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1. 3 Pays-Bas -Dutch Archived and Networked Service (DANS) Un institut national relevant de l'Académie des sciences néerlandaises et de l'agence de financement national dont l'objectif est de proposer un accès pérenne aux productions scientifiques. Créé en 2005 par NWO (Netherlands Organisation for Scientific Research, agence de financement national) et KNAW (Académie des sciences néerlandaises), le réseau DANS se définit comme « l'institut néerlandais pour l'accès pérenne aux ressources de recherche numériques ». En 2011, DANS a intégré les services Narcis (outil de découverte) et Easy (système d'archivage pérenne des données) puis l'entrepôt national DataverseNL (DNL), à partir de 2014. Il est assisté par un comité consultatif (advisory board) qui lui fait part de ses recommandations en matière de stratégie et de politique générale.
De manière à faciliter et simplifier les opérations liées aux dépôts pour les chercheurs, l'entrepôt du A titre d'exemple, le réseau DANS propose à ses utilisateurs divers formats de médiation (formations, JORH a aussi vocation à accueillir les publications et les thèses. L'objectif est de proposer un lieu de présentations, webinaires, tutoriels, workshops) qui peuvent aussi prendre la forme de consultations dépôt unique sur lequel les chercheurs titulaires de financement puissent s'appuyer pour remplir leurs obligations contractuelles. personnalisées. L'offre d'accompagnement développée par le JISC Open Research Hub prend notamment la forme Les durées de conservation des données proposées sont variables : le réseau DANS via DataverseNL d'une boîte à outils (RDM Toolkit) qui donne accès à des informations ciblées en fonction de la comme DNO et le DFDR proposent de conserver les données au moins 10 ans.
L'objectif de l'infrastructure nationale australienne est d'étendre ce service à d'autres types d'échantillons physiques tels que la végétation, les spécimens archéologiques et biologiques. Parmi l'offre de services très développée en matière d'identifiants, l'ARDC propose aussi aux institutions d'attribuer un Research Activity Identifier (RAiD) aux projets et activités de recherche. Offrir un accès aux statistiques d'usage (vues, téléchargements) fait là encore partie des services incontournables. RADAR se distingue en proposant une visualisation des statistiques sur les 6 derniers mois. De leur côté, le réseau DANS et DataverseNL ont pour projet d'implémenter des "badges altmétriques" aux métadonnées.
1 ARDC : faciliter l'émergence de communautés de pratiques réseau de référents Dataverse NO. et le développement d'outils partagés De son côté, l'ARDC propose une page web de ressources dédiées ainsi qu'une base de connaissances liée à réutilisation des données sensibles. Les autres services nationaux n'ont pas développé d'offre de service spécifique à la gestion des données sensibles. Le JORH propose quelques éléments d'information et renvoie vers les services de l'UKDS. Il faut aussi noter que les équipes du DFDR envisagent d'élaborer un entrepôt d'accès contrôlé ou restreint pour les jeux de données D'autres projets menés par les communautés scientifiques, et auxquels contribue l'ARDC, peuvent s'appuyer sur le soutien d'infrastructures nationales de calcul comme le NCI et Pawsey Supercomputing.
Les partenariats portent aussi sur la promotion des pratiques de Research Data Management (RDM), où le rôle de l'ARDC est d'initier le développement de communautés de pratique clés. C'est dans ce cadre que l'ARDC héberge et incite à l'alimentation du Research Vocabularies Australia, plateforme University of Norway -Trömso (AUN). La gestion et le fonctionnement du Dataverse national norvégien sont assurés par une équipe DNO composée des acteurs suivants : -équipe de la bibliothèque universitaire d'AUN, -service informatique d'AUN, collaborative de vocabulaires Les services de stockage et de gestion back-end de DNO relèvent de la responsabilité de l'Artic -service de la recherche d'AUN sensibles. De son côté, DNO a développé la collection Trolling DNO, entrepôt de données en sciences du langage et en linguistique qui participe à l'infrastructure européenne Clarin et est indexée par le Virtual Language Observatory.
