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Centre de recherches historiques, CNRS, Paris, France Jean-Damien Généro est ingénieur d'études, en charge de la gestion des projets numériques du Centre de recherches historiques. Entrepôt Identifiant unique Intitulé du jeu de données Date de dépôt Didomena doi :. e /wr c- Export multiformat du corpus « S'écrire au édité et publié sur lettresfamiliales. ehess. fr. e siècle. Une correspondance familiale » 04/01/2022 Zenodo doi :. do. /zeno- S'écrire au familiale e siècle. Une correspondance 04/01/2022 Auteurs Bertrand Duménieu toriques. ORCID - - - bertrand. dumenieu@ehess. fr Danièle Poublan UMR 8558 ORCID - - - poublan@ehess. fr UMR 8558 ORCID - - - jean-damien. genero@ehess. fr https.
2022). Cette collaboration a permis d'élargir l'horizon des expérimentations et évolutions à considérer, notamment la création de graphes de réseaux familiaux, de frises historiques dynamiques en lien avec les aspects économiques, politiques et sociaux de l'époque. Nous espérons avoir rendu le corpus épistolaire effectivement et concrètement réutilisable par les chercheurs et ingénieurs en sciences humaines et sociales et nous souhaitons explorer ces nouvelles modalités d'exploration en exploitant le graphe de connaissances construit avec MediaWiki. Il est également prévu que le dépôt complet du corpus sur Zenodo et Didomena soit mis à jour à partir du wiki à un rythme annuel et ponctuellement en cas de modifications importantes.
Ressources supplémentaires produites : documentation des données, normes, métadonnées, script et logiciels d'analyse, notes diverses, fichiers de données nécessitant un stockage central. Conservation des données : sur le serveur de son laboratoire, son ordinateur professionnel et le service d'archivage de son institut. Mise à disposition et réutilisation : partage souvent des données à l'aide de licences et parfois pour un public ciblé restreint. Partage sur un site web ou en complément des articles ainsi que sur des plateformes telles que Gitlab/Github. Réutilise fréquemment des données produites par d'autres personnes. Autres ressources à partager : documentation des données et des codes sources, protocoles méthodologiques. Limitations : des conditions éthiques qui limitent le partage, une mauvaise qualité des données, un manque d'habitude.
e. s volontaires pour les expériences de recherche. Il s'intéresse aux enjeux des méta-analyses pour vérifier la qualité des travaux de recherche. Avec les étudiant. e. s de master, qu'il encadre, il s'applique à transmettre les bonnes pratiques de recherche et de la démarche scientifique. Les réunions de laboratoire sont un moment majeur pour le partage d'informations  (méthodologie, outils, contenus, biblio, etc. ). Outils utilisés : R, Python, Matlab, Excel, Inkscape. Collaboration : travail collectif entre 2 et 5 personnes avec des enseignant. e. schercheur. e. s, des doctorant. e. s et étudiant. e. s en master. Utilise un cahier de laboratoire, des dossiers partagés, des plateformes de codes, des outils de gestion de projet. Échange lors des réunions de laboratoire. Contexte d'initiation : par les autres membres de l'équipe, par des tutoriels (autodidacte).
Résultats phases 1 et 2 qualitatives Outils employés avec les données (1) • Utilisation majoritaire de logiciels de type tableurs (Excel, Calc) (75%)  Place des pratiques et des outils collaboratifs  (2)  [L'utilisation de bases de données en ligne] permet de suivre le travail de chacun et de repérer les difficultés. ».
Modalités de partage des données (support) Les données seront présentées sur plusieurs plateformes telles que HAL, PubPub, GitLab. La plateforme dépendra du format des données. Sur HAL est placé une synthèse en français et en anglais (executive summary) et un rapport final en pdf accompagné d'annexes (trames d'entretiens, trame du questionnaire, plan de gestion des données. Sur Gitlab, seront partagés les scripts ayant servi à la reproductibilité de l'analyse du questionnaire ainsi que la documentation pour présenter l'étude et la méthodologie. La page sur la plateforme PubPub contient le contenu de la synthèse et un référencement de tous les liens vers l'ensemble des ressources : la synthèse, le rapport final et les annexes, les résultats de la phase qualitative sous forme de quelques verbatims des entretiens et une mindmap, la synthèse de la journée d'étude et de la phase quantitative avec les données de questionnaire, la méthodologie de l'étude.
