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