# Analyse de l'impact des data papers de l'UMR TETIS

Rémy Decoupes

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Rémy Decoupes. Analyse de l'impact des data papers de l'UMR TETIS. UMR TETIS, 500 rue Jean-François Breton, 34000 Montpellier. 2024. hal-04428092v3

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Submitted on 7 Apr 2025

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# Analyse de l'impact des data papers

Rémy Decoupes

2025-04-07

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

L'objectif de cette étude est d'analyser l'impact des data papers sur la réutilisation des données mise à disposition par l'UMR TETIS. Pour cela, nous proposons d'analyser les indicateurs de réutilisation des jeux de données (consultation, téléchargement et citation) dépôsés sur Dataverse.Cirad.fr (CIRAD) ou Entrepôt.Recherche.Data.Gouv.Fr (INRAE) en comparant ceux accompagnés d'un data paper à ceux sans data paper.

Pour se faire, plusieurs API (Application Programming Interface) sont utilisées. Hal (pour INRAE) et Agritrop (pour le CIRAD) constituent la source des data papers, alors que les indicateurs pour les jeux de données sont obtenus via Dataverse.Cirad.fr (CIRAD) et Entrepôt.Recherche.Data.Gouv.Fr (INRAE).

En résumé des expérimentations menées par cette étude, il apparaît que les data papers TETIS (16) utilisent majoritairement le Dataverse CIRAD. L'utilisation de Entrepôt.Recherche.Data.Gouv.Fr est plus récente (2021), avec un nombre moyen de téléchargements par jeux de données de 15 pour INRAE (35 jeux) et 80 pour le CIRAD (120 jeux). Par ailleurs, les jeux de données associés à un data paper sont beaucoup plus téléchargés, en médiane, on observe plus de 150 téléchargements contre 5 pour les jeux sans data papers.

<table><thead><tr><th></th><th>INRAE</th><th>CIRAD</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Data Papers</th><td>HAL</td><td>Agritrop</td></tr><tr><th scope="row">Entrepôts de Données</th><td>REPUBLICHE FRANCAISE recherche.data.gouv.fr</td><td>Dataverse</td></tr></tbody></table>
# Sommaire

1. Analyse bibliométrique des articles de type data paper

1.1 Collection TETIS/INRAE via Hal

1.2 Collection TETIS/CIRAD via Agritrop

1.3 Fusion des sources de données

2. Analyse bibliométrique des entrepôts de données (dit dataverse)

2.1 Collection TETIS/INRAE via Entrepôt de Recherche Data Gouv

2.2 Collection TETIS/CIRAD via Dataverse CIRAD

3. Analyse des jeux de données décrits par les data papers

3.1 Répartition Dataverse CIRAD / RDG INRAE dans les data papers

3.2 Comparaison du nombre de téléchargements avec ou sans data paper

4. Conclusion

5. Annexe

5.1 Champs HAL utilisés

5.2 Liste des data papers TETIS

5.3 Liste des jeux de données TETIS sur Entrepôt Recherche Data Gouv
<table><thead><tr><td>Version</td><td>Date</td><td>Description de la Modification</td><td>Auteur</td></tr></thead><tbody><tr><td>1.0.</td><td>2024-01-25</td><td>Version initiale du document</td><td>Rémy Decoupes</td></tr><tr><td>1.1.</td><td>2024-01-31</td><td>Ajout de data papers non Scientific data ou Data in Brief.</td><td></td></tr><tr><td>1.2.</td><td>2025-04-07</td><td>Actualisation pour 2024.</td><td></td></tr></tbody></table>
# 1. Analyse bibliométrique des articles de type data paper

## 1.1 Collection TETIS/INRAE via Hal

En interrogeant l'API, les data papers publiés dans la collection de TETIS peuvent être exportés à travers le champs Hal docSubType_s: "DATAPAPER". 16 data papers ont été publiés depuis 2019.

