Enjeu souvent rencontré, le papier existe,
l’ontologie n’a jamais été publiée 😭
Reusable (réutilisable)
Description riche
Pourquoi les données ont été
collectées
Enjeux et limitations des
données
Dates, conditions, personnel,
paramètres de collecte
Données brutes ou traitées
Expliquer les noms des variables
(si pas dans un vocabulaire contrôlé)
Version
Reusable (réutilisable)
Licence d’utilisation claire et accessible
(interopérabilité légale)
Source
Références
Lignage (qui, quand, comment, avec quoi)
Code informatique de traitement
Encodage (ISO-8859-1, UTF-8 …)
Reusable (réutilisable)
Normes de pratique du domaine
Schémas de métadonnées
Mentionner quel standard suivent les données
Pourquoi appliquer les principes FAIR
Qualité des données
Revalorisation
Pérennité
Méta-analyses
Cycle de vie
Transparence
Qualité des données
Augmenter la qualité des données de recherche
Données complètes et intègres
Sources vérifiables
Validité (domaines de valeurs)
Temporalité (cycle de vie, on y revient)
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
Cycle de vie
Gestion de projet
Gestion des consentements (gouvernance)
Facilite l’élaboration de plan de gestion de
données
Facilite la mise à jour des résultats
(automatisation)
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
Améliorer l’opinion publique et l’acceptabilité
sociale (surtout avec les données médicales, ex: Cancer)
Références
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).
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