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====== Lancement de la Roadmap for research datade la LERU, Bruxelles, 22 janvier 2014 ======


====== Présentation de la roadmap (Paul Ayris) : ======
 
[[http://www.leru.org/index.php/public/calendar/launch-event-leru-roadmap-for-research-data/]]

La roadmap fait suite au rapport de la Royal Society : "See Science as an open enterprise" => insiste sur les bénéfices de l'open research data
<note important>deux questions : collecter et sauvegarder les données ; en fonction des données, les diffuser ou non</note>

⇒Dans cette perspective : que doivent faire les universités ? 

"//Data-led science : a promising new source of knowledge//"

Emergence des technologies de l'//interlinked data//

Open Data : certaines données devraient être librement disponibles pour tous, et librement réutilisables par tous, sans restrictions et sans mécanismes de contrôle. 
⇒ une nouvelle voie pour les universités et leur recherche. Importance économique : avantage compétitif pour l'Europe. Exemple : bénéfices tirés de la publication des données liées au séquençage du génome humain
⇒bénéfices pour la société tout entière (rôle social des universités). Les enjeux ne sont pas les mêmes que pour les revues en Open Access (pas de business model existant)

====== La Roadmap : ======
 
[[http://www.leru.org/files/publications/AP14_LERU_Roadmap_for_Research_data_final.pdf]]

44 recommandations

Distinguer le processus de curation et le processus de publication\\
☞Curation : pour les données primaires (brutes) => dépôt en //data repositories//\\
☞Publication : pour les données secondaires (articles) => dépôt en archives ouvertes

Messages essentiels : \\
☞chaque université doit avoir une stratégie pour le management des données de la recherche : définir une politique au niveau de l'établissement\\
☞les chercheurs doivent avoir des //research data management plans// : les informaticiens et les bibliothécaires doivent s'allier pour aider les chercheurs à élaborer leurs DMP, en fournissant les outils\\
☞ne pas travailler en silos ! \\
☞expliquer et convaincre des bénéfices du partage et de la réutilisation de l'open data\\
☞nouveau métier : //data scientist//

====== Exemple de l'University College London : ======
 
L'UCL a défini une politique d'établissement pour les données de la recherche. Elle a élaborée car les DMP sont demandés par les organismes de financement de la recherche\\
⇒qui va expliquer ces enjeux aux chercheurs ? Qui va les aider à mettre au point leur DMP ? Qui va leur fournir les outils ? <note tip>Réponse : la bibliothèque</note>

Identifier les rôles et les responsabilités

====== Open Data : ======
 
Enjeu culturel pour les chercheurs : accepter que d'autres chercheurs puissent utiliser ses données et peut-être en tirer des conclusions différentes. Changement culturel dans la manière de faire de la recherche.Plus de transparence dans l'activité de recherche. 

Toutes les données ne peuvent pas être ouvertes : sécurité nationale, brevets...

====== Pyramide des données : ======
 
☞niveau 0 : //raw data and data sets// (ex : sur les disques durs du labo)\\
☞niveau 1 : //data collections and structured databases//\\
☞niveau 2 : //processed data and data representations//\\
☞niveau 3 : publications with data\\

⇒lesquelles doivent être curées pour une certaine durée ?\\
⇒lesquelles doivent être préservées sur le long terme ?\\
⇒lesquelles peuvent être jetées ?\\

Question au sein de la LERU : une infrastructure partagée par toutes les universités de la LERU ?
Exemple de Dataverse Netherlands : une installation dans chaque établissement, mais un des établissements assure le support. 

Les présidents de la LERU ont suggéré que des pilotes soient réalisés pour les projets Horizon2020. Le groupe de travail //Research Data//, auteur de la Roadmap, aura pour mission d'aider les universités à implémenter les recommandations de la roadmap. 