La Figure 1 montre la série temporelle de publication de data papers depuis 2019. Il est à noter qu'il y a une accélération du nombre de datapaers depuis fin 2022. Les 2 revues, **Scientific Data** et **Data in Brief** sont les plus utilisées.
(array([2018., 2019., 2020., 2021., 2022., 2023., 2024., 2025.]),
[Text(2018.0, 0, '2018'),
Text(2019.0, 0, '2019'),
Text(2020.0, 0, '2020'),
Text(2021.0, 0, '2021'),
Text(2022.0, 0, '2022'),
Text(2023.0, 0, '2023'),
Text(2024.0, 0, '2024'),
Text(2025.0, 0, '2025')])

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1</figcaption></figure>

## 1.2 Collection TETIS/CIRAD via Agritrop

Agritrop ne semble pas proposer d'API. Il est donc nécessaire de filtrer manuellement, à travers le site web, les résultats d'Agritrop via **Affiliation** : TETIS et titre de revues de data papers : Scientific data et Data in brief. En effet, aucun champs ne permet de filtrer sur les articles de type data papers. 15 data papers ont été téléversés sur Agritrop depuis 2019. Seuls ces deux journaux ont été sélectionnés pour cette étude car ce sont les seuls présent dans la collection Hal de TETIS. Dans la version 1.1 du document, le data paper de Jolivot et
al. (2021) publié dans *Earth System Science Data* a été ajouté manuellement à la collection.
Pour plus d'information, le document CIRAD de Laurence Dedieu (2017) propose une liste
exhaustive des journaux acceptant les data papers.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>(a) Histogramme des publications de data papers Agritrop depuis 2019</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2</figcaption></figure>

La Figure 2 propose l'historique de dépôts de data papers sur Agritrop.

## 1.3 Fusion des sources de données
<table><caption>Table 3: Liste des articles présent uniquement dans l'une des collections</caption><thead><tr><td></td><td>source</td><td> titre</td></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>hal</td><td>High-resolution mapping of available water con...</td></tr><tr><td>1</td><td>hal</td><td>Globe-LFMC 2.0, an enhanced and updated dataset...</td></tr><tr><td>2</td><td>hal</td><td>Multi-scale datasets for monitoring Mediterran...</td></tr><tr><td>3</td><td>agritrop</td><td>A manually annotated corpus in French for the ...</td></tr><tr><td>4</td><td>agritrop</td><td>Harmonized in situ datasets for agricultural l...</td></tr></tbody></table>

Après fusion des deux sources puis suppression des articles présent dans les deux plateformes, le nombre de data papers publiés depuis 2019 est 18. Les articles seulement présents dans Hal ou Agritrop sont détaillé dans la Table 3.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3: Répartition de l'ensemble des publications par revue</figcaption></figure>
La liste complète des data papers est proposée en Annexe (Table 6).

<table><caption>Table 4: Liste des data papers TETIS ayant reçu au moins une citation</caption><thead><tr><td>Titre</td><td>citation_count</td><td>Year</td></tr></thead><tbody><tr><td>Harmonized in situ datasets for agricultural land use mapping and monitoring in tropical countries</td><td>16</td><td>2021</td></tr><tr><td>A manually annotated corpus in French for the study of urbanization and the natural risk prevention</td><td>1</td><td>2023</td></tr><tr><td>PADI-web corpus: Labeled textual data in animal health domain</td><td>8</td><td>2019</td></tr><tr><td>Mapping land cover on Réunion Island in 2017 using satellite imagery and geospatial ground data</td><td>18</td><td>2020</td></tr><tr><td>Land cover maps of Antananarivo (capital of Madagascar) produced by processing multisource satellite imagery and geospatial reference data</td><td>2</td><td>2020</td></tr><tr><td>COVID-19 and Media datasets: Period- and location-specific textual data mining</td><td>6</td><td>2020</td></tr><tr><td>Food packaging permeability and composition dataset dedicated to text-mining</td><td>3</td><td>2021</td></tr><tr><td>LEAP4FNSSA lexicon: Towards a new dataset of keywords dealing with food security</td><td>1</td><td>2022</td></tr><tr><td>Elaboration of a new framework for fine-grained epidemiological annotation</td><td>1</td><td>2022</td></tr><tr><td>Land use / land cover map of Vavatenina region (Madagascar) produced by object-based analysis of very high spatial resolution satellite images and geospatial reference data.</td><td>3</td><td>2022</td></tr><tr><td>Labeled entities from social media data related to avian influenza disease</td><td>1</td><td>2022</td></tr><tr><td>Partial n-Ary relation instances on food packaging composition and permeability extracted from scientific publication tables</td><td>2</td><td>2022</td></tr><tr><td>VegAnn, Vegetation Annotation of multi-crop RGB images acquired under diverse conditions for segmentation</td><td>21</td><td>2023</td></tr><tr><td>Globe-LFMC 2.0, an enhanced and updated dataset for live fuel moisture content research</td><td>9</td><td>2024</td></tr><tr><td>Multi-scale datasets for monitoring Mediterranean oak forests from optical remote sensing during the SENTHYMED/MEDOAK experiment in the north of Montpellier (France)</td><td>1</td><td>2024</td></tr></tbody></table>

