ACCÈS et VISUALISATION : FICHE SYNTHÉTIQUE

Publié le 27/11/2017 | Mis à jour le 27/11/2017

Auteur

Urfist Nice

Objectifs

Après avoir consulté cette ressource, vous devriez être capable de :

  • Définir 3 façons d’accéder à des données de recherche;
  • Expliquer l’apport des visualisations dans l’accès aux données;
  • Citer 3 bonnes pratiques favorisant l’accès aux données.

Les données déposées doivent trouver leur voie jusqu’aux chercheurs intéressés et réciproquement, les chercheurs doivent trouver parmi les données déposées celles qui sont pertinentes pour leur recherche.

Accéder aux données

En fonction de vos pratiques

– Vous repérez des données depuis un article scientifique et voulez y accéder ;
– Vous recherchez des données en passant directement par des moteurs de recherche ;
– Vous faites une veille sur des données de recherche.

Comment faire ?

– L’accès aux données repérées à partir d’un article peut s’établir grâce à un lien unique;
– L’accès peut se faire directement depuis le moteur de recherche d’un entrepôt ou d’un catalogues de données ;
– L’accès peut se faire en suivant les publications des data papers.

Le saviez-vous ?

Certaines revues, comme Data in Brief ou ZooKeys, proposent un flux RSS pour se tenir au courant des derniers data papers publiés.

Explorer par la visualisation

Pour faciliter l’accès aux données

La visualisation permet un accès aux données en mode exploratoire, plus intuitif. Elle permet de mettre en évidence certains faits saillants et peut ouvrir la voie vers de nouvelles pistes de recherche. La visualisation peut s’avérer nécessaire en présence de très grandes quantités de données difficilement accessibles par les modes de recherche classiques.

Exemple

ICOS Carbon Portal est un exemple d’entrepôt qui dispose de données climatiques issues de mesures relevées par des stations. Grâce aux visualisations, il est notamment possible de combiner des jeux de données, de les comparer et de les télécharger.

Partager des données liées à des visualisations

Le partage des données de recherche produisant des visualisations suit les règles communes du dépôt permettant l’accès et la réutilisation des données. Cependant, les conditions complexes de réalisation d’une visualisation donnent une importance toute particulière à la documentation de ces données : méthode de recueil des données, de traitement, logiciels utilisés, etc.

  • Quelques bonnes pratiques facilitant l’accès

    Pour le chercheur qui dépose ses données

    • Bien décrire ses données lors du dépôt avec des métadonnées suffisamment complètes et précises, et adaptées aux données ;
    • Utiliser les schémas et standards de description des données de l’entrepôt ;
    • Indiquer clairement dans ses articles publiés le lien menant vers les données déposées ;
    • Si possible, publier un data paper permettant de communiquer sur la mise à disposition des données et offrant une voie formalisée à leur partage.

    Pour l’entrepôt de données

    • Offrir une interface claire, ergonomique et adaptée aux types de données ;
      • Par exemple, certains entrepôts ont recours à de la visualisation pour améliorer leur moteur de recherche. C’est le cas en particulier des entrepôts contenant des données géolocalisées qui offrent souvent un mode d’accès cartographique (ex : Pangaea).
    • Utiliser des schémas de métadonnées reconnus et clairement expliqués ;
    • Si possible, offrir des flux de syndication sur une recherche (flux RSS par exemple).

    Pour le chercheur en quête de données

    • Repérer les dépôts utiles en consultant les annuaires d’entrepôt ou des méta-moteurs de recherche ;
    • Apprendre la façon dont les données sont décrites ;
    • Repérer les éventuels data journals pertinents ;
    • Si possible, mettre en place une veille via un flux de syndication ou un système d’alerte.

    Explorer par la visualisation

    La visualisation devient une nécessité en présence de grandes quantités de données complexes et difficilement appréhendables.

    Les données disponibles sur le portail ICOS Carbon Portal proviennent de séries chronologiques de valeurs sur des centaines de paramètres. On peut par exemple voir à l’aide d’outils de visualisation l’évolution des concentrations de CO2 sur une année, couplée à l’origine de la masse d’air. Chose qui serait très difficile à appréhender sans passer par la visualisation de données.

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