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Guide pour la FAIRisation des données des corpus d'auteurs préparé par Fatiha Idmhand et Ioana Galleron pour le [Groupe de travail Data_Cahier]

Résumé : Les principes FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability) définissent un ensemble minimal de principes qui permettent aux machines et aux humains de trouver, d'accéder, d'interopérer et de réutiliser les données et métadonnées de recherche. Les principes FAIR doivent être considérés comme des bonnes pratiques destinées à faciliter la réutilisation des données et des résultats de la recherche. Le consortium CAHIER, et ses membres, recommandent et mettent en oeuvre ces bonnes pratiques. Dans le cycle de vie d'un projet, le dépôt des données (4) en vue de leur archivage arrive généralement en fin de chaîne, après la collecte (1), le traitement (2) et l'analyse (3). Le dépôt contribue à rendre pérennes et à mettre en valeur les résultats. Pour chaque phase du cycle de vie d'un projet, l'infrastructure Huma-Num propose différents outils : Le consortium CAHIER utilise Nakala pour stocker ses données afin qu'elles soient trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables. Ce petit guide décrit le processus à mettre en oeuvre pour rendre les données du Consortium CAHIER « FAIR ». Celui-ci est organisé en quatre étapes : 1° Évaluer le degré d'ouverture de ses projets 2° Confronter ses métadonnées aux attentes du consortium 3° Compléter et corriger les métadonnées si nécessaire 4° Déposer sur Nakala, obtenir un identifiant pérenne et l'associer aux documents publiés sur son propre site web (ou sur un site web institutionnel).
Complete list of metadatas

https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02889777
Contributor : Fatiha Idmhand <>
Submitted on : Wednesday, July 22, 2020 - 10:41:51 AM
Last modification on : Tuesday, August 4, 2020 - 3:46:44 AM

Annex

Identifiers

  • HAL Id : halshs-02889777, version 1

Citation

Idmhand Fatiha, Ioana Galleron. Guide pour la FAIRisation des données des corpus d'auteurs préparé par Fatiha Idmhand et Ioana Galleron pour le [Groupe de travail Data_Cahier]. [Rapport de recherche] Huma-Num. 2020. ⟨halshs-02889777⟩

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