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[Formation doctorale] Données de la recherche en SHS : initiation aux enjeux et bonnes pratiques
Formation doctorale à distance : le 02/04 (première session) et le 10/06 (deuxième session)
Inscription sur ADUM : ici. La fiche ADUM bientôt en ligne pour la session du 10/06.
Mots clés : données de la recherche, open data, plan de gestion des données, PGD, science ouverte
Objectifs :
Cette formation vous permettra de comprendre les enjeux et de connaître les bonnes pratiques de gestion des données de la recherche.
Programme :
La formation aura lieu en distanciel de 10h à 13h puis de 14h à 16h.
1- Introduction : les enjeux d'une bonne gestion des données
2- Définitions : Qu'appelle-t-on données de la recherche en SHS
3- Politiques publiques : les textes qui encadrent la gestion des données
4- Cadre légal : données personnelles et données sensibles
5- En pratique : anticiper, gérer, organiser, collaborer, publier et valoriser ses données
6- TP : atelier Plan de Gestion de Données
Equipe pédagogique :
Shueh-Ying LIAO (MSH Paris-Saclay), Florence PERRET (UVSQ), Maximilien PETIT (UVSQ), Stela SUHAN (UPSaclay)
Méthode pédagogique :
Exposés théoriques et échanges. Travaux pratiques.
Compétences acquises à l'issue de la formation :
Décrire le cycle de vie des données ;
Définir ce qu'est une donnée de recherche en SHS ;
Énumérer les principes FAIR ; adapter les recommandations à sa pratique ;
Produire un Plan de Gestion de Données
Compétences référentiel OBERRED : A1 - I can identify the different data types, formats, models and standards ; A2 - I am familiar with national and international research data policies ; A3 - I know the FAIR principles for outputs ; A4 - I know what a DMP is, I know how to write a DMP according to the existing best practices ; A5 - I know where to find a repository relevant for my outputs, I know the main criteria for selecting a repository or data warehouse, I know repositories' certificates and standards ; A6 - I know service that deliver persistent Identifiers (PIDs) for my outputs, I can properly attribute metadata and PIDs to my dataset ; C9 - I know and understand best practices for data documentation, I can describe my dataset in a narrative way ; H20 - I know how to publish my data according to my needs and my discipline, I publish my data "as openly as possible, as closed as necessary" and know how to make my results reusable for peers
Compétences référentiel RECIF ADBU : 412 - Organiser les informations à conserver pour les retrouver facilement ; 444 - Maîtriser les méthodes de communication en fonction de son objectif ; 446 - Connaître les enjeux de la Science Ouverte
Langue de l'intervention : français
Catégorie : Se former à la science ouverte et aux données de la recherche
Nombre d'heures : 5
Crédits/Points : 1
Max participants : 20
Mots clés : données de la recherche, open data, plan de gestion des données, PGD, science ouverte
Objectifs :
Cette formation vous permettra de comprendre les enjeux et de connaître les bonnes pratiques de gestion des données de la recherche.
Programme :
La formation aura lieu en distanciel de 10h à 13h puis de 14h à 16h.
1- Introduction : les enjeux d'une bonne gestion des données
2- Définitions : Qu'appelle-t-on données de la recherche en SHS
3- Politiques publiques : les textes qui encadrent la gestion des données
4- Cadre légal : données personnelles et données sensibles
5- En pratique : anticiper, gérer, organiser, collaborer, publier et valoriser ses données
6- TP : atelier Plan de Gestion de Données
Equipe pédagogique :
Shueh-Ying LIAO (MSH Paris-Saclay), Florence PERRET (UVSQ), Maximilien PETIT (UVSQ), Stela SUHAN (UPSaclay)
Méthode pédagogique :
Exposés théoriques et échanges. Travaux pratiques.
Compétences acquises à l'issue de la formation :
Décrire le cycle de vie des données ;
Définir ce qu'est une donnée de recherche en SHS ;
Énumérer les principes FAIR ; adapter les recommandations à sa pratique ;
Produire un Plan de Gestion de Données
Compétences référentiel OBERRED : A1 - I can identify the different data types, formats, models and standards ; A2 - I am familiar with national and international research data policies ; A3 - I know the FAIR principles for outputs ; A4 - I know what a DMP is, I know how to write a DMP according to the existing best practices ; A5 - I know where to find a repository relevant for my outputs, I know the main criteria for selecting a repository or data warehouse, I know repositories' certificates and standards ; A6 - I know service that deliver persistent Identifiers (PIDs) for my outputs, I can properly attribute metadata and PIDs to my dataset ; C9 - I know and understand best practices for data documentation, I can describe my dataset in a narrative way ; H20 - I know how to publish my data according to my needs and my discipline, I publish my data "as openly as possible, as closed as necessary" and know how to make my results reusable for peers
Compétences référentiel RECIF ADBU : 412 - Organiser les informations à conserver pour les retrouver facilement ; 444 - Maîtriser les méthodes de communication en fonction de son objectif ; 446 - Connaître les enjeux de la Science Ouverte
Langue de l'intervention : français
Catégorie : Se former à la science ouverte et aux données de la recherche
Nombre d'heures : 5
Crédits/Points : 1
Max participants : 20