En ce qui concerne les citations des data papers, nous les obtenons avec l'API de [CrossRef](https://crossref.org/),
agence d'attribution de DOI. La Table 4 montre les data papers TETIS ayant au moins une
citation. 83.33% des data papers TETIS ont obtenu au moins 1 citation.

2. Analyse bibliométrique des entrepôts de données (dit dataverse)

2.1 Collection TETIS/INRAE via Entrepôt de Recherche Data Gouv

Le nombre de jeux de données décrit dans la collection TETIS de l'entrepôt de Recherche.Data.Gouv est 37, pour un volume total de 42,531,906,496 bytes. La liste complète est disponible en annexe (Table 8).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4: Analyse globale de la dynamique des dépôts de jeux de données ainsi que leurs téléchargement</figcaption></figure>

La Figure 4 propose 3 variables d'intérêt pour suivre la dynamique globale de la collection TETIS. La première (en bleu) est le nombre de dépôts cumulés. La deuxième (en rouge) représente, en cumulé également, le nombre total des téléchargements de jeux de données TETIS. Enfin, en vert, nous affichons la moyenne du nombre de téléchargements par jeu de données. On observe une augmentation plutôt lente de cette moyenne. En début de 2024, la moyenne est de ~10 téléchargements par jeu de données.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5: Histogramme des soumissions de jeux de données sous RDG</figcaption></figure>

Plusieurs évènements autour de la gestion de la donnée à TETIS ont marqué l'évolution des soumissions de jeux de données dans la collection TETIS. La Figure 5 propose un histogramme de ces soumissions avec trois marqueurs temporels. Le premier est la date de mise à disposition des données produites par le projet Artisols. Le second et troisième sont les deux data parties organisées à TETIS. On observe que beaucoup de dépôts ont été réalisés après la première data party. La seconde, axée sur les Plan de Gestion des Données et la gestion des codes, n'a visiblement pas entraîné de nouveaux dépôts.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 6: Distribution statistique des consultations (total et unique), des téléchargements (total et unique) ainsi que du nombre de citation</figcaption></figure>
La Figure 6 montre les distributions statistiques des nombres de consultations, téléchargements et citation des jeux de données de la collection TETIS. Nous pouvons observer une grande variabilité de ces métriques pour les jeux de données. Certains jeux de données semblent très consultés & téléchargés comparativement à la moyenne des autres. Cette observation est confirmée lorsque l'on compare la moyenne du nombre de téléchargement par jeu de données de la Figure 4 (aux alentours de 10) et la médianne de la Figure 6 (inférieur à 5). Quelques jeux de données sont donc très téléchargés.

## 2.2 Collection TETIS/CIRAD via Dataverse CIRAD

La version de l'API actuelle du dataverse CIRAD (5.13) ne permet pas, malheureusement, d'obtenir les informations à l'échelle du jeu de données. En effet, seule une analyse globale (au niveau de la collection TETIS) est possible.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 7: Analyse globale de la dynamique des dépôts de jeux de données ainsi que leurs téléchargement</figcaption></figure>

Comme illustré par la Figure 7, la pratique de dépôt de jeux de données par le CIRAD est plus ancienne (2017 au lieu de 2021 pour INRAE). Le nombre de jeux de données est aussi bien plus important (120 Cirad pour 30 INRAE), ainsi que le nombre de téléchargement (6000 Cirad pour 250 INRAE). La moyenne du nombre de téléchargement par jeux de données est largement supérieur (55 Cirad pour 10 INRAE).
Comme indiqué en introduction de cette section, il est impossible d'accèder aux indicateurs
à l'échelle des jeux de données. Il est donc impossible de tracer la distribution statistique du
nombre de téléchargements afin de comparer la médianne et la moyenne.