====== Table-ronde : ======
 
===== UPMC : =====

Engagée dans l'open research data. Mène une expérience avec un laboratoire qui travaille sur le climat (beaucoup de données, difficultés RH et techniques pour les gérer). Problème français : beaucoup de laboratoires sont en co-tutelle (UMR) ⇒ mettre au point les politiques de données et les infrastructures avec les autres organismes et au niveau des sites

L'université va travailler avec les laboratoires qui ont déjà une expérience dans le domaine pour appliquer la roadmap, mais aussi avec les laboratoires qui ont des besoins mais qui n'ont aucune expérience. 

Prudence : dans certains domaines, retenir les données peut procurer un avantage compétitif. 

Mettre au point des moyens d'incitation pour inviter les chercheurs à publier leurs données. 

Difficulté de la mise au point d'une infrastructure : nécessite une collaboration entre de nombreux services et de nouvelles compétences. Impliquer la direction des universités. 

===== Commission européenne : =====

L'UE, en tant que financeur de la recherche, a une politique sur les données : Horizon 2020
Pilote Horizon2020 pour les données. Le pilote doit être assez important pour pouvoir en tirer des conclusions. Les membres de la LERU doivent participer au pilote. 

===== Flandres : =====
 
Procéder un peu de la même manière que pour les archives ouvertes : mettre au point l'infrastructure, proposer les services, assurer embargo temporaire, puis publier. 
Si on a une expérience avec une archive ouverte, il est plus facile de convaincre les chercheurs de publier leurs données. 

Avoir une approche différenciée selon les disciplines

===== LIBER : =====

La roadmap donne un cadre pour aider les bibliothèques à participer à l'élaboration de politiques. 

Enquête au sein des membres de LIBER en 2012 : la demande d'aide pour gérer les données de la part des chercheurs existe. La demande dépasse ce que les bibliothèques font actuellement. En 2012, seuls 12% des membres de LIBER avaient des RH et des compétences pour ce sujet. 

Rôle des bibliothèques : aider à mettre en place les bonnes pratiques, aider les chercheurs à publier leurs données, dans une perspective d'interdisciplinarité (permettre la réutilisation des données par d'autres disciplines que la mienne)

La roadmap doit être adaptée à chaque établissement. Les politiques de gestion des données doivent rester flexibles et être évolutives dans le temps : rester à l'écoute des besoins des usagers 

===== Discussions : =====

Consultation publique par la commission européenne sur l'open data : la LERU et LIBER répondront. 

UCL : commence à travailler sur les ressources pédagogiques (ressources + données), car l'enseignement est de plus en plus basé sur la recherche. 

Lier les publications et les données qui vont avec. 

Il est nécessaire de mener des discussions adaptées à chaque discipline pour définir le type de données à préserver et à diffuser. 

Etudier les solutions de mutualisation des coûts. 

Dataverse Netherlands : basé sur l'infrastructure open source créée par Harvard ⇒ coût très bas

Importance des métadonnées ! Des données publiées sans métadonnées sont inutiles car inutilisables. Le rôle des bibliothèques n'est pas forcément d'indexer toutes les données, car les bibliothécaires n'ont pas forcément les connaissances scientifiques pour ce faire, mais les biblmiothécaires peuvent aider les chercheurs à indexer et à décrire leurs données, à mettre au point des index et des thésaurus, à dériver automatiquement des métadonnées. Les bibliothécaires doivent former les chercheurs. Se mettre d'accord sur un nombre minimum de métadonnées obligatoires (le moins possible) pour faciliter le dépôt. 

La roadmap ne conseille pas aux établissements d'avoir un mandat pour le dépôt des données. 

La roadmap conseille de publier les données le plus rapidement possible, mais reconnait que dans certaines disciplines un embargo peut être légitime. 

Il est important de permettre aussi aux chercheurs de prendre leur temps pour analyser les données, et de ne les publier que plus tard : "//make data open in the most appropriate and timely appropriate manner//"

Question des licences : les données publiées doivent être dans le domaine public !
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