De leur côté, par le biais le plus souvent de leurs bibliothèques, les institutions partenaires se chargent de la gestion de leur collection des activités liées à la curation des données, et des services supports utilisateurs (formation, assistance,. ). 3. 3 Dataverse NO : un entrepôt administré par les services d'une université, des collections gérées par les universités partenaires L'équipe DNO se charge d'accompagner les établissements en proposant des formations et des actions de sensibilisation (notamment à la préservation numérique), des guides, des consultations individuelles. l'Université de Victoria (Colombie-Britannique), ou à l'Université de Waterloo (Ontario). Ces entités assurent en particulier la fourniture d'un environnement de stockage et l'assistance technique. Les données déposées puis stockées dans les entrepôts des différentes institutions sont connectés au DFDR.
grande partie des informations provient des portails Dataverse développées par la plupart des universités canadiennes dans le cadre de l'initiative Scholars Portal Dataverse. Les activités de curation des ensembles de données soumis directement au DFDR sont effectuées par des bibliothécaires du réseau Portage (ABRC) ou par des gestionnaires relevant des services de données partenaires, en collaboration avec les chercheurs et les déposants. De leur côté, les établissements partenaires mènent ces activités de "gestion active" des données avec leurs propres équipes de curation et leurs propres flux de travail mais peuvent s'appuyer sur l'expertise du réseau Portage. Les services de téléchargement et de dépôt des fichiers volumineux seront pris en charge par Calcul Canada et le service Globus connect.
Si le degré de maturité des services du réseau DANS permet à celui-ci d'afficher la volonté de figurer parmi les principales infrastructures de données européennes, la plupart des autres services commencent seulement à évaluer leurs activités. Tableau 9. Degré de maturité des dispositifs Dispositif En production Phase de test Précisions ARDC Depuis 2017 Australie DANS Depuis 2014 (ouverture de Pays-Bas Dataverse NL) 4. 7 UKDS : financement structurel de l'ESRC et des DFDR Ouverture prévue au établissements partenaires Canada début de l'année 2021 (ESRC), défini lors de contrats quinquennaux. Norvège UKDS et UKDA bénéficient du financement structurel de l'Economic and Social Research Council DNO Depuis 2017 JORH Par ailleurs, les établissements partenaires (université de Manchester, le JISC, l'université Depuis 2019 Encore en cours de développement GB d'Edimbourg, l'université de Southampton, l'University College of London et l'université d'Essex) 11/2020 : Jisc abandonne la contribuent financièrement au développement et à la pérennité de la plateforme UKDS.
RNDL, Clariah, Bibliothèque nationale néerlandaise) ou internationaux (European Open Science Cloud, Council of European Social Science Data Archives, Datacite, Dariah-EU, CoreTrustSeal, Dryad, Eurocris, Mendeley, Research Data Alliance Europe, Organisation de Coopération et de Développement Economique (OCDE), Science Europe,. ). L'un des autres objectifs majeurs du travail mené au sein de ces réseaux porte sur les bonnes pratiques en matière de gestion des données, notamment en matière d'interopérabilité (ex. standards, normes, protocoles). A ce titre, le réseau DANS coordonne le projet européen FAIRsFAIR dont l'UKDS, via UKDA, est partenaire et pour lequel DNO et le DFDR ont été choisis comme entrepôts tests. L'objectif majeur de ce projet est d'élaborer des normes internationales pour la certification FAIR des entrepôts et des données qu'ils contiennent, de manière à faciliter la mise en oeuvre du programme European Open Science Cloud (EOSC).
