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Données de recherche > 4. Documentation et métadonnées

Les meilleures pratiques dans la gestion des données de recherche

Décrire les données avec des métadonnées

Les bonnes pratiques recommandent que les données de recherche soient « FAIR » (Source : LEARN Toolkit of Best Practice for Research Data Management, p. 182) :

  • Faciles à trouver (Findable) - correctement décrites
  • Accessibles (Accessible) - idéalement ouvertes
  • Interopérables (Interoperable)
  • Réutilisables (Reusable) - utilisant des métadonnées normalisées

- Outil Fair-Aware (DoRANum) et la version en anglais

- Le Fair Self-Assessment Tool (seulement en anglais)

Les métadonnées peuvent être définies comme des "données sur les données". Il existe notamment des métadonnées descriptives (qui réfèrent à l'ensemble des données) et structurales (qui décrivent la structure organisationnelle des données). Des bonnes pratiques sur les métadonnées sont incluses dans le document produit par Données de recherche Canada : Guidelines for the Deposit and Preservation of Research Data in Canada.

- Guide des pratiques exemplaires sur les métadonnées de Dataverse Nord (Portage & ABRC)

Écrire des fichiers Lisez-moi (Readme)

Un fichier Lisez-moi (Readme) donne des informations sur la façon d'interpréter un fichier de données et diminue les chances que les données soient mal comprises et/ou improprement utilisées par d'autres chercheurs.

Créér un dictionnaire de données

Un dictionnaire de données permet à d'autres chercheurs de comprendre les données, car il contient les définitions et les descriptions des variables, les plages des valeurs acceptées pour les variables, les unités de mesure, etc.