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Gestion des données de recherche

Plan de gestion de données

Un plan de gestion des données (PGD ou DMP en anglais) ne devrait pas avoir simplement une finalité administrative. Il sert :

  1. À documenter votre stratégie en matière de GDR.
  2. À réfléchir au quoi, pourquoi et pour qui la collecte de données est menée.
  3. D'aide-mémoire tout au long du processus de recherche et peut être modifié en tout temps.

Certains organismes pourraient demander qu'un PGD soit joint aux demandes de subvention (ou déposé advenant le projet accepté).

Pour vous accompagner dans la rédaction de vos PGD, le réseau Portage propose l'application web « Assistant PGD ».

Nous vous recommandons d'utiliser le modèle générique « Portage » de cet outil, en choisissant les directives de l'UQTR, afin de ne rien oublier lors de la rédaction de vos documents.

« En général, les plans de gestion des données décrivent ce qui suit :

  • comment les données seront recueillies, documentées, formatées, protégées, et conservées;

  • comment seront utilisés les ensembles de données existants et quelles nouvelles données seront créées au cours du projet de recherche;
  • si les données seront communiquées et comment;
  • où les données seront déposées.

Les plans de gestion des données indiquent aussi qui est chargé de gérer les données du projet, décrivent les plans de relève qui ont été mis en place dans l'éventualité où la personne quitte l'équipe de recherche et décrivent les rôles et les responsabilités liés aux données des autres membres de l'équipe, le cas échéant. Enfin, les plans de gestion des données décrivent les contraintes éthiques, juridiques et commerciales auxquelles les données sont assujetties, et quel dépôt reconnu a été sélectionné pour y verser les données. »

Tiré de Gouvernement du Canada. (2018). Ébauche - Politique des trois organismes sur la gestion des données de recherche. Repéré à http://www.science.gc.ca/eic/site/063.nsf/fra/h_97610.html

Vous trouverez ici des modèles de PGD rédigés en français.

Avertissement : Ces modèles, rédigés par l'équipe de Portage, peuvent paraître complexes: on y a répondu à toutes les questions de façon détaillée, ce que vous n'aurez probablement pas à faire. De plus, des commentaires sont intégrés au texte. N'hésitez pas à réutiliser/adapter les parties du texte qui sont pertinentes pour votre projet, les modèles ont été produits dans ce but.

Bonnes pratiques

Tout au long du projet, il est conseillé de suivre la règle du 3-2-1

  • 3 copies sauvegardées;
  • sur 2 supports de stockage distincts;
  • dont 1 situé hors campus.

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 sur un disque dur externe).

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. Vous aurez ainsi toujours la possibilité de revoir les données initiales du projet.

Privilégiez l’utilisation du serveur sécurisé de l’UQTR à votre disque dur personnel.

Il est également 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. Consultez le Service des technologies de l'information (STI) de l'UQTR pour toute demande relative à ce sujet. 

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 propriétaires, associés à un logiciel, peuvent rapidement devenir désuets ou causer des problèmes d’incompatibilité.

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 donnée : https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/format/recommended-formats

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. 

  • Utiliser des titres composés de mots-clés significatifs pour un utilisateur externe (ex. embodied-energy-data).
  • Inclure une mention du type de documents lorsque possible (ex. questionnaire, donnees, formulaire).
  • Limiter la longueur des titres autant que possible.
  • Ne pas utiliser de caractères spéciaux (!, $, %, $ , ?, &, *, /, \, #) ni de caractères accentués (é, à, ç, ë).
  • Remplacer les espaces entre les mots par des tirets (-).
  • Lorsqu’il faut mentionner une date, utiliser le format année-mois-jour (ex. 2017-12-30).
  • Éviter l'utilisation des majuscules.
  • Assurer le suivi des versions des fichiers en utilisant une séquence numérique claire.
    • Pour des modifications mineures à la version v01 : v01-01
    • Pour des modifications majeures à la version v01 : v02
  • Numéroter les dossiers pour faciliter la navigation. Exemple :
    • 100-premier-dossier
      • 110-premier-sous-dossier
        • 111-premier-sous-sous-dossier
      • 200-deuxieme-dossier

Voici quelques exemples de titres respectant les bonnes pratiques :

Titres de dossiers
  • 100-questionnaires

    • 120-enseignants
  • 300-donnees
    • 310-sondages
      • 311-clsc
Titres de fichiers

prevalence-depression-questionnaire-20170418
consentement-formulaire-v02
focusgroupe1-reponses
bourse-crsng-soumission

DataONE. (s.d.). Backup your data. Repéré à  https://dataoneorg.github.io/Education/bestpractices/backup-your-data

UKDataService. (2018). Data Security. Repéré à https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/store/security

DataONE. (s.d.). Document and Store Data Using Stable File Formats. Repéré à https://dataoneorg.github.io/Education/bestpractices/document-and-store

UKDataService. (2018). Recommended Formats. Repéré à https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/format/recommended-formats

UO Libraries. (s.d). Data Management Best Practices. Repéré à https://library.uoregon.edu/research-data-management/best-practices#two

Service des bibliothèques de l’UQAM. (s.d.). Recommandations pour le nommage de vos fichiers électroniques. Repéré à http://guides.bibliotheques.uqam.ca/docs/gestion_donnees_recherche/recommandations_nommage_fichiers.pdf

UBC Library. (2018). Research Data Management : Organize. Repéré à https://researchdata.library.ubc.ca/plan/organize-your-data/

UKDataService. (2018). Format your Data. Repéré à https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/format

Documenter ses données

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)

 


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 : 

  • Le titre du projet et du jeu de données
  • Les noms des créateurs et leurs institutions d’attache
  • Les identifiants uniques des auteurs (ORCiD)
  • Les dates de création des données
  • La période de couverture des données
  • La description brève des données
  • Le format des données
  • Les logiciels utilisés pour produire, utiliser ou compresser les données
  • Les mots-clés permettant leur repérage
  • L’identification unique des données (ex. DOI)
  • S'il s'agit d'un jeu de données provenant d'un plus grand ensemble: Décrire l'ensemble global de données dont il provient
  • La langue des données et de la documentation s’y rattachant
  • Le format d'encodage des caractères
  • L’entité responsable de la publication des données
  • La couverture géographique des données
  • Les organismes ayant subventionné la recherche
  • Les droits et licences applicables
  • Les restrictions d’accès

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. DDILOMVRATEIDarwin 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 V2.0 exlique 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 DataONE décrit les bonnes pratiques associées à la création d’un tel dictionnaire à l’adresse suivante : https://www.dataone.org/best-practices/create-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.

DataONE. (s.d.). Metadata. Repéré à https://www.dataone.org/best-practices/metadata
ICPSR. (2012). Guide to Social Science Data Preparation and Archiving - Phase 3: Data Collection and File Creation. Repéré à https://www.icpsr.umich.edu/web/pages/deposit/guide/index.html
Library of Congress (s.d.). Recommended Formats Statement - Datasets/Databases. Repéré à http://www.loc.gov/preservation/resources/rfs/data.html
UCI Libraries. (2018). Research Data Management: Describing Data. Repéré à https://guides.lib.uci.edu/datamanagement
UKDataService. (2018). Document your data. Repéré à https://www.ukdataservice.ac.uk/manage-data/document