plupart des services nationaux de données ont entrepris des démarches de certification ou de labellisation 5. 6. 2DémarchesdecertificationLafiabilitédel'entrepôt étant une condition nécessaire pour un accès pérenne aux données hébergées, la. C'est notamment le cas du service d'archivage Easy du réseau DANS et de Dataverse Norvège qui ont reçu la certification Core TrustSeal. Lui aussi certifié ISO 27001, l'UKDS propose les mêmes garanties de sécurité. Par ailleurs, l'UKDS participe activement à la structuration de réseaux d'entrepôts de confiance à la fois en tant que membre de Digital Preservation Coalition et en occupant la vice-présidence de CoreTrustSeal (CTS). De la même manière, le réseau DANS contribue activement aux activités de l'organisation internationale de certification CTS puisque plusieurs de ses membres participent au conseil d'administration et qu'il met des ressources humaines à disposition de cette organisation internationale de certification.
un projet de création de dataverses dédiés à certaines communautés disciplinaires et proposant des services spécifiques est en cours. La démarche retenue par le Research Shared Data Service, projet pilote du JORH, illustre plus encore la nécessaire prise en compte de l'évolution constante des attentes des institutions. Afin de fournir un produit fonctionnel composé de caractéristiques suffisantes pour à la fois satisfaire les premiers clients et pour fournir un retour d'information en vue du développement futur du produit, l'équipe a développé une approche basée sur le concept du minimum viable product (MVP). De cette façon, le.
Ces activités de coopération et de coordination leur permettent par exemple de s'aligner sur des normes et des pratiques communes, mais aussi de s'appuyer sur les acquis et la dynamique d'une communauté (ex. Dataverse project). Actuellement, une attention particulière est portée au développement de l'European Open Science Cloud (EOSC) au sein duquel la plupart des services étudiés ont vocation à s'intégrer. A.
l'heure où des acteurs privés renforcent leur positionnement en tant que services de données, l'EOSC pourrait offrir un cadre de collaboration internationale entre services de données nationaux. Par ailleurs, comme le soulève le rapport de l'OCDE "Coordination and support of international research data network" 38 , le succès des réseaux internationaux liés aux données de la recherche dépend étroitement des politiques d'incitation à l'ouverture des données. Il suggère notamment aux gouvernements de fournir un cadre politique cohérent autour des données ouvertes. 39Ce constat rejoint celui exprimé par plusieurs acteurs des services étudiés qui insistent sur le rôle clé que peuvent Annexe 1. Identifiants, métadonnées et indicateurs utilisés par les services nationaux de données Services ARDC Research Data Australia JORH DANS DFDR RADAR Services Dataverse Norvège (DNO) UKDS/UKDA Australian Research Data Identifiants Research Data Australia Jeux de données : -DOI -identifiant RDA -identifiant institutionnel -URI Auteurs : -identifiant institutionnel -ISNI, Orcid, URI URL des sites web associés URI des projets Soutien consultatif d'experts aux organismes de recherche australiens qui intègrent les PID dans leurs processus opérationnels Identifiants requis pour les projets financés : ORCID, Handle, DOI, ROR, RAID, PURL, Grant Pas d'outil de découverte 3000 depuis Scholars Dataverse Standards de métadonnées et vocabulaire Métadonnées : norme ISO 19115 , Repository-Developed Metadata Schemas, FundRef Registry Ontology , NCBI Specification, OBI Alliance), ISA-Tab Virtual Observatory Vocabulaires et ontologies : format (International VOResource Schema sont moissonnées depuis Open Data Canada, ID, IGSN, Crossref Funder Service assuré par Core pour les publications et Google Datasets Search pour les données de recherche Jeux de données : DOI, Handle, URN ou ISBN Auteurs : ORCID, ISNI et Digital Author Id (DAI), Researcher Id (ISNI a vocation à remplacer DAI) Organisations : ROR, ISNI et GRID.
