodologie, qualité ?

* le dépôt des données (FAIRness) ?

* Evaluer comment :

* en simple aveugle ?

* par qui ?

* Evaluer pourquoi :

* pour la qualité de la revue ?

* pour l'impact des données ?

* pour la crédibilité des entrepôts ?

## Évaluer un data paper retour d'expérience de la revue

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

cybergeo

Clémentine Cottineau, CNRS
Christine Kosmopoulos, CNRS
Denise Pumain, Paris 1

european journal of geography
revue européenne de géographie

Webinaire du groupe de travail inter-
reseaux
Atelier Données de la MITI (CNRS)
Jeudi 5 novembre 2020
Open peer review ?

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

F1000Research de Taylor & Francis

Une revue OA avec des data notes

Des relecteurs invités

Commentaires
Impact
# Quel impact ?

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

* Consultations

* Téléchargements

* Mais réutilisation ?

* Citations

* Dataset ou data paper ?

* Lien avec richesse des métadonnées ?

Jiao, C., & Darch, P. T. (2020). The role of the data paper in scholarly communication. *Proceedings of the Association for Information Science and Technology*, 57(1), 2–7.
https://doi.org/10.1002/pra2.316
De l'évidence empirique (1)

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

Source : Rémy Decoupes. Analyse de l'impact des data papers de l'UMR TETIS. UMR TETIS, 500 rue Jean-François Breton, 34000 Montpellier. 2024. (hal-04428092v2)
De l'évidence empirique (2)

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

Source : Dominic J. Farace, Joachim Schöpfel. *Data Papers provide an Innovative Tool for Information and Data Management*. GL 2020 Twenty-Second International Conference on Grey Literature "Applications of Grey Literature for Science and Society", Nov 2020, Rome, Italy. (hal-03825967)
Questions annexes
# "Getting merits for creating FAIR research data"

* Curating data = research work ?

* Data paper = research article ?

* En fait, qui rédige un data paper ?

* Travail d'équipe ? Rôle des ingénieurs et bibliothécaires de données ?

* Même reconnaissance (Hcéres, bilans...) ?

* Process or output ?

* Evaluer une gestion FAIR ou le résultat ?

*(EOSC bootcamp 2021)*
# Lien avec processus

* Quelles données :

* données « froides » ?

* données « chaudes (tièdes) » ?

* Lien avec plan de gestion ?

* Lien avec publication ?

* Avant, après, à la place ?

* Quels métiers ?

* Quelles fonctions ?

* Quelles activités ?

* Quelles compétences ?

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>MESHS
@MESHS_Lille</figcaption></figure>

...

@kembellec on a eu l'idée de partager sur zenodo nos jeux de données. Le data paper vient donner une explication, donne envie de travailler avec les données, d'un point de vue scientifique et culturel. c'est aussi un retour au financeur : le citoyen

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4:32 PM · Nov 17, 2021 · Twitter Web App
Merci !

joachim.schopfel@univ-lille.fr

Joachim Schöpfel, Dominic J. Farace, Hélène Prost, Antonella Zane. Data papers as a new form of knowledge organization in the field of research data. 12ème Colloque international d'ISKO-France : Données et mégadonnées ouvertes en SHS : de nouveaux enjeux pour l'état et l'organisation des connaissances ?, ISKO France, Oct 2019, Montpellier, France. ⟨halshs-02284548⟩

Christine Kosmopoulos, Joachim Schöpfel (dir.). *Publier, partager, réutiliser les données de la recherche: les data papers et leurs enjeux.* Presses Universitaires du Septentrion, inPress. ⟨hal-03669965⟩