3. Analyse des jeux de données décrits par les data papers

La méthode utilisée pour cette section est de télécharger les data papers référencés par le paragraphe 1.3 puis d'en extraire les liens vers les entrepôts dataverse CIRAD et Recherche.Data.Gouv. Avec cette liste, il est alors possible d'obtenir (soit par API soit par Web scrapping), le nombre de téléchargements.

La liste des publications, fusionnées de Agritrop et de Hal, possède les liens DOI vers les data
papers. Cependant, les redirections (DOI landing page vers le site de l'éditeur) ainsi que les
pages Web dynamiques des éditeurs rendent le scrapping difficile (le contenu de ces pages web
sont générés dynamiquement en fonction de la navigation de l'utilisateur). Aussi, nous avons
été contraint de ne travailler que sur les documents Hal, soit 88.89% des data papers. En effet,
à partir de leur HalID, il est alors facile de télécharger le fichier PDF et de l'analyser.

Ainsi, après extraction du texte des fichiers PDF, deux motifs d'URL ont été cherchés, l'un
correspond au prefix DOI de Recherche.Data.Gouv (10.15454) et l'autre au prefix CIRAD
(10.18167). Ainsi pour chaque article Hal, nous avons la liste des liens DOI vers les entrepôts
CIRAD ou Recherche.Data.Gouv.
## 3.1 Répartition Dataverse CIRAD / RDG INRAE dans les data papers

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 8: Nombre de liens vers les entrepôts RDG/INRAE (Recherche.Data.Gouv), CIRAD (Dataverse.Cirad) et None (lorsqu'aucun lien n'a été trouvé)</figcaption></figure>

Parmi les data papers sur Hal (e.g. 18), 8 n'ont pas de liens vers les entrepôts INRAE ou CIRAD. Par ailleurs, l'entrepôt CIRAD est le plus utilisé comme illustré par Figure 8.
## 3.2 Comparaison du nombre de téléchargements avec ou sans data paper

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 9: Boîtes moustache du nombre de téléchargements avec et sans Data Paper</figcaption></figure>

Afin de voir l'impact sur la réutilisation des jeux de données accompagnés ou non par un data paper, nous proposons de comparer l'indicateur *Nombre de téléchargement* entre deux listes de jeux de données. La première contient l'ensemble des jeux de données de la collection TETIS sur Recherche.Data.Gouv (dont 1 provenant de l'unique Data paper TETIS (Schaeffer et al. (2022)) dont les données sont déposées dans cet entrepôt). Le second est la liste des jeux de données cités par les data papers de TETIS. La Figure 9 illustre cette comparaison en affichant la boîte à moustache de ces deux distributions.

Nous pouvons observer que la médianne des téléchargement des jeux de données accompagnés par un data paper est nettement supérieur (aux alentours de 150 pour 5). Même les jeux de données parmi les 5% les moins téléchargés de la distribution des data papers, restent nettement supérieur aux 5% les plus téléchargés des sans data papers.

La limite à cette comparaison est que les jeux de données sans data paper proviennent de la collection INRAE, nettement plus récente que celle de CIRAD, et dont les jeux de données sont moins téléchargées (cf Comparaison collections CIRAD / INRAE)
Conclusion

Les data papers sont utiles à l'Open Science en aidant à améliorer la reproductibilité de
la recherche. En effet, ils permettent de fournir une documentation complète pour décrire
l'origine, la pertinence du jeu de données (pour sa communauté de recherche) et proposent des
potentiels cas de réutilisation.

De plus, ils permettent de donner une visibilité importante à la production de données ou
logiciels de TETIS. En effet, cette étude montre que les jeux de données accompagnés par des
data papers sont beaucoup plus téléchargés (150 contre 5 téléchargements en mediane). Les
data papers constituent donc un moyen efficace pour porter à connaissance notre production
de données à nos communautés de recherche.

