BiUM - Open Data/FAIR - sets de données de recherche publiés

Le Centre des formations soutient ce cours organisé par la Bibliothèque universitaire de médecine du CHUV, et qui est ouvert à tou-te-s les chercheur-euse-s CHUV et FBM (académiques, postdocs et PhDs).

La gestion des données de recherche est devenue un sujet central et sensible dans le monde de la recherche scientifique. Les enjeux intellectuels et financiers liés notamment à leur conservation mais aussi à la reproductibilité des expériences sont importants afin d'améliorer la qualité de la recherche scientifique actuelle.

La reproductibilité des expériences est directement liée au partage des données de recherche accompagnant les publications ainsi qu'à leur compréhension. Dans cette optique, tous les journaux scientifiques ont introduit récemment dans leurs instructions aux auteurs des directives obligeant les auteur-e-s à partager les données de recherche sur lesquelles se basent leurs analyses et conclusions décrites dans leurs publications. De même, les agences de financement telles que le FNS et H2020 et les universités telles que l'UNIL développent des politiques Open Data qui obligent les chercheur-euse-s à mettre en libre accès les données de recherche accompagnant les publications pour les projets qu'ils financent. Il est donc nécessaire pour les chercheur-euse-s de comprendre les enjeux liés au partage de leurs données de recherche associées aux publications, mais aussi de comprendre comment les partager en préservant le crédit associé à la production de ces dernières.

Au cours de cette formation, les chercheur-euse-s seront informé-e-s sur les directives en cours en termes d'Open Data des maisons d'édition, de leur université et des agences de financement. Il-elle-s seront informé-e-s également sur les enjeux accompagnant le partage des données associées aux publications et les bénéfices pour eux-elles, mais aussi pour la communauté scientifiques en général, qui en découlent.

Il-elle-s découvriront aussi en pratique l'importance des métadonnées, c'est-à-dire les informations devant accompagner leurs données de recherche afin que ces dernières soient compréhensibles et ré-utilisables, ainsi que les différents formats conseillés pour le partage et l'accès à long terme de chacun des types de données qu'il-elle-s créent. Il-elle-s seront formés à la problématique des données sensibles lors d'études cliniques et aux prérequis nécessaires en termes d'éthique pour partager ces données en accès fermé ou ouvert. Les chercheur-euse-s seront initié-e-s grâce à des exercices pratiques à l'utilisation de bases de données telles que Zenodo, afin de déposer leurs sets de données accompagnant leurs publications, mais aussi pour rechercher et télécharger les données de collègues qui pourraient leur être utiles. Il-elle-s seront également initié-e-s à l'utilisation des licences Creative Commons utiles afin de protéger leurs droits d'auteur-e-s.

Objectifs

Comprendre les enjeux de l'Open Data et du FAIR Data pour les chercheurs mais aussi pour le monde scientifique en général.

Etre informé-e des directives de partage de données de recherche (Open/FAIR Data) mises en place par les agences de financement (FNS, H2020) et les journaux scientifiques.

Savoir ce que sont les métadonnées (informations) obligatoires accompagnant un set de données.

Comprendre quels sont les formats à utiliser pour la publication de données de recherche.

Avoir connaissance des différentes licences Creative Common protégeant les droits d'auteur et intérêts du chercheur qui publie et partage ses données.

Découvrir différentes bases de données (notamment Zenodo) pour la sauvegarde, la publication et le partage à long terme des données publiées afin de répondre aux directives des journaux et agences de financement.

Maîtriser la recherche et le téléchargement des sets de données sur ces sites en ligne.

Remarque(s)

La formation sur mesure se déroulera en une scéance alliant théorie et pratique et variant de 2h à 4h suivant le niveau de connaissance désiré.

La formation est en français ou en anglais et est programmée sur demande à adresser à DrSc Cécile Lebrand.

Public cible

Médecin, Administratif, Universitaire non-médecin, Infirmier-ère, Sage-femme, Ergothérapeute

Pré-requis exigés

Etre impliqué-e dans un travail de recherche dans le domaine biomédical (recherche en sciences biologiques de base, pré-clinique ou clinique) ou en médecine sociale ayant pour but de créer des données de recherche et publier des articles scientifiques.

Pré-requis conseillés

1) Effectuer un travail de recherche en science fondamentale, pré-clinique, clinique ou en médecine sociale.

2)Avoir créé un set de données de recherche ou avoir l'objectif d'en créer à des fins de publication.

3)Si le-la chercheur-euse a des questions spécifiques concernant un type particulier de données de recherche, l'adresser par avance à la formatrice DrSc Cécile Lebrand.

Validation

Présence au cours.

Responsable(s)

Cécile Lebrand, DreSC en Neuroscience, Consultante de recherche FBM et Data Science Officer, BiUM - CHUV

Intervenant(s)

Cécile Lebrand, DreSc En Neuroscience et Jérôme Zbinden, IT, BiUM - CHUV

Informations pratiques

Inscription

Par email auprès de la responsable du cours DreSc Cécile Lebrand

Durée : 2h à 4h

Horaire : Variable, à fixer sur demande

Lieu : Les cours se déroulent dans une salle de formation située à l'Entresol 1 de la Bibliothèque Universitaire de Médecine, Chemin des Falaises 2, Lausanne.

Frais de participation

Cours non payant pour les collaborateur-trice-s FBM du CHUV et de l'UNIL.

Nombre de participants

Min 1, max 8 personnes

Renseignements

DreSc Cécile Lebrand

Consultante de recherche FBM et Data Science Officer

FBM Publication Management Unit

Bibliothèque Universitaire de Médecine

Chemin des Falaises 2

CH - 1005 Lausanne

Tél.: +41 (0)21 314 50 81

Nous contacter

Référence : BIUM_OPDA-2


 Dernière mise à jour le 02/10/2022 à 05:00