de texte, ressources lexicales, données brutes et nettoyées, dictionnaires, jeux et bases de données Explicabilité, recherche ouverte, reproductibilité Paula travaille en tant que maîtresse de conférences dans un laboratoire de sciences du langage où elle s'est spécialisée en traitement automatique des langues. Elle collabore régulièrement avec son équipe (5 personnes). Ses travaux consistent à constituer des corpus de textes augmentés d'informations syntaxiques et sémantiques pour aider à l'enrichissement d'analyses linguistiques. Les données collectées sont variées et proviennent notamment d'entretiens. Elle a l'habitude d'ouvrir ses données (avec l'attribution d'une licence). Les enjeux de reproductibilité sont connus au sein de son équipe. En plus des données, elle partage également le code source ayant servi aux analyses et prend soin de documenter les traitements effectués.
: par les autres membres ou dans le cadre de ses postes précédents (anciens employeurs). Aide financière, technique et ressources humaines. Des spécialistes pour répondre à ses questions dans son établissement, une plateforme dédiée en ligne. Aide pour le stockage, la mise à disposition et la publication des données. Sources : issues d'instruments de mesure, d'articles scientifiques et de bases de données partagées par ses collègues. Ressources supplémentaires produites : notes diverses sous format papier et numérique notamment dans un cahier de laboratoire, logiciels d'analyse, fichiers de données stockées sur son ordinateur. Conservation des données : sur un serveur interne du laboratoire. Mise à disposition et réutilisation :partage (parfois) ses données en accès restreint à un public cible.
ce moment un post-doctorat au sein de l'Université de Rennes 2. Il apprécie le travail dans une équipe interdisciplinaire où il apprend beaucoup de ses collègues historiens, géologues, écologues. Une partie conséquente de son travail implique de collecter des sources variées (issues d'archives ou d'autres terrains de collègues) pour constituer une base de données. Il est intéressé par les enjeux de partage des données et met déjà en ligne certaines informations de ses missions. Il reste néanmoins sceptique sur leur réutilisation possible car sa base est construite spécifiquement pour répondre à sa problématique de recherche. C'est plus par honnêteté intellectuelle qu'il souhaite les partager. Cela lui paraît aussi difficile d'obtenir les données des autres et de se les approprier (méthodologie spécifique).
Outils utilisés : logiciels de traitement statistiques (Stata) et langage de programmation (R) sous Windows. Collaboration : travaille seul. N'utilise pas d'outils collaboratifs. Contexte d'initiation : par des formations, par des tutoriels et des ouvrages papier. Infrastructures numériques, aide technique. Aide pour la constitution, le stockage, la mise à disposition, la valorisation, la publication. Par des référents au sein de l'équipe, des spécialistes dans l'établissement, des formations. Sources : bases de données disponibles en libre accès. Ressources supplémentaires produites : des fichiers de données stockés sur son ordinateur ou sur un stockage central, des scripts de programmation, des notes papier et numériques. Conservation des données : sur son ordinateur personnel et professionnel et sur un serveur institutionnel.
Formation. Aide par des spécialistes dans l'établissement, une personne soutien au sein du labo, une plateforme en ligne, des journées d'études. Aide pour la collecte et structuration des données. Sources : issues de terrains d'enquête, des bases de données en libre accès ou sous abonnement, des articles scientifiques, des sites web. Ressources supplémentaires produites : des fichiers stockées sur son ordinateur, des notes diverses papier et numériques. Conservation des données : sur son ordinateur professionnel, sur un support externe, sur un serveur institutionnel, sur un service d'archivage. Mise à disposition et réutilisation : partage souvent à un public cible et restreint. Partage parfois en ligne sans contrôle d'accès. Met à disposition via des dossiers partagés institutionnels. Réutilise parfois des données d'autres personnes.
)• Mention des DPO en commentaires pour la partie concernant les données personnelles dans un IFRE, où un tel service ne peut être offert du fait de la petitesse de la structure. En revanche, je peux m'appuyer sur des personnes et services proposés par le CNRS, ou m'enquérir auprès de membres des TGIR (comme Progédo). » En général, et désolé de le dire comme ça, les services centraux de mon université me mettent plutôt des bâtons dans les roues qu'autre chose. »Focus sur les profils -spécificitésAu sein des SHS, les aides apportées par les MSH, les TGIR (HumaNum), des réseaux (Mate-SHS, Visa), des projets tels que PROGEDO, DataBFC le besoin de postes fixes ou leur renouvellement ainsi que des moyens pour accéder à des bases de données ou mener des projets de numérisation. • D'autres abordent un nécessaire éclaircissement sur la propriété des données tout autant que les enjeux de données personnelles Les laboratoires de SHS n'ont pas assez d'ingénieurs informatiques pérennes, en particulier BDD; leur recrutement exclusif via des financement sur projet est un danger pour la pérennité des données.