Le CIRAD a entrepris une démarche d'ouverture de ses données depuis une plusieurs années.
Cette politique porte clairement ses fruits, elle a permis de mettre à disposition plus de 120 jeux
de données (contre 35 pour INRAE) avec un total de 10000 téléchargements (contre 600 IN-
RAE). Depuis 2021, des initiatives similaires sont en cours à INRAE (soutenu notamment par
les Référents Données Opérationnels (RDO) de TETIS), il est nécessaire de les poursuivre.

Plusieurs pistes de reflexion peuvent être menées pour accompagner davantage la réutilisa-
tion de notre production de données. Tout d'abord, d'autres indicateurs que le nombre de
téléchargements doivent être pris en compte pour évaluer le taux de réutilisation (Est-ce que
les jeux de données des data papers ne sont pas automatiquement moissonnés par des plate-
formes ce qui a pour effet d'augmenter le nombre de téléchargements ? Si oui, comment le
mesurer ?). En complément des data papers, quel type de promotion pouvons-nous mettre
en place ? Nous pouvons envisager le dépôt des jeux de données dans des entrepôts commu-
nautaires (comme HuggingFace pour les modèles d'Intelligence Artificielle à travers le groupe
TETIS par exemple). Nous pouvons également organiser des Hackathons comme cela a été
fait pour le projet MOOD.

Afin de répondre à ces questions, il serait pertinent de conduire une enquête (sondage) auprès
du personnel TETIS afin d'ajouter d'autres indicateurs d'impact. Nous pourrions également
recenser les méthodes utilisées à TETIS pour promouvoir la réutilisation de nos jeux de données
(avec ou sans data paper).
# Annexe

## 5.1 Champs HAL utilisés

<table><thead><tr><td>Champ</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>docid</td><td>Identifiant du document dans la base de données HAL.</td></tr><tr><td>halId_s</td><td>Identifiant HAL unique associé au document.</td></tr><tr><td>title_s</td><td>Titre du document.</td></tr><tr><td>authFullName_s</td><td>Noms complets des auteurs.</td></tr><tr><td>submittedDate_s</td><td>Date de soumission du document.</td></tr><tr><td>abstract_s</td><td>Résumé du document.</td></tr><tr><td>journalDate_s</td><td>Date de publication dans le journal.</td></tr><tr><td>publicationDate_s</td><td>Date de publication du document.</td></tr><tr><td>producedDate_s</td><td>Date de production du document.</td></tr><tr><td>docType_s</td><td>Type de document (ART pour article, COUV pour couverture, etc.).</td></tr><tr><td>doiId_s</td><td>Identifiant DOI associé au document.</td></tr><tr><td>journalPublisher_s</td><td>Éditeur du journal dans lequel le document a été publié.</td></tr><tr><td>journalTitle_s</td><td>Titre du journal dans lequel le document a été publié.</td></tr><tr><td>journalIssn_s</td><td>ISSN du journal dans lequel le document a été publié.</td></tr><tr><td>researchData_s</td><td>Identifiants (DOI) des données de recherche associées.</td></tr><tr><td>docSubType_s</td><td>Sous doc type: data paper, preprint, ...</td></tr></tbody></table>

