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Titre : Rédiger un plan de gestion des données

Version : Septembre 2021

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.5546562

LICENCE : CC:BY 4.0

1. Readme: readme.Rmd

2. Support :

• urfist_bdx_slides.Rmd (original),
• urfist_bdx_slides.html,
• urfist_bdx_slides.pdf

3. Matériel :

• Base de données d'images en sciences de la vie d'Université Côte d'Azur
• Comparatif des PGD ANR et Horizon Europe
• Exercice : création d'un PGD
• Exercice : comparaison de jeux de données Les activités ont été réalisées en groupe par les participants.

4. Fichiers du projet créé avec Rstudio, en particulier les slides : R package xaringan, remark.js, knitr et R Markdown.

• Organisateur : Urfist de Bordeaux

• Formateurs : 1 formatrice

• Inscriptions : Urfist de Bordeaux

• Participants : Maximum 15

• Durée : 1 jour (7 heures)

• Pauses :

  • 2 pauses (1 matin, 1 après-midi)

  • 1 pause déjeuner

• Evaluation du stage : Oui

• ECTS: Non

L'atelier a été conçu et animé par Cécile Arènes

[email protected]

Un Plan de Gestion des Données (PGD, aussi appelé DMP pour Data Management Plan), est un document plus ou moins formalisé qui décrit la façon dont les données liées à un projet de recherche vont être utilisées et manipulées en amont, pendant et à l’issue du projet.

Avant tout outil d’aide à la gestion des données d’un projet de recherche et à la définition de bonnes pratiques, il s’agit également d’un livrable à usage externe, dont la rédaction est exigée par de nombreux financeurs de la recherche. L’ANR (depuis 2019) et la Commission européenne (depuis 2014), entre autres, exigent des chercheurs qui soumettent une demande de financement qu’ils fournissent un plan de gestion détaillé des données de recherche qu’ils comptent utiliser. Ce document témoigne de la bonne gestion des données au cours du projet et il permet de déterminer quelles données de recherche pourront être mises à la disposition du plus grand nombre, dans un souci de transparence scientifique et de partage des savoirs.

Mais à quoi ressemble exactement un PGD ? Quelles sont les informations indispensables à y inscrire ? Existe-t-il des modèles ? Comment inscrire ce travail chronophage dans un projet de recherche et le valoriser ? Est-ce vraiment bien utile ?

Un Plan de Gestion des Données (PGD, aussi appelé DMP pour Data Management Plan), est un document plus ou moins formalisé qui décrit la façon dont les données liées à un projet de recherche vont être utilisées et manipulées en amont, pendant et à l’issue du projet.

Avant tout outil d’aide à la gestion des données d’un projet de recherche et à la définition de bonnes pratiques, il s’agit également d’un livrable à usage externe, dont la rédaction est exigée par de nombreux financeurs de la recherche. L’ANR (depuis 2019) et la Commission européenne (depuis 2014), entre autres, exigent des chercheurs qui soumettent une demande de financement qu’ils fournissent un plan de gestion détaillé des données de recherche qu’ils comptent utiliser. Ce document témoigne de la bonne gestion des données au cours du projet et il permet de déterminer quelles données de recherche pourront être mises à la disposition du plus grand nombre, dans un souci de transparence scientifique et de partage des savoirs. Mais à quoi ressemble exactement un PGD ? Quelles sont les informations indispensables à y inscrire ? Existe-t-il des modèles ? Comment inscrire ce travail chronophage dans un projet de recherche et le valoriser ? Est-ce vraiment bien utile ?

Cette formation vise à présenter en détails le concept de « plan de gestion des données » et à expliciter en quoi ce document, qui peut apparaître à première vue comme un fardeau administratif supplémentaire, peut en réalité apporter de nouvelles pistes de réflexion dans la recherche. L’objectif de cette journée est de permettant aux producteurs de données de s’interroger sur les bonnes pratiques à adopter à toutes les étapes de leur projet, qu’il s’agisse d’un projet financé ou d’une thèse de doctorat.

La formation sera également l’occasion de découvrir les nombreuses ressources et outils qui sont à la disposition des doctorants et des chercheurs pour faciliter leur rédaction, ainsi que les options qui s’offrent à eux pour valoriser ce travail.

À l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :

1. Donner une définition de ce qu’est un plan de gestion des données
2. Citer les questions auxquelles doit répondre un PGD
3. Discerner les cas dans lesquels la rédaction d’un PGD est obligatoire de ceux dans lesquels il n’est qu’utile
4. Comprendre en quoi la rédaction d’un PGD participe du mouvement de la science ouverte (open science)
5. Utiliser l’outil DMP-OPIDoR pour rédiger un plan de gestion des données
6. Connaître les critères selon lesquels la Commission européenne évalue un PGD, et auto-évaluer son propre PGD
7. Donner une définition de ce que sont un data paper et un data journal, et savoir où trouver de telles ressources

1. Quelques rappels sur les données de la recherche
2. Le PGD en théorie : définition et modèles
3. Le PGD en pratique : guide de rédaction et étude de plans rédigés
4. Le PGD en pratique : un retour d’expérience de rédaction
5. Boîte à outils : prise en main de DMP OPIDoR
6. Valoriser son PGD : introduction aux data papers

Savoir utiliser un navigateur web. Cette formation est destinée aux personnes déjà un peu familières du concept de données de la recherche, quel que soit leur degré d’avancement dans leurs travaux de recherche.

Exposé, démonstration, travaux pratiques, échanges

• Vidéo-projecteur : support de présentation
• Activités : exercices à imprimer ou à faire en ligne si la salle est équipée

Les images de ce dépôt sont créditées dans le support de formation.

Chaque sources utilisée est créditée dans le support ou dans les exercices.

Ce matériel de formation est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC:BY).

Les retours d'expérience après réutilisation seront les bienvenus 😊

Le modèle de ce fichier Readme est issu de :

Blumer, Eliane, Sitthida Samath, Francesco Varrato, et Alain Borel. 2020. « Optimizing Your Research Data Management ». avril 28. https://doi.org/10.5281/zenodo.3773657.