Des pratiques souvent ancrées et difficiles à changer (reproduction des pratiques des « seniors », hiérarchie, etc. ) • De nouvelles compétences data science néanmoins demandées et reconnues (personne soutien en bio-info, compétences spécifiques pour les bases de données, formation nécessaires) Des évolutions menant à des tensions possibles entre : • Les ingénieur. e. s d'étude/ de recherche et les chercheur. e. s (aide à la standardisation, à la création de base de données) • Les responsables de la recherche clinique et les autres chercheurs (sentiment de propriété sur les données, règles considérées comme restrictives, etc. ) • Les équipes de recherche et les DSI   Porter attention aux enjeux de traduction et de médiation nécessaires à la gestion et à la mise à disposition des données par le biais de pratiques collectives au sein des équipes de recherche.
Identifiants pérennes pour les données et organismes en charge de la demandePour HAL, les DOI seront fournis par CrossRef. Pour Zenodo, des DOI sont associés pour chaque fichier partagé. Modalités et garantiesd'archivage à l'issue du projet (plateformes partenaires, durée de conservation, etc. ) Les services d'Université Paris Cité sont en charge de garantir les modalités d'archivage du projet. Les données font ensuite l'objet d'un archivage au sein d'Université Paris Cité pendant une durée de cinq ans. 7/ Dissémination/PARTAGE et archivage des données (3/Schéma de stockage des données. Partie 1 : Cadre et démarche de recherche Partie 3 : Collectifs de recherche et environnement numérique de travail.
Outils utilisés : logiciels de types tableurs et bases de données ainsi que visualisation et traitement d'images sous Windows. Collaboration : taille de l'équipe entre 2 et 5 personnes. Travaille avec chercheur. e. s, doctorant. e. s. Utilise des dossiers partagés et des outils de rédaction partagée. Contexte d'initiation : via réseaux sociaux et par des tutoriels (autodidacte) et par des formations, par des colloques et temps informels.
Florence a été recrutée en tant que maîtresse de conférences à l'Université de Clermont-Ferrand en histoire contemporaine. Ses travaux de recherche l'amènent à consulter à la fois des bases de données en ligne (libre accès ou payant) ainsi que des fonds documentaires spécialisés. Aujourd'hui, elle collabore avec quelques chercheurs et partage sa base de données via e-mail ou sur Dropbox. L'habitude a été prise de rédiger collectivement des documents de synthèse via GoogleDocs. Les journées d'études sont des moments privilégiés pour découvrir d'autres projets et outils. Les temps informels de ces colloques lui permettent de recueillir certains conseils. Elle n'a jamais reçu d'aide sur la partie données et aurait besoin d'un soutien technique. Elle souhaite mieux connaître comment stocker et mettre à disposition ses données sur des infrastructures dédiées notamment pour son projet ANR.
Remerciements Nous tenons à remercier : de preuve, Données à détruire Les données à archiver privilégiées sur une durée de 5 ans sont : La synthèse en anglais et français le rapport sous forme de présentation les transcripts des entretiens, les comptes-rendus de la journée d'étude les données du questionnaire et les scripts associées la note méthodologique les trames d'entretiens et de questionnaire, le DMP/PGD Les données à détruire sont : les enregistrements audio et vidéo des entretiens et de la journée d'étude les consentements la présentation intermédiaire des résultats la mindmap présentant quelques résultats de la phase qualitative les graphiques réalisés. Durée de conservation de chaque donnée Les documents seront conservés pendant la durée réglementaire (dépendantes du types de données cfhttps://doranum.
 Outils utilisés : logiciels de traitement statistiques (Stata) et langage de programmation (R) sous Windows. Collaboration : travaille seul. N'utilise pas d'outils collaboratifs. Contexte d'initiation : par des formations, par des tutoriels et des ouvrages papier. Infrastructures numériques, aide technique. Aide pour la constitution, le stockage, la mise à disposition, la valorisation, la publication. Par des référents au sein de l'équipe, des spécialistes dans l'établissement, des formations. Sources : bases de données disponibles en libre accès. Ressources supplémentaires produites : des fichiers de données stockés sur son ordinateur ou sur un stockage central, des scripts de programmation, des notes papier et numériques. Conservation des données : sur son ordinateur personnel et professionnel et sur un serveur institutionnel.