Participation au projet FREYA-PID graph : lier des données par l'enrichissement d'identifiants persistants (PID) Métadonnées : Data Documentation Initiative (DDI), Dublin Core, DataCite Metadata Schema Classification Narcis basée sur SKOS RDF (codes disciplines et codes scientifiques) interdisciplinaires) Echange de données avec le résolveur national et la bibliothèque nationale : MODS et DIDL, Dublin Core possible Total : 117. 000 datasets (10/2020) dont 85000 Data Canada Portal (47 dataverses institutionnels) et Open Moteur de recherche fédéré Accès à des données produites par des établissements de recherche et des administrations publiques 84 sources moissonnées dont Scholar Dataverse connexion lors des deux dernière années (déposants et utilisateurs) sur la base d'une 56500 utilisateurs Mars 2020 : 180000 téléchargements par an Accès à plus de 8000 jeux de données Outil de découverte interne Nombre ETP dédié à l'ensemble Budget initial de API OAI-PMH REST publications et de thèses Indicateurs Forme et méthodes Research Data Australia Nombre de vues Pour tout projet financé, rapport à livrer entre 12 et 24 mois après la fin du projet : -résultats : publications, financements, projets, brevets, rapports, licences, usage (ventilé par catégories), citations, taux de satisfaction, formation délivrée, réutilisation -impact : quels publics, type, étendue, période Recommandation pour plan de suivi : https://www.
Augmentation liée à la Collaboration avec les éditeurs de revues afin qu'ils saisissent les citations des données Collaboration avec les sociétés savantes et les bailleurs de fonds afin de mettre en oeuvre des politiques communautaires pour la citation des données OAI-PMH SWORD REST Evaluation services voir annexes rapport 2017 Narcis (https://www. narcis. nl/metrics/Language/en ) portent sur publications (OA, closed, restricted, type) Dataverse NL Indicateurs généraux ou par institutions Nombre total de dataverses -publiés ou non -par domaines -créés par trimestre ---institutionnel créés par trimestre ne disposant d'entrepôt par domaines accessibles aux chercheurs publiés ou non Services de dépôt Nombre total de datasets Projet d'intégration à Dataverse NL Entrepôt générique de données de recherche destiné à accueillir ensembles de données.
prioritairement des grands Pas encore en production Pas encore en production (septembre 2020) connexion avec les entrepôts institutionnels via interface machine à Entrepôt générique de données de recherche Pas d'informations sur le nombre total de jeux de données Environ 70 jeux de données dont la moitié sont en accès ouvert Budget annuel opérationnel des activités construction Modèle économique machine entre le système Questasy de CentERdata et EASY (2019) Outil de découverte interne Accès aux données des 10 dataverses hébergés par Dataverse Norvège Dataverse NO Entrepôt générique de données de recherche regroupant 9 dataverses institutionnels et 1 dataverse dédié à une collection thématique Dataverse NO (2020/11/15) -2020 : 167 -2019 : 371 -2018 : 201 -2017 : 37 Près de 500 comptes créés Dataverse NO 794 jeux de données (202060901) Volume total de stockage inférieur à 1 To étrangers données -archives de données issues de pays sécurisée des accès aux Moteur de recherche fédéré Sources : -organismes officiels, en particulier le gouvernement central -agences statistiques internationales -projets financés par l'ESRC -agences d'études de marché -sources historiques Entrepôt de données relevant des SHS Reshare : entrepôt pour auto-archivage UKDA : entrepôt de données de confiance, gestion Reshare : moyenne de 300 dépôts par an Reshare : 1828 jeux de données (11/2020) Soit 1,3 Tb Equipe de 61 personnes soit 58 Chiffrage impossible car Financement quinquennal 2019-2023 : plus de 110 millions d'euros, Moissonnage par services tiers termes de volume Pas de limite en Open Aire Taille maximale des fichiers : 2Go Open Aire, ARDC, Clarivate Citation Index, CORE, DART-Europe,EBSCO, EUDAT B2FIND, BOLAS, Google Scholar, Isidore, IBI, OCLC, ProQuest LLC, TDNet, Ex Libris Go 25 000 fichiers ou 300 Taille maximale : Research, HU Berlin Microsoft Academic Taille maximale : 600 Go Pas de limite en termes de volumes Contacter support si le jeu de données excède les 50Go fichier de 8Go max Téléchargement par Pas de taille maximale Commons (ARDC) ETP l'ARDC est né de la fusion de soit 22 millions d'euros par an.