## 5.2 Liste des data papers TETIS

### 5.2.1 Agritrop & HAL

<table><caption>Table 6: Liste des data papers TETIS (Agritrop & Hal)</caption><thead><tr><td>Titre</td><td>Auteurs</td></tr></thead><tbody><tr><td>High-resolution mapping of available water content in Senegal using iSDA Africa dataset and USDA Rosetta3 model</td><td>[‘Jérémy Lavarenne’, ‘Louise Leroux’]</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 6: Liste des data papers TETIS (Agritrop & Hal)</caption><thead><tr><th>title</th><th>authors</th></tr></thead><tbody><tr><td>Globe-LFMC 2.0, an enhanced and updated dataset for live fuel moisture content research</td><td>[‘Marta Yebra’, ‘Gianluca Scortechini’, ‘Karine Adeline’, ‘Nursema Aktepe’, ‘Turkia Almoustafa’, ‘Avi Bar-Massada’, ‘María Eugenia Beget’, ‘Matthias Boer’, ‘Ross Bradstock’, ‘Tegan Brown’, ‘Francesc Xavier Castro’, ‘Rui Chen’, ‘Emilio Chuvieco’, ‘Mark Danson’, ‘Cihan Ünal Değirmenci’, ‘Ruth Delgado-Dávila’, ‘Philip Dennison’, ‘Carlos Di Bella’, ‘Oriol Domenech’, ‘Jean-Baptiste Féret’, ‘Greg Forsyth’, ‘Eva Gabriel’, ‘Zisis Gagkas’, ‘Fatma Gharbi’, ‘Elena Granda’, ‘Anne Griebel’, ‘Binbin He’, ‘Matt Jolly’, ‘Ivan Kotzur’, ‘Tineke Kraaij’, ‘Agnes Kristina’, ‘Pınar Kütküt’, ‘Jean-Marc Limousin’, ‘M. Pilar Martín’, ‘Antonio T Monteiro’, ‘Marco Morais’, ‘Bruno Moreira’, ‘Florent Mouillot’, ‘Samukelisiwe Msweli’, ‘Rachael H Nolan’, ‘Grazia Pellizzaro’, ‘Yi Qi’, ‘Xingwen Quan’, ‘Victor Resco de Dios’, ‘Dar Roberts’, ‘Çağatay Tavşanoğlu’, ‘Andy F S Taylor’, ‘Jackson Taylor’, ‘İrem Tüfekcioğlu’, ‘Andrea Ventura’, ‘Nicolas Younes Cardenas’]</td></tr><tr><td>Multi-scale datasets for monitoring Mediterranean oak forests from optical remote sensing during the SENTHYMED/MEDOAK experiment in the north of Montpellier (France)</td><td>[‘Karine Adeline’, ‘Jean-Baptiste Féret’, ‘Harold Clenet’, ‘Jean-Marc Limousin’, ‘Jean-Marc Ourcival’, ‘Florent Mouillot’, ‘Samuel Alleaume’, ‘Audrey Jolivot’, ‘Xavier Briottet’, ‘Luc Bidel’, ‘Enayat Aria’, ‘Atm Defossez’, ‘Thierry Gaubert’, ‘Josselin Giffard-Carlet’, ‘Jean Kempf’, ‘Damien Longepierre’, ‘F Lopez’, ‘Thomas Miraglio’, ‘J Vigouroux’, ‘Marianne Debue’]</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 6: Liste des data papers TETIS (Agritrop & Hal)</caption><thead><tr><td> titre </td><td> authors </td></tr></thead><tbody><tr><td> VegAnn, Vegetation Annotation of multi-crop RGB images acquired under diverse conditions for segmentation </td><td> ['Simon Madec', 'Kamran Irfan', 'Kaaviya Velumani', 'Frederic Baret', 'Etienne David', 'Gaetan Daubige', 'Lucas Bernigaud Samatan', 'Mario Serouart', 'Daniel Smith', 'Chrisbin James', 'Fernando Camacho', 'Wei Guo', 'Benoit de Solan', 'Scott Chapman', 'Marie Weiss'] </td></tr><tr><td> Experimental variables in sugarcane intercropping in Reunion Island for data matching </td><td> ['Sandrine Auzoux', 'Billy Ngaba', 'Mathias Christina', 'Benjamin Heuclin', 'Mathieu Roche'] </td></tr><tr><td> An annotated dataset for event-based surveillance of antimicrobial resistance </td><td> ['Nejat Arımık', 'Wim van Bortel', 'Bahdja Boudoua', 'Luca Busani', 'Rémy Decoupes', 'Roberto Interdonato', 'Rodrique Kafando', 