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.
Les professeur.es et employé.es de l'UQTR doivent privilégier l’utilisation du serveur sécurisé de l’UQTR (l'espace U) qui offre une sauvegarde automatisée quotidienne. Ces derniers et les étudiants peuvent également utiliser leur espace sécurisé OneDrive ou une équipe sécurisée dans TEAMS ou leur espace de boite courriel. Deux des trois options précédentes suffisent à elles seules de respecter la règle du 3-2-1.
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. Contactez le Service des technologies de l'information (STI) de l'UQTR pour toute demande relative à ce sujet.
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). N’oubliez pas d’inclure dans chaque sauvegarde l’ensemble de la documentation pertinente, incluant les métadonnées.
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. 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 : https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/format/recommended-formats
Par exemple, voici quelques formats recommandés ou acceptés :
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.
