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2023-11-13 04:05:20 +00:00
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author: François Pelletier
title: Les principes FAIR
date: 28 novembre 2023
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# Les principes FAIR
## Objectif
Rendre les données de recherche réutilisables par les individus et les machines.
## Enjeux actuels avec les données
### Données massives
- Volume
- Variété
- Vélocité
- Véracité
- Valeur
![donnees-massives.png](donnees-massives.png)
### Complexité des données
- Multidisciplinaires
- Méthodes et instruments complexes
- Logiciels et matériel requis
- Environnement légal et éthique
### Trouver ce qui existe déjà
- Trouver un article: 🎯
- Télécharger l'article: 📚, 💸 ou 🐦‍⬛
- Trouver les données qui vont avec: 🧗
- Ouvrir les données: 🤡
### Déplacer et stocker les données
À l'Université Laval, nous avons:
- Médias physiques: Livres, Microfiches, VHS, Disques
- Serveurs: Sites web, FTP, GLOBUS, S3, GitLab, Subversion
- Logiciels partagés Microsoft 365: SharePoint, Teams, ...
## Que signifie FAIR ?
- **F**indable (découvrable)
- **A**ccessible (accessible)
- **I**nteroperable (interoperable)
- **R**eusable (réutilisable)
### Définitions formelles
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- FAIR a été défini par Wilkinson, M. D. et al. (2016)
- Le concept d'Open Data est défini par l'Open Knowledge Foundation, via la Définition du Savoir Libre.
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## Qu'est-ce qui est concerné ?
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Tous les actifs numériques produits par des activités de recherche
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- Données quantitatives et qualitatives
- Figures
- Multimédia
- Texte
- Code informatique
- Protocole de recherche
- Plans et instructions de fabrication
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## Les 4 lettres
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### Findable (découvrable)
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- Identifiant unique
- DOI: Digital object identifier
- Pour des actifs numériques de recherche
- [DOI Handbook](https://doi.org/10.1000/182)
- URI: Uniform Resource Identifier:
- Pour tout ce qui est accessible sur le web
- Inclus tous les fichiers et pages web
- S'applique aussi à des concepts et des entités.
- Fondement du web sémantique (web 3.0)
- Métadonnées
- Plus elles sont détaillées, plus elles renseignent les moteurs de recherche
- [Schema.org](https://schema.org/): Guide de métadonnées et vocabulaires
- [Wikidata](https://www.wikidata.org/): Un exemple de structure
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- [DataCite](https://schema.datacite.org/)
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- Indexation
- Dépôts de données
- [Borealis](https://borealisdata.ca/)
- [Dataverse](https://dataverse.org/)
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- [Zenodo](https://zenodo.org/)
- [CKAN](https://ckan.org/) - À installer sur son propre serveur. Utilisé dans plusieurs gouvernements dont le Canada, le Québec et la Ville de Montréal.
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- Moteurs de recherche
- [Google Datasets](https://datasetsearch.research.google.com/)
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- Plateformes grand public
- [Data World](https://data.world/) - Dépôt de données commercial
- [Kaggle](https://www.kaggle.com/) - Données de concours, la documentation et les métadonnées peuvent être limitées
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### Accessible (accessible)
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- Métadonnées
- Normalisées
- Identifiant unique
- Licence d'utilisation
- [Open Database License](https://opendatacommons.org/licenses/odbl/)
- [Creative Commons License](https://creativecommons.org/share-your-work/cclicenses/)
- Protocole d'accès aux métadonnées
- Caractéristiques
- Libre: Aucune restriction d'usage
- Ouvert: Documenté
- Universel: Utilisable avec plusieurs médias
- Permission: Authentification et Autorisation
- Exemples: HTTPS, FTP, Courriel, Téléphone, Poste
- Indépendantes des données
- Si les données expirent ou on reçoit une demande de suppression
- Sensibilité des données (confidentiel)
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### Interoperable (interoperable)
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- Représentation des connaissances
- Formalisé
- Accessible
- Partagé
- Applicables à plusieurs contextes
- Vocabulaire
- Ontologies
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- [BioPortal](https://bioportal.bioontology.org/ontologies)
- [EU Semantic Interoperability Catalogue](https://joinup.ec.europa.eu/collection/eu-semantic-interoperability-catalogue)
- [Logiciel Protégé](https://protege.stanford.edu/)
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- FAIR aussi
- Références
- Identifiants uniques
- Toile de données
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- Linked Data <https://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html>
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- Concerne les données et les métadonnées
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### Reusable (réutilisable)
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- Description riche
- Source
- Références
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- Lignage (qui, quand, comment, avec quoi)
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- Code informatique
- Encodage
- Normes de pratique du domaine
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- Schémas de métadonnées
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## Pourquoi appliquer les principes FAIR
### Qualité
- Augmenter la qualité des données de recherche
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- Données complètes
- Intégrité des données
- Sources vérifiables
- Éliminer la duplication
- Validité (domaines de valeurs)
- Temporalité (âge des données)
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### Revalorisation
- Créer des collections de données de recherche
### Pérennité
- Assurer la pérennité des résultats de recherche et des publications.
- Reproductibilité
- Autonomie dans l'usage de données de recherche
### Méta-analyses
- L'interopérabilité permet de faire des méta-analyses sans devoir convertir les données dans d'autres formats ou trouver des équivalences de vocabulaire
### Cycle de vie
- Aider les chercheur.es à organiser leurs données tout au long du cycle de vie
- Gestion des consentements
- Facilite l'élaboration de plan de gestion de données
- Mise à jour des résultats
### Transparence
- Favoriser la reddition de compte et la demande de financement public
- Augmenter la valeur et l'impact à long terme de la recherche
- Réduire les rétractations
- Opinion publique
## Références
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- Wilkinson, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3:160018 doi: <https://dx.doi.org/10.1038/sdata.2016.18> (2016).
- Open Knowledge Foundation. Définition du Savoir Libre. Version: 1.1 <https://opendefinition.org/od/1.1/fr/>
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- Go FAIR. FAIR Principles
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<https://www.go-fair.org/fair-principles/>
- OpenAIRE. How to make your data FAIR. <https://www.openaire.eu/how-to-make-your-data-fair>
## Licence
Les principes FAIR (c) par François Pelletier
Les principes FAIR est disponible sous la licence Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Vous devriez avoir reçu une copie de la licence avec cette oeuvre. Sinon, voir <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/>.