{"id":4266,"date":"2023-01-15T10:22:00","date_gmt":"2023-01-15T10:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=4266"},"modified":"2023-01-16T08:57:20","modified_gmt":"2023-01-16T08:57:20","slug":"le-data-steward-le-meilleur-allie-pour-la-gestion-des-donnees-dans-le-cadre-de-la-recherche-scientifique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/le-data-steward-le-meilleur-allie-pour-la-gestion-des-donnees-dans-le-cadre-de-la-recherche-scientifique\/","title":{"rendered":"Le data-steward : le meilleur alli\u00e9 pour la gestion des donn\u00e9es dans le cadre de la recherche scientifique"},"content":{"rendered":"\t\t
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Pourquoi le data-steward<\/em>\u00a0? <\/strong><\/p>

Lorsqu\u2019on parle de curation de contenu<\/a>, on parle d\u2019un processus qui d\u00e9marre avec la cr\u00e9ation des donn\u00e9es par le chercheur, et qui va jusqu\u2019\u00e0 son but ultime, la r\u00e9utilisation des donn\u00e9es par d\u2019autres chercheurs. Atteindre cet objectif est toutefois tr\u00e8s compliqu\u00e9, car de nombreuses \u00e9tapes sont n\u00e9cessaires et elles requi\u00e8rent des connaissances sp\u00e9cifiques.<\/p>

Dans le contexte de la recherche scientifique en Open Science, de nombreuses universit\u00e9s et haute \u00e9coles sp\u00e9cialis\u00e9es demandent un Data Management Plan <\/em>(DMP)<\/a> en suivant les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable et Reusable), mais un large nombre de chercheurs ne sont pas form\u00e9s ad\u00e9quatement \u00e0 une gestion compl\u00e8te des donn\u00e9es et ne sont pas conscients des risques auxquels les donn\u00e9es sont expos\u00e9es durant la recherche (Pergl 2019).<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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(Source : UNIL 2022 : https:\/\/www.unil.ch\/openscience\/fr\/home\/menuinst\/open-research-data\/new-data-stewardship.html)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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De plus, selon l\u2019article de Barend Mons, nombreux chercheurs consacrent environ 80% du temps \u00e0 retravailler leurs donn\u00e9es afin de les rendre disponibles, \u00ab\u00a0wasting time and talent\u00a0\u00bb (Mons 2020). Afin de combler ces lacunes dans ce contexte, la figure du data-steward<\/em> \u00e9merge comme une solution possible.<\/p>

Qui est le data-steward<\/em>\u00a0? <\/strong><\/p>

Actuellement, nous sommes souvent confront\u00e9s \u00e0 nombreuses professions concernant les donn\u00e9es, data-analyst<\/em>, data-scientist<\/em>, data-engineer<\/em>, data-journalist<\/em> etc. Le data-steward<\/em> s\u2019inscrit dans ce contexte et malgr\u00e9 son apparition plut\u00f4t r\u00e9cente, nous pouvons d\u00e9j\u00e0 d\u00e9finir son champ d\u2019action\u00a0: \u00ab\u00a0The responsible planning and executing of all actions on digital data before, during and after a research project, with the aim of optimising the usability, reusability and reproducibility of the resulting data\u00a0\u00bb (JETTEN 2021). Il s\u2019agit d\u2019une figure fondamentale, qui agit durant toutes les \u00e9tapes du cycle de vie des donn\u00e9es et qui a donc la capacit\u00e9 de superviser la gestion de celles-ci. Le r\u00f4le du data-steward<\/em> est donc concr\u00e8tement li\u00e9 \u00e0 la gestion pratique des donn\u00e9es, et ne doit pas \u00eatre confondu avec la data-governance<\/em><\/a>, qui se situe sur un plan plus th\u00e9orique et sup\u00e9rieur \u00e0 la data-stewardship<\/em>.<\/p>

Un bon data-steward<\/em>\u00a0? <\/strong><\/p>

Les \u00e9tudes portant sur la figure du data-steward<\/em> montrent les caract\u00e9ristiques de cette nouvelle profession et les attentes des chercheurs et des institutions. Ici, on va surtout se concentrer sur le r\u00f4le du data-steward<\/em> dans le contexte de la recherche scientifique et acad\u00e9mique.<\/p>

Les chercheurs sont les personnes qui produisent les donn\u00e9es, mais \u00e9galement celles qui r\u00e9utilisent les donn\u00e9es. Leur r\u00f4le est donc central, et c\u2019est pour cette raison que les auteurs des \u00e9tudes sur le data-steward<\/em> ont demand\u00e9 l\u2019avis des chercheurs (Kvale 2021, JETTEN 2021). La caract\u00e9ristique principale du data-steward<\/em> qui en d\u00e9coule est la communication et la relation \u00e9troite que le data-steward<\/em> doit avoir avec le chercheur ou l\u2019\u00e9quipe de recherche (Kvale 2021). Toutefois, le data-steward<\/em> n\u2019est pas au service du chercheur, mais il est plut\u00f4t un collaborateur et un facilitateur, en permettant d\u2019un c\u00f4t\u00e9 au chercheur de gagner du temps, et de l\u2019autre de s\u2019assurer que le traitement des donn\u00e9es de la recherche soit bien effectu\u00e9 et les donn\u00e9es r\u00e9utilisables dans le futur (Geiger 2009). L\u2019importance de cette collaboration est soulign\u00e9e, par exemple, par l\u2019Universit\u00e9 de Lausanne<\/a> qui a d\u00e9cid\u00e9 d\u2019allouer des fonds extraordinaires consacr\u00e9s au recrutement de data-stewards<\/em> pour la p\u00e9riode 2022-2024, en donnant donc aux chercheurs un appui solide sur comment g\u00e9rer les donn\u00e9es (UNIL 2022).<\/p>

D\u2019un point de vue plus technique, la gestion des donn\u00e9es d\u2019un projet peut parfois s\u2019av\u00e9rer simple. Toutefois, dans plusieurs circonstances, la gestion des donn\u00e9es demande un haut degr\u00e9 de sp\u00e9cialisation en lien avec le domaine de recherche. Par cons\u00e9quent, le profil id\u00e9al du data-steward<\/em> demand\u00e9 par les chercheurs serait celui d\u2019une personne ayant un degr\u00e9 d\u2019instruction \u00e9lev\u00e9 (au moins niveau Master) avec exp\u00e9rience de recherche dans un domaine en lien avec la recherche men\u00e9e, mais \u00e9galement avec une solide base d\u2019\u00e9ducation en informatique, biblioth\u00e9conomie ou sciences de l\u2019information (Kvale 2021). Ce profil correspondrait donc \u00e0 celui du scientific-steward<\/em>, un data-steward<\/em> avec des capacit\u00e9s cibl\u00e9es sur un domaine pr\u00e9cis (Peng 2016). En tous cas, il est ind\u00e9niable que la compr\u00e9hension du domaine de recherche demeure fondamentale, car les d\u00e9cisions prises par le data-steward<\/em> concernant les donn\u00e9es peuvent impacter le domaine de recherche (Geiger 2009).<\/p>

Profils souhait\u00e9s pour le r\u00f4le de data-steward<\/span><\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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(Source : Kvale 2021)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Enfin, si nous prenons les articles traitant des capacit\u00e9s que le data-steward<\/em> devrait avoir, nous remarquons l\u2019absence de liens avec les sciences humaines ou les sciences sociales. Cela ne veut pas dire, \u00e0 notre avis, que ces sciences ne n\u00e9cessiteront pas de personnel travaillant sur la gestion des donn\u00e9es. En effet, comme nous l\u2019avons \u00e9voqu\u00e9 plus haut, un Data Management Plan<\/em> est de plus en plus demand\u00e9, et cela aussi dans le contexte des sciences humaines, ce qui ouvrira probablement de nouvelles opportunit\u00e9s dans le traitement des donn\u00e9es dans ce domaine.<\/p>

Bibliographie\u00a0<\/strong><\/p>

GEIGER, Jonathan, 2009. The talents of a true data steward :\u00a0technical, interpersonal and positional skills are required to manage data as an asset. Information management<\/em> [en ligne]. 1er<\/sup> d\u00e9cembre 2009. Vol.\u00a019, no.\u00a08, p.\u00a036. [Consult\u00e9 le 4 d\u00e9cembre 2022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/www.proquest.com\/docview\/214669679\/abstract\/844C7A0DBE924078PQ\/1<\/a><\/p>

JETTEN, Mijke et alii, 2021. Professionalising data stewardship in the Netherlands. Competences, training and education. Dutch roadmap towards national implementation of FAIR data stewardship<\/em>. [en\u00a0ligne] Den Haag\u00a0: Data Archiving and Networked Services (DANS). [Consult\u00e9\u00a0le\u00a04\u00a0d\u00e9cembre\u00a02022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/www.narcis.nl\/publication\/RecordID\/oai:pure.knaw.nl:publications%2F8f21a199-0e83-42cd-a34b-6eefd31a00c6<\/a><\/p>

KVALE, Live H\u00e5ndlykken, 2021. Using personas to visualize the need for data stewardship. College & Research Libraries<\/em>. [en\u00a0ligne]. 2021. [Consult\u00e9\u00a0le\u00a04\u00a0d\u00e9cembre\u00a02022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/crl.acrl.org\/index.php\/crl\/article\/view\/24914<\/a> \u00a0<\/p>

MONS, Barend, 2020. Invest 5% of research funds in ensuring data are reusable. Nature <\/em>[en ligne]. 25 f\u00e9vrier 2020. Vol.\u00a0578, no.\u00a07796, p.\u00a0491. [Consult\u00e9 le 4 d\u00e9cembre 2022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-020-00505-7<\/a><\/p>

PENG, Ge et alii, 2016. Scientific Stewardship in the Open Data and Big Data Era\u00a0: Roles and Responsibilities of Stewards and Other Major Product Stakeholders. D-Lib Magazine<\/em> [en ligne]. May\/June 2016. Vol. 22, no. 5-6. [Consult\u00e9 le 4 d\u00e9cembre 2022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: http:\/\/www.dlib.org\/dlib\/may16\/peng\/05peng.print.html<\/a><\/p>

PERGL, Robert et alii, 2019. \u201cData Stewardship Wizard\u201d : A Tool Bringing Together Researchers, Data Stewards, and Data Experts around Data Management Planning.\u00a0Data Science Journal<\/em> [en ligne]. 19 d\u00e9cembre 2019. 18\u00a0: 59, pp. 1-8. [Consult\u00e9 le 4 d\u00e9cembre 2022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/datascience.codata.org\/articles\/10.5334\/dsj-2019-059\/<\/a><\/p>

UNIL, 2022. Data stewardship – soutien \u00e0 la gestion des donn\u00e9es. Universit\u00e9 de Lausanne<\/em> [en\u00a0ligne]. [Consult\u00e9\u00a0le\u00a04\u00a0d\u00e9cembre\u00a02022]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : https:\/\/www.unil.ch\/openscience\/fr\/home\/menuinst\/open-research-data\/new-data-stewardship.html<\/a><\/p>

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Pourquoi le data-steward ? Lorsqu\u2019on parle de curation de contenu, on parle d\u2019un processus qui d\u00e9marre avec la cr\u00e9ation des donn\u00e9es par le chercheur, et qui va jusqu\u2019\u00e0 son but ultime, la r\u00e9utilisation des donn\u00e9es par d\u2019autres chercheurs. Atteindre cet objectif … Lire la suite\u00ad\u00ad<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":87,"featured_media":4270,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22,12],"tags":[],"class_list":["post-4266","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-curation-des-donnees","category-reflexion-is"],"yoast_head":"\nLe data-steward : le meilleur alli\u00e9 pour la gestion des donn\u00e9es dans le cadre de la recherche scientifique - Recherche d'Id\u00e9eS<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/le-data-steward-le-meilleur-allie-pour-la-gestion-des-donnees-dans-le-cadre-de-la-recherche-scientifique\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Le data-steward : le meilleur alli\u00e9 pour la gestion des donn\u00e9es dans le cadre de la recherche scientifique - Recherche d'Id\u00e9eS\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Pourquoi le data-steward ? 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