Connaissances technologiques (TK) : 6 items Je sais utiliser les outils technologiques de communication et de collaboration à distance (applications de messagerie électronique, logiciels Skype, WhatsApp, Facebook, Google Docs, etc. ). Je peux utiliser des moteurs de recherche pour rechercher des informations, trouver des ressources documentaires, etc. , sur Internet Je pense que je peux résoudre des problèmes techniques liés à l'utilisation de terminaux informatiques tels que : connexions réseaux, erreurs système, reconnaître des pannes matérielles (disques dur, mémoires RAM, etc. ). Je sais déterminer les outils technologiques mobilisables dans les tâches d'enseignement pour améliorer l'apprentissage. Le tableau 6 montre les six items utilisés pour évaluer le statut déclaré de maîtrise des connaissances dans la composante PCK.
Technique d'analyse des données Les données constituées des fichiers numériques des réponses au questionnaire de type Likert sont compilées à l'aide d'un fichier Excel, puis analysées automatiquement à l'aide du logiciel de statistique XLSTAT  (Version 2016. 02. 28451). Les résultats issus de cette analyse quantitative sont ensuite interprétés qualitativement  (Lee & Tsai, 2010)  en vue de représenter les statuts d'expertise des domaines de connaissances TPACK chez les enseignants. Afin d'interpréter qualitativement les résultats d'analyses statistiques et dégager les statuts de maîtrise des connaissances TPACK par les enseignants, nous avons construit des « classes latentes »  (Aitkin et al. , 1987; Saporta, 2005). D'après ce modèle de classification, les classes latentes représentent des intervalles significatifs fixés sur la base de la fréquence des choix de réponses (de 1 à 5 sur l'échelle) des répondants, et d'une variable latente qui est ici la moyenne des scores enregistrés dans les groupes d'items de connaissances TPACK évaluées.
Résultats Cette section s'articule en deux volets. Premièrement, nous présentons les différents histogrammes de mesure dans les sept composantes ou domaines du TPACK qui ressortent du traitement quantitatif des données effectué au moyen du logiciel de statistiques XLSTAT. Deuxièmement, nous proposons une interprétation qualitative à partir de l'histogramme de synthèse des scores moyens atteints dans chaque composante du TPACK. Enfin, partant de la distribution des effectifs d'enseignants dans les trois classes de scores moyens modélisées, nous caractérisons leurs statuts épistémologiques déclarés relatifs à la maîtrise des TPACK.
Cette étude repose sur l'analyse des occurrences du terme un-American dans de multiples bases de données : Chronicling America, Newspaper. com , HathiTrust et Google Books. Cette première approche quantitative permet de saisir l'ordinaire des usages « Un-American ». Usages et appropriations politiques d'une catégorie contradi. Transatlantica, 2 | 2021 dans la culture imprimée. Ces recherches révèlent une augmentation de la fréquence d'apparition du mot dans la production imprimée à partir des années 1880, ainsi que la multiplication des contextes dans lequel il est utilisé. Les bases de données permettent également de mettre au jour des sources méconnues et de ne pas se contenter des « grandes figures » entrées dans le canon des études américaines (même si, de fait, elles dominent souvent, déjà à leur époque, les écrits publiés : c'est d'ailleurs cette omniprésence qui en a fait des objets privilégiés de recherche) 3.
