La gestion des données de recherche (GDR): Foire aux questions

Bien que les détails et les renseignements précis contenus dans les plans de gestion des données diffèrent selon la nature et le type de recherche effectuée, les plans de gestion des données comprennent généralement des sections sur la collecte de données, le stockage et la sauvegarde de données, la sécurité des données, la conservation des données, le partage et la réutilisation des données (le cas échéant), et les rôles et responsabilités au sein de l’équipe de recherche pour la gestion des données. Ils devraient également décrire les obligations éthiques, juridiques ou commerciales liées aux données.

Les plans de gestion des données n’établissent pas de normes sur ce qui constitue une pratique acceptable de gestion (p. ex. normes sur les métadonnées, attentes disciplinaires relatives à l’échange de données, etc.). Par contre, en consignant la manière dont les chercheurs comptent gérer les données, ils donnent lieu à un examen interne et externe et, éventuellement, à l’émergence d’une certaine norme institutionnelle ou disciplinaire et au respect de cette norme. ( Adapté de Science Canada, 2021)

L'Alliance de recherche numérique du Canada a mis à disposition des chercheurs et des chercheuses l'Assistant PGD, un service en ligne gratuit et bilingue pour la création de plans de gestion des données et la consultation d’exemples de PGD.

Pour faciliter le processus de rédaction, l’ÉTS a mis à la disposition de sa communauté de recherche le modèle PGD-ÉTS, contenant des sections et des directives spécifiques à l'École de technologie supérieure.

Les utilisateurs sont encouragés à revoir leur plan tout au long du cycle de vie de leur projet, en l'examinant et en le révisant au besoin. Il est possible de publier un plan complet ou partiel pour le partager avec d'autres.

Il existe divers autres outils en ligne qui guident les chercheurs à travers les éléments d'un plan de gestion des données. Les chercheurs peuvent consulter des exemples spécifiques à leur discipline auprès d'organismes tels que le Digital Curation Centre et la California Digital Library, ou se référer aux ressources offertes par leur établissement. (Adapté de Science Canada, 2021)

Lorsqu'ils mènent des recherches impliquant des données sensibles ou présentant un potentiel de double usage, les chercheurs peuvent être amenés à prendre des mesures supplémentaires pour équilibrer le besoin de partage et d'accès aux données avec celui de protection contre les menaces.

Pour s'assurer que l'intégrité de leur recherche n'est pas compromise et que les résultats de la recherche (p. ex. les ensembles de données, les publications, les brevets) sont sécurisés et protégés jusqu'à ce qu'ils choisissent de les diffuser, les chercheurs devraient mettre en place de bonnes pratiques et infrastructures de sécurité physique et cybernétique. Ces pratiques doivent être acceptées par tous les membres et partenaires de l'équipe de recherche.

La recherche menée au Canada peut être une cible attrayante pour ceux qui cherchent à voler, à utiliser ou à adapter la recherche pour leurs propres priorités et gains. Dans certains cas, la recherche pourrait conduire à des avancées dans les capacités stratégiques, militaires ou de renseignement d’autres pays, ou être utilisée pour causer délibérément du tort.

Il est donc important d'évaluer et de clarifier les intentions de vos partenaires de recherche, et de prendre des mesures raisonnables, basées sur le risque, pour sauvegarder vos recherches. Pour en savoir plus sur la protection de votre recherche, la réalisation d’évaluations des risques ou les bonnes pratiques à suivre pour les voyages à l’étranger, contactez le responsable de la Sécurité de la Recherche, au Bureau de la prévention et de la sécurité de l'ÉTS et consultez le portail Protégez votre recherche ( Adapté de Science Canada, 2021)

Déposer des données signifie les placer dans un dépôt numérique, tel que le Dataverse de l’ÉTS, le Dépôt fédéré de données de recherche ou un large éventail d'autres dépôts généralistes, disciplinaires ou autre, dans le but d’assurer que les données soient conservées de manière sûre et qu’elles sont accessibles après l’achèvement du projet de recherche. Le dépôt des données permet également aux chercheuses et aux chercheurs de choisir dans quelle mesure les données peuvent être accessibles aux autres, et sous quelles modalités.

