Tout au long du projet, il est conseillé de suivre la règle du 3-2-1:
Visionnez la vidéo "Bonnes pratiques de sauvegarde à l'UQTR" du Service des technologies de l'information (STI) pour comprendre en quoi il est nécessaire de choisir les bons supports de stockage.
Il est nécessaire de stocker les données sensibles sur des serveurs sécurisés, plutôt que sur des plateformes infonuagiques commerciales telles Dropbox et Google Drive. La localisation de leurs serveurs et leurs politiques d’utilisation changeantes constituent des freins à leur utilisation en contexte académique et pour des fins de préservation. Les CD, DVD, clés USB, et dans plusieurs cas les disques durs externes ou NAS et ordinateurs portables, ne sont généralement pas des supports recommandés pour stocker et sauvegarder des données de recherche, puisque qu’ils peuvent facilement s’user, se briser ou se faire voler.
Selon le support choisi, la sauvegarde peut être automatisée. Si elle ne l'est pas, il convient de définir une fréquence de sauvegarde pour chaque copie selon le rythme d’évolution du projet (ex. une sauvegarde à chaque modification sur le poste informatique, à chaque jour sur le serveur de l’UQTR, à chaque semaine dans la boite courriel de l'UQTR). Il est conseillé d’inclure dans chaque sauvegarde l’ensemble de la documentation pertinente, comme les métadonnées ou le fichier LisezMoi.
Pour stocker des données de recherche en phase active d'un projet, voici les recommandations, en fonction du statut de la personne chercheuse. Si le projet comprend des données de recherche sensibles, la gestion des accès devra être étroitement contrôlée.
| Support principal | Sauvegarde supplémentaire | Autre support | |
|---|---|---|---|
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Corps professoral et membres du personnel |
Teams/OneDrive/Espace U ou P (sauvegarde automatisée quotidienne) |
Courriel institutionnel | |
| Communauté étudiante |
Teams du professeur ou de la professeure (sauvegarde automatisée quotidienne) |
OneDrive de l’UQTR | Courriel institutionnel |
|
Comment créer un canal Teams? Seuls les membres du corps professoral peuvent faire une demande de création d’équipe Teams pour ensuite créer des canaux pour chaque étudiant ou étudiante dont ils dirigent le projet de recherche. • Aller sur https://aide.uqtr.ca (se connecter avec le compte UQTR) • Sélectionner Service des technologies de l’information (STI) • Sélectionner Microsoft 365 (courriel @uqtr.ca / Teams / OneDrive) • Sélectionner Teams : Création d'équipe
Le professeur ou la professeure doit faire la demande à son nom et s’inscrire comme propriétaire. Le nom de l'équipe doit être « Direction d'étudiants **nom de la personne enseignante** » et son type, Groupe de Recherche. Il est possible de créer ainsi plusieurs canaux, soit un par personne étudiante, et inviter celle-ci dans le canal. Ces canaux doivent être privés. Au besoin, contacter Mylène Raymond du STI. |
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Pensez à conserver les données originales brutes dans un fichier sécurisé en lecture seule ou sous un mot de passe, particulièrement si les données sont sensibles. Vous aurez ainsi toujours la possibilité de revoir les données initiales du projet.
La gestion des données confidentielles demande souvent leur cryptage. L’organisme UKDataService propose différents outils permettant d’effectuer cette procédure : https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/store/encryption
L’utilisation de formats de fichier ouverts est recommandée pour faciliter l’accès aux données à long terme et le partage. Les formats ouverts peuvent être consultés avec n'importe quel logiciel pouvant traiter le type de fichier (ex: logiciel de traitement de texte, logiciel tableur, logiciel de visualisation d'images, etc.).
Au contraire, les formats propriétaires peuvent rapidement devenir désuets ou causer des problèmes d’incompatibilité, puisqu'ils ne peuvent s'ouvrir qu'avec un logiciel particulier appartenant à une compagnie.
Les formats propriétaires largement utilisés dans certaines disciplines sont acceptables.