• Des pratiques souvent ancrées et difficiles à changer (reproduction des pratiques des « seniors », hiérarchie, etc. ) • De nouvelles compétences data science néanmoins demandées et reconnues (personne soutien en bio-info, compétences spécifiques pour les bases de données, formation nécessaires) Des évolutions menant à des tensions possibles entre : • Les ingénieur. e. s d'étude/ de recherche et les chercheur. e. s (aide à la standardisation, à la création de base de données) • Les responsables de la recherche clinique et les autres chercheurs (sentiment de propriété sur les données, règles considérées comme restrictives, etc. ) • Les équipes de recherche et les DSI   Porter attention aux enjeux de traduction et de médiation nécessaires à la gestion et à la mise à disposition des données par le biais de pratiques collectives au sein des équipes de recherche.
Met à disposition sur Open Science Framework, sur Google Drive, sur une plateforme partagée de codes (Gitlab/Github). Ne réutilise pas des données produites par d'autres mais pense que c'est possible.  Profils  Neurosciences cognitives Post-doctorant (Centre de Recherche Clinique au GHU Paris) Depuis moins de 5 ans Computationnel SHS Domaine Lieu Expérience Camille Bréchia Pharmacologie Ingénieure de recherche à l'INSERM Depuis plus de 10 ans 17% Cadre clinique Ordinateur analyse Ordinateur/papier réflexion             Cadre clinique Ordinateur analyse Ordinateur/papier réflexion  Classes déterminées par le biais d'une ACM puis HCPC selon le critère « pratiques associées aux données & science ouverte » SHS = Sciences Humaines et Sociales STM = Sciences Techniques et Médicales Terminologie Jeux de données, bases de données, données brutes Explicabilité, recherche ouverte, reproductibilité, traçabilité En bref Familiarité avec la reproductibilité ID 2082305288      ID 774800833           Story  Collaboratif analyser, modéliser, visualiser des données, former d'autres personnes.
Outils utilisés : logiciels de types tableurs et bases de données ainsi que visualisation et traitement d'images sous Windows. Collaboration : taille de l'équipe entre 2 et 5 personnes. Travaille avec chercheur. e. s, doctorant. e. s. Utilise des dossiers partagés et des outils de rédaction partagée. Contexte d'initiation : via réseaux sociaux et par des tutoriels (autodidacte) et par des formations, par des colloques et temps informels.  Profils Expérimental Personnes issues des Sciences Humaines et Sociales collaboratives. Expérience privilégiant des pratiques Erwan GALINAND Domaine Lieu SHS 17%        Classes déterminées par le biais d'une ACM puis HCPC selon le critère « pratiques associées aux données & science ouverte » SHS = Sciences Humaines et Sociales STM = Sciences Techniques et Médicales Terminologie Corpus, sources, jeux et bases de données Reproductibilité, traçabilité, transparence En bref Familiarité avec la reproductibilité      Story  Collaboratif 17% Computationnel  Sources : bases de données en libre accès ou STM Expérimental scientifiques et fonds documentaires, terrains.
Mise à disposition et réutilisation : partage souvent Florence a été recrutée en tant que maîtresse de conférences à l'Université de Clermont-Ferrand en histoire contemporaine. Ses travaux de recherche l'amènent à consulter à la fois des bases de données en ligne (libre accès ou payant) ainsi que des fonds documentaires spécialisés. Aujourd'hui, elle collabore avec quelques chercheurs et partage sa base de données via e-mail ou sur Dropbox. L'habitude a été prise de rédiger collectivement des documents de synthèse via GoogleDocs. Les journées d'études sont des moments privilégiés pour découvrir d'autres projets et outils. Les temps informels de ces colloques lui permettent de recueillir certains conseils. Elle n'a jamais reçu d'aide sur la partie données et aurait besoin d'un soutien technique.