Le fait de rendre les données accessibles aux autres favorise la réutilisation, la validation, la reproduction et les liens vers d’autres données et résultats de recherche. Partager des données signifie rendre vos données disponibles pour une utilisation par d'autres, dans un sens général. Le dépôt de données peut être un moyen de partager des données, mais ce n'est pas le seul moyen. Vous pouvez, par exemple, fournir des données à d'autres sur demande ou les publier sur un site Web. (Adapté de Université de Calgary, 2022)

Non! Il existe plusieurs façons de rendre vos données accessibles à d'autres sans les rendre ouvertement accessibles à quiconque. Par exemple, certains dépôts vous permettront de restreindre l'accès aux ensembles de données (par exemple, en les rendant uniquement disponibles sur demande ou aux personnes disposant d'adresses de courriels institutionnels). Avoir une déclaration claire de disponibilité des données dans vos publications ou sur votre site Web peut également faire savoir aux gens que vos données sont disponibles. (Adapté de Université de Calgary, 2022)

Oui! L'inclusion de bonnes pratiques de GDR dans votre travail peut faire une grande différence dans l'efficacité et l'efficience de votre recherche. Voici quelques exemples de pratiques GDR qui peuvent vous aider tout au long d'un projet de recherche:

• Créer des noms de fichiers et de dossiers cohérents et transparents pour trouver facilement ce dont vous avez besoin.

• Inclure des informations de version telles que les dates ou les étapes de traitement dans vos noms de fichiers et de dossiers, afin que vous sachiez quelle est (et où !) la version la plus récente de votre travail.

• Créer une documentation claire des processus de collecte et d'analyse de données pour vous-même et votre équipe de recherche afin de rester cohérent tout au long du projet et que vous puissiez intégrer plus facilement de nouveaux membres à l’équipe.

• Avoir des métadonnées robustes qui décrivent bien vos données, afin que vous et les autres puissiez les comprendre plus facilement à l'avenir.

• Sauvegardez vos données régulièrement et à plusieurs endroits, pour éviter toute perte de données. (Adapté de Université de Calgary, 2022)

Cela dépend des conditions dans lesquelles vous avez réalisé votre collecte.

Si vous avez collecté des données auprès de participants humains au cours de votre recherche et que vos participants ont signé un formulaire de consentement, ce à quoi ils ont consenti dans le formulaire déterminera si vous pouvez partager vos données. S'ils n'ont pas consenti à ce que certains types de données soient partagés ou à ce que leurs données soient partagées d'une manière particulière, vous ne pourrez à priori pas les partager.

Dans le cas de projet de recherche en partenariat par exemple, avec des partenaires de l'industrie ou des organismes communautaires, vos ententes avec eux détermineront si les données de recherche peuvent être partagées.

Dans tous les cas, il est fortement recommandé d’impliquer le Comité d'éthique de la recherche de l’ÉTS en amont du projet, afin de vous assurer de mettre en place toutes les conditions qui vous permettront de partager vos données à la fin du projet, le cas échéant.

Les matériaux de recherche font l’objet d’une enquête – de nature scientifique, universitaire, littéraire ou artistique – et sont utilisés pour créer des données de recherche. Ils sont transformés en données par la méthode ou la pratique. Par exemple, il peut s’agir d'échantillons biologiques pour un généticien, de sources primaires dans un fonds d’archives pour un historien ou d’un banc de poissons-zèbres pour un biologiste.

Les données de recherche correspondantes à ces exemples seraient des données relatives aux séquences de gènes, à l’analyse chronologique d’idées ou de contributions et des données sur le comportement du poisson-zèbre dans certaines conditions. L'expression « matériau de recherche » renvoie à une notion générale qui peut s’appliquer à toutes les disciplines ainsi qu’au domaine numérique ou analogique.(Science Canada, 2023)

Les principes FAIR pour la gestion et l’intendance des données scientifiques constituent une pratique exemplaire internationale pour améliorer la récupération, l'accessibilité, la compatibilité et la réutilisation des biens numériques.

• Récupérables : la première étape de la (ré)utilisation des données consiste à les trouver. Les métadonnées et les données doivent être faciles à trouver, tant pour les humains que pour les ordinateurs. Les métadonnées lisibles par machine sont essentielles pour la découverte automatique des ensembles de données et des services.

• Accessible : une fois que l’utilisateur a trouvé les données requises, il doit savoir comment y accéder, éventuellement par une authentification et une autorisation.

• Compatibles : les données doivent généralement être intégrées à d’autres données. En outre, les données doivent être interopérables et capables de fonctionner avec des applications (y compris les logiciels et le matériel informatique) ou des flux de travail pour l’analyse, le stockage et le traitement.

• Réutilisables : l’objectif ultime de FAIR est d’optimiser la réutilisation des données. Pour y parvenir, les métadonnées et les données doivent être bien décrites afin qu’elles puissent être reproduites et (ou) combinées dans différents contextes.

Pour en savoir plus sur les principes FAIR, veuillez consulter GO FAIR (Adapté de Science Canada, 2021)