La récente traduction de Monette a été privilégiée, la version française publiée en 1784 par Crèvecoeur relevant davantage de la réécriture pour les salons littéraires que de la traduction. 2. Lewis souligne la différence entre un-American et anti-American mais aussi non-American, ce qui complique encore la tâche du traducteur (2013 876). 3. Une première recherche exploratoire incluait ainsi Unz Review, qui a numérisé des documents indisponibles sur d'autres bases de données. Les résultats issus d'Unz Review n'ont finalement pas été inclus dans cet article, mais il était important de multiplier dans un premier temps les sources documentaires auxquelles puiser. 4. Un-American n'apparaît dans aucun texte de loi avant le Subversive Activities Control Act de 1950. 5. McCartin et Kazin définissent l'américanisme comme la loyauté envers les États-Unis et un type de patriotisme fondé non sur une « culture partagée » mais sur « la défense de ses idéaux politiques », ce qui « distingue » ce pays des autres États-nations (1).
, Sur le trottoir, l'Etat, Paris, Seuil, 2021. 29 Projet franco-allemand ProsCrim -La traite des êtres humains saisie par les institutions, financé par l'ANR (ANR-13-FRAL-0014-01) de 2014 à 2018 (coord. : Mathilde Darley) et par la DFG de 2014 à 2017 (coord. : Rebecca Pates). 30 Mathieu L. , La condition prostituée, Paris, Textuel, 2007. 31 Bayart J. -F. , Warnier J. -P. (dir. ), Matière à politique. Le pouvoir, les corps et les choses,  Paris, Karthala, 2004, p. 28-29. 32  Hassenteufel P. , Sociologie politique de l'action publique, Paris, Armand Colin, 2011 (2 e édition), p. 112. 33 De Maillard J. , Kübler D. , Analyser les politiques publiques, Grenoble, Presses Universitaires de Grenoble, 2015 (2 e édition), p. 213. prostitution. A partir d'une longue enquête conduite auprès de travailleuses du sexe au sein d'une association venant en aide aux victimes de traite, Prune de Montvalon propose ainsi une analyse des trajectoires de prostituées migrantes sortant de la dichotomie évoquée plus haut, et qui revient généralement à aplatir leurs parcours sous un prisme soit misérabiliste (faisant d'elles des femmes agies plus qu'agissantes, pensées plus que pensantes) soit résolument héroïsant, soulignant leur autonomie (empowerment) et conduisant souvent à minimiser les contraintes et entraves qui jalonnent leur parcours.
Une fois le signalement effectué, il est enregistré et directement intégré à une base de données de la ville de Paris utilisée par les services techniques et les agents sur le terrain 10. Par le croisement de l'adresse et du type de problème, le service affecte automatiquement l'anomalie aux agents de la ville ou au partenaire compétent afin qu'ils l'analysent, la valident et planifient, si nécessaire, une intervention. Les agents municipaux peuvent requalifier la nature des anomalies, rejeter des anomalies qui n'entrent pas dans le champ de compétence municipale ou celles dont les éléments fournis sont inexploitables (adresse erronée, mauvaise qualification, photographie floue,…). Il est important de préciser que les informations fournies par les utilisateurs sont considérées par les services techniques comme des informations de travail qui aideront la Mairie de Paris et ses partenaires à organiser leurs activités.
Remerciements Les auteurs remercient  Jaap Vermeulen pour les avoir autorisés à reproduire le dessin de la figure 1 de cet article qui est issu de sa révision de la section Pelma ,  Marc Gèze  et  Cyril Willig du CeMIm (MNHN)  pour les prises de vue au microscope,  David Bruy  ( NOU ) pour les scans des herbiers,  Shankar Meyer  coordinateur de l'association Endemia pour les données de répartition. Cet article doit aussi beaucoup aux réviseurs du manuscrit (  Jaap Vermeulen ,  Jérôme Munzinger  et  Martin Callmander ) par leurs commentaires constructifs. Enfin, les auteurs souhaitent aussi remercier  Philippe Frayssinet , ancien directeur de  Météo France Nouvelle-Calédonie pour les échanges scientifiques intéressants sur le climat de la Nouvelle-Calédonie. Le MNHN et l'IRD sont membres du GIS RECOLNAT  ( ANR-11-INBS-0004 ).