Faire FAIR: reconnaître l'effort de déposer des données et le travail invisible de curation et de modération
Résumé
In a discipline without a dedicated data-sharing repository, a team member undertakes the management of a research data repository in accordance with France's open science policy guidelines. The repository can be set up on the federated national platform, entrepot.recherche.data.gouv.fr, which has been operational since July 2022. To meet the quality standards for research data, particularly in terms of data FAIRification and certification of the repository, known as the « trusted repository » verification procedures have been established. Our goal is to describe the curation work that is essential not only for data exposure but also for its potential re-use. We hypothesize that, like data management, curation is part of an often invisible task that requires alignment through dialogue between depositors and curators in order to ensure data quality.
Dans une discipline sans entrepôt dédié au partage des données, un membre d’une équipe entreprend un dépôt de données de recherche conformément aux directives de politique de science ouverte en France. Son dépôt pourra être effectué sur la plateforme nationale fédérée entrepot.recherche.data.gouv.fr ouverte depuis juillet 2022. Afin de parvenir à des standards de qualité liés aux données de recherche, notamment de FAIRisation des données et de certification de l'entrepôt, dit de confiance, des modalités de vérification sont créées. Notre propos s’attache à décrire le travail de vérification, dit de curation essentiel à l’exposition des données, et à leur possible réutilisation. Nous faisons l'hypothèse que la curation fait partie, comme la gestion des données d’un travail invisible et invisibilisé qui nécessite des alignements par le dialogue entre les déposants et les curateurs pour atteindre des données de qualité.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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| Licence |
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