Elle souhaite mieux connaître comment stocker et mettre à disposition ses données sur des infrastructures dédiées notamment pour son projet ANR. Pour l'instant, les données sont stockées sur un dossier partagé et sur son ordinateur personnel. Elle n'a en effet pas d'ordinateur professionnel mis à disposition. Même si elle souhaite se former, elle ne sait pas encore comment dans son emploi du temps chargé, elle pourrait consacrer plus de temps à la mise à disposition des données.  Profils  Collaboratif Domaine Lieu Expérience Florence POIRAN Histoire contemporaine Collaboratif Domaine Maîtresse de conférences à l'Université de Clermont-Ferrand Depuis 5 ans Lieu Expérience SHS 17%     Bibliothèque ou archives             Ordinateur analyse Terminologie Corpus, matériaux, bases de données, données brutes, données nettoyées ,  Classes déterminées par le biais d'une Terminologie ACM puis HCPC selon le critère « pratiques associées aux données & science ouverte » documents Explicabilité, recherche ouverte, traçabilité, transparence SHS = Sciences Humaines et Sociales STM = Sciences Techniques et Médicales En bref Familiarité avec la reproductibilité En bref Familiarité avec la reproductibilité      ID 1378924151      Story Story  Collaboratif >50 % 31-50 % 21-30 % Pratiques, mise en données collecter des donnés.
constituer un corpus. analyser, visualiser des données. Étapes de travail : sous abonnement, données partagées par des collègues, archives et fonds documentaires. Ressources supplémentaires produites : des vocabulaires contrôlés, des logiciels d'analyse, des notes diverses papier et numérique, des fichiers stockés sur son ordinateur. STM Sources : bases de données en libre accès et collecter et analyser des données. nettoyer et structurer une base de données. 31-50 % 21-30 % 17% Computationnel Mise à disposition des données Plus-value Autres ressources à partager : la documentation des données, les protocoles méthodologiques, les logiciels d'analyse. Limitations : un temps nécessaire trop important, un manque d'habitude, une volonté de valoriser (avantage compétitif). Obligations de partage : non.
Conservation des données sur support externe (disque dur, clef USB) et sur son ordinateur personnel. à un public cible et connu. Partage parfois en ligne avec contrôle de l'accès ou avec l'attribution d'une licence. Utilise un site web, un Collecte de données rares et de données standards. Création d'une théorisation.  Plus-value COLLECTIF Mise à disposition des données Pratiques, mise en données 38% Étapes de travail :  Expérimental cloud non institutionnel (GDrive). Ne sait pas si ses données sont réutilisables mais utilise souvent les données d'autres personnes. Fréquence du soutien : non concerné. Niveau de satisfaction : non concerné. Environnement numérique Accompagnement En contact avec des personnes accompagnant les pratiques liées aux données :   Besoins Outils utilisés : tableurs génériques, logiciels de bases de données intégrées (FileMaker), logiciels d'analyse et de visualisation, langage de programmation.
Utiliser un ensemble de termes plus précis et spécifiques pour désigner les différents objets manipulés et produits au cours de la recherche. Terminologie : rapport aux données « Le terme le plus couramment employé (65,6%) est « base de données » Nous menons un travail de « réflexion critique autour du terme de données, dans la mesure où dans des approches très qualitatives les "traces" ne sont pas "données" mais font sens pour le chercheur en fonction de son expérience et de de recherche etc. » l'histoire du témoin, de la relation son histoire, de l'expérience et de Élargir les .
logiciels/plateformes de base de données intégrées Outils employés avec les données (2) Porter attention aux interfaces • • Plus de 40 % utilisent des solutions basées sur l'usage de langage de programmation (R, Python ) Le système d'exploitation le plus Linux et autres Unix contre 26 % pour MacOS et 12 % pour largement employé est Windows (62%) Phase 1 et 2 de l'étude : retour sur l'observation des pratiques (entretiens) Différentes interfaces graphiques visuelles utilisées : « Autres « outils » cités :) papier. » « Mon cerveau, des stylos et du Aide au travail collectif : extraire des graphiques ou des éléments (de la base) des données, pour partager à l'équipe et analyser de manière collective • QGIS est un des logiciels d'analyse et de visualisation de données (24%) fréquemment cité en commentaire • Les (18%) cités sont par exemple FileMaker, PostgreSQL, MySQL • Les plateformes d'entrepôts de données n'ont été utilisées que par 12 % des répondant.
mise en données : un ensemble d'étapes qui permet à partir de sources/ressources de produire des jeux de données/bases de données sur lesquels s'appuie une recherche/étude (critère de scientificité) avec la production de visualisation et d'une « narration » sur les données • Il existe différentes étapes dans la mise en donnée avec la production d'artefacts (version intermédiaire) qui tendent souvent à être invisibilisées (ainsi que les personnes y participant). Ressources bibliographiques sur Zotero concernant les concepts théoriques employés et les recherches bibliographiques menées.