L’organisme UKDataService tient à jour une liste de formats recommandés ou acceptables selon le type de données.
Par exemple, voici quelques formats recommandés ou acceptés :
Par exemple, voici quelques astuces pour formater et normaliser des données tabulaires afin de les conserver en format .csv.:
Quelques bonnes pratiques permettront de facilement identifier le contenu des dossiers et des fichiers.
Il existe plus d’une façon de nommer ses fichiers. L’important est de choisir des règles et de les appliquer uniformément.
Voici quelques exemples de titres respectant les bonnes pratiques :
100-questionnaires
prevalence-depression-questionnaire-20170418
consentement-formulaire-v02
focusgroupe1-reponses
bourse-crsng-soumission
Pour être repérés et utilisés dans vos travaux futurs, par vos collaborateurs ou par d’autres chercheurs, vos jeux de données doivent être décrits de façon appropriée.
La façon dont cette description sera faite devra être précisée dans votre plan de gestion des données : « toutes les données de recherche devraient être accompagnées de métadonnées qui sont compatibles avec les pratiques exemplaires internationales et disciplinaires, afin de permettre leur accès, leur lisibilité et leur réutilisation par de futurs utilisateurs. » (Gouvernement du Canada, 2016)
Source : DoRaNum [Doranum]. (2017, 22 septembre). Les schémas de métadonnées [vidéo]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=S-Hw_04ojCc
Pour une présentation claire et rapide du fonctionnement et de l'importance des schémas des métadonnées,
consultez cette vidéo conçue par l'organisme DoRANum.
Les métadonnées sont les données sur vos données.
Elles consistent en l’ensemble des renseignements nécessaires pour comprendre le contexte de création des données.
De manière générale, elles répondent aux questions QQOQCCP (Qui ?, Quoi ?, Où ?, Quand ?, Comment ?, Combien ?, Pourquoi ?).
Ces renseignements sont moissonnés par les moteurs de recherche et facilitent donc le repérage et la réutilisation des jeux de données par d’autres utilisateurs.
Les informations minimales à consigner sont :
Les dépôts de données utilisent des schémas de métadonnées standardisés facilitant le repérage et la classification des données.
Il existe des normes générales (ex. Dublin Core), qui peuvent s’appliquer à la plupart des données, et des normes spécialisées (ex. DDI, LOM, VRA, TEI, Darwin Core), visant la description d’un type précis de données. Ce sera lors du dépôt de vos données que vous aurez à fournir ces informations via un formulaire.
Plus vous fournirez d’informations, plus vos données seront repérables et réutilisables par la communauté scientifique. Le Guide des pratiques exemplaires sur les métadonnées de Dataverse Nord V3.0 explique les champs à remplir dans cette plateforme de dépôt.
Le format XML est à privilégier lors du partage des métadonnées. Il assure une interopérabilité avec les divers autres systèmes qui pourront en extraire le contenu. Pour générer un schéma de métadonnées général, utilisez l'outil DataCite Metadata Generator.
Le dictionnaire de données comprend les éléments essentiels à l’utilisation des données.
On y retrouve une description des variables, la signification des abréviations employées dans les fichiers de données, les unités de mesure utilisées, la valeur attribuée aux données manquantes, etc.
L’organisme Center for Open Science décrit les bonnes pratiques associées à la création d’un tel dictionnaire à l’adresse suivante : https://help.osf.io/article/217-how-to-make-a-data-dictionary
À mesure que des jeux de données sont produits, on conseille de créer un fichier indiquant les producteurs du fichier, la méthode ou le logiciel (et sa version) utilisé, le format de compression, l'encodage des caractères, les restrictions appliquées, etc. C’est la mémoire de votre projet.
L’université Cornell a produit un guide pour la rédaction d'un fichier « Lisez-moi » complet : https://data.research.cornell.edu/content/readme.
Sauf indications contraires, les contenus de ce guide créé par le Service de la bibliothèque de l'UQTR sont sous licence CC BY 4.0