'Esther van Kleef', 'Mathieu Roche', 'Mehtab Alam Syed', 'Maguelonne Teisseire'] </td></tr><tr><td> LEAP4FNSSA lexicon: Towards a new dataset of keywords dealing with food security </td><td> ['Mathieu Roche', 'Agneta Lindsten', 'Tomas Lundén', 'Thierry Helmer'] </td></tr><tr><td> Elaboration of a new framework for fine-grained epidemiological annotation </td><td> ['Sarah Valentin', 'Elena Arsevska', 'Aline Vilain', 'Valérie de Waele', 'Renaud Lancelot', 'Mathieu Roche'] </td></tr><tr><td> Land use / land cover map of Vavatenina region (Madagascar) produced by object-based analysis of very high spatial resolution satellite images and geospatial reference data. </td><td> ['Camille Lelong', 'Hasina Herimandimby'] </td></tr><tr><td> Labeled entities from social media data related to avian influenza disease </td><td> ['Camille Schaeffer', 'Roberto Interdonato', 'Renaud Lancelot', 'Mathieu Roche', 'Maguelonne Teisseire'] </td></tr><tr><td> Partial n-Ary relation instances on food packaging composition and permeability extracted from scientific publication tables </td><td> ['Martin Lentschat', 'Patrice Buche', 'Luc Menut', 'Romane Guari', 'Mathieu Roche'] </td></tr><tr><td> Food packaging permeability and composition dataset dedicated to text-mining </td><td> ['Martin Lentschat', 'Patrice Buche', 'Juliette Dibie-Barthelemy', 'Luc Menut', 'Mathieu Roche'] </td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 6: Liste des data papers TETIS (Agritrop & Hal)</caption><thead><tr><th>Titre</th><th>Auteurs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mapping land cover on Reunion Island in 2017 using satellite imagery and geospatial ground data</td><td>[‘Stéphane Dupuy’, ‘Raffaele Gaetano’, ‘Lionel Le Mézo’]</td></tr><tr><td>Land cover maps of Antananarivo (capital of Madagascar) produced by processing multisource satellite imagery and geospatial reference data</td><td>[‘Dupuy Stéphane’, ‘Defrise Laurence’, ‘Gaetano Raffaele’, ‘Andriamanga Valérie’, ‘Rasoamalala Eloise’]</td></tr><tr><td>COVID-19 and Media datasets: Period- and location-specific textual data mining</td><td>[‘Mathieu Roche’]</td></tr><tr><td>PADI-web corpus: Labeled textual data in animal health domain</td><td>[‘Julien Rabatel’, ‘Elena Arsevska’, ‘Mathieu Roche’]</td></tr><tr><td>A manually annotated corpus in French for the study of urbanization and the natural risk prevention</td><td>Koptelov Maksim, Holveck Margaux, Crémilleux Bruno, Reynaud Justine, Roche Mathieu, Teisseire Maguelonne</td></tr><tr><td>Harmonized in situ datasets for agricultural land use mapping and monitoring in tropical countries</td><td>Jolivot Audrey, Lebourgeois Valentine, Leroux Louise, Ameline Maël, Andriamanga Valérie, Bellon Béatriz, Castets Mathieu, Crespin-Boucaud Arthur, Defourny Pierre, Diaz Santiana, Dieye Mohamadou, Dupuy Stéphane, Ferraz Rodrigo, Gaetano Raffaele, Gély Marie, Jahel Camille, Kabore Bertin, Lelong Camille, Le Maire Guerric, Lo Seen Danny, Muthoni Martha, Ndao Babacar, Newby Terrence, de Oliveira Santos Cecília Lira Melo, Rasoamalala Eloise, Simoes Margareth, Thiaw Ibrahima, Timmermans Alice, Tran Annelise, Bégué Agnès</td></tr></tbody></table>

5.2.2 Seulement Hal

<table><thead><tr><th>Année de publi</th><th>Référence</th></tr></thead><tbody><tr><td>2019</td><td>Rabatel, Arsevska, and Roche (2019)</td></tr><tr><td>2020</td><td>Roche (2020)</td></tr><tr><td>2020</td><td>Dupuy et al. (2020)</td></tr><tr><td>2021</td><td>Lentschat et al. (2021)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Année de publi</td><td>Référence</td></tr></thead><tbody><tr><td>2022</td><td>Valentin et al. (2022)</td></tr><tr><td>2022</td><td>Schaeffer et al. (2022)</td></tr><tr><td>2022</td><td>Roche et al. (2022)</td></tr><tr><td>2022</td><td>Lentschat et al. (2022)</td></tr><tr><td>2023</td><td>Auzoux et al. (2023)</td></tr><tr><td>2023</td><td>Madec et al. (2023)</td></tr><tr><td>2023</td><td>Arımk et al. (2023)</td></tr></tbody></table>

## 5.3 Liste des jeux de données TETIS sour Entrepôt Recherche Data Gouv

<table><caption>Table 8: Liste des jeux de données TETIS / INRAE</caption><thead><tr><td></td><td>title</td></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>Données et produits lidar drone, réserve fores...</td></tr><tr><td>1</td><td>Package Fordead</td></tr><tr><td>2</td><td>Labeled Entities from Social Media Data Relate...</td></tr><tr><td>3</td><td>Données lidar acquises par drone UE Citrus, Sa...</td></tr><tr><td>4</td><td>Projet Artisols - Coefficient de dispersion pa...</td></tr><tr><td>5</td><td>Projet Artisols - NoData SPOT 6/7 - Occitanie ...</td></tr><tr><td>6</td><td>Projet Artisols - Atlas cartographique - Occit...</td></tr><tr><td>7</td><td>Projet Artisols - Indice de compacité des tach...</td></tr><tr><td>8</td><td>Projet Artisols - Indice de fragmentation des ...</td></tr><tr><td>9</td><td>Coupes rases - méthode de détection "bi-date" ...</td></tr><tr><td>10</td><td>Panoramas des paysages de Madagascar acquis pa...</td></tr><tr><td>11</td><td>BioDispersal</td></tr><tr><td>12</td><td>Carte d'occupation du sol des corridors rivula...</td></tr><tr><td>13</td><td>Mise au point d'un capteur optique pour le sui...</td></tr><tr><td>14</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>15</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>16</td><td>Projet GESSICA</td></tr><tr><td>17</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>18</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>19</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>20</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>21</td><td>Valorisation des données OCSGE Nouvelle Généra...</td></tr><tr><td>23</td><td>Carte d'occupation du sol du bassin de l'Or 2014</td></tr><tr><td>24</td><td>Etude exploratoire_sensibilité des cultures à ...</td></tr><tr><td>25</td><td>ULM_Ciron</td></tr><tr><td>26</td><td>Avian Influenza events from different digital ...</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 8: Liste des jeux de données TETIS / INRAE</caption><thead><tr><th></th><th>title</th></tr></thead><tbody><tr><td>27</td><td>Métabolisme territoire Chaource</td></tr><tr><td>28</td><td>An annotated Avian Influenza dataset from two ...</td></tr><tr><td>29</td><td>cartographie des projets de l'UMR TETIS</td></tr><tr><td>30</td><td>Modèle numérique de terrain du campus d'AgroPa...</td></tr><tr><td>31</td><td>Annotated datasets from PADI-web for event-bas...</td></tr><tr><td>32</td><td>Enhanced Spatial Disambiguation in the GeoViru...</td></tr><tr><td>33</td><td>Données et analyse SmartSens - Data and analys...</td></tr><tr><td>34</td><td>Aires d'accueil des gens du voyage, exposition...</td></tr><tr><td>35</td><td>SDM of black grouse broods in the French Alps</td></tr><tr><td>36</td><td>Corpus de journaux en français sur la sécurité...</td></tr><tr><td>37</td><td>Linked Avian Influenza Epidemiological and Gen...</td></tr></tbody></table>

## 5.4 Carte des terrains d'étude des data papers

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 10: Lieux présents dans les abstract des data papers</figcaption></figure>

Pour finir ce rapport, travaillant à TETIS, il est impossible de ne pas ajouter une carte. La Figure 10 propose de visualiser les étendus géographiques des lieux présent dans les Abstracts des data papers.

Pour obtenir la liste des étendues spatiales, nous appliquons un modèle extraction d'entités nommées basé sur le modèle de langue pré-entrainé BERT. Ce modèle extrait une liste des
lieux que nous géocodons avec l'API de Photon utilisant les données d'OpenStreetMap.
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