Où publier vos données de recherche ?

Si aucune considération éthique ou légale ne vous en empêche, la démarche de partage ouvert de données de recherche ou open data vous permet de rendre votre recherche plus transparente, réutilisable, mais aussi d’améliorer votre visibilité et de faciliter de futures collaborations. De plus, mettre à disposition vos données de recherche en respectant les principes FAIR vous garantissent une visibilité, une accessibilité, une interopérabilité et une accessibilité optimales.

Plusieurs possibilités de partage s’offrent à vous :

• Répertoires de partage de données

Un répertoire de partage de données est une plateforme en ligne sur laquelle il est possible de déposer des jeux de données de recherche, de les documenter avec des métadonnées prévues à cet effet et aussi riches et pérennes que possible, d’y associer un identifiant type DOI ou Handle ainsi qu’une licence de réutilisation adéquate. Déposer vos données de recherche dans un tel espace vous permet de vous conformer autant que possible aux principes FAIR, pour autant que le répertoire identifié offre bien ces fonctionnalités.

Il existe des répertoires de partage de données de recherche dédiés à une discipline scientifique ou à une catégorie de données spécifiques. Ceux-ci sont souvent bien connus de leur communauté cible, tels que l’archive fédérale pour les sciences sociales et digital humanities SODHA, l’European Nucleotide Archive en génomique, ou la Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Ces répertoires constituent la solution en générale la mieux indiquée s’ils sont largement utilisés par la communauté de recherche en question.

D’autres répertoires de partage de données sont ouverts à tous types de données de toute discipline, les plus connus étant Zenodo et OSF. Si votre institution dispose d’un répertoire de partage de données de recherche institutionnelle, il est évidemment à même d’accueillir des jeux de données de toutes disciplines et présentent l’avantage considérable d’être opérés au niveau même des universités, le plus souvent avec un niveau de sécurité des données meilleur que des répertoires externes, et avec un service de proximité aux utilisateurs. Les Dataverse de l’UCLouvain et de l’ULiège ainsi que le portail PURE de l’UNamur sont notamment à votre disposition.

La plupart de ces répertoires sont gratuits. Il est toutefois à noter que ces répertoires, disciplinaires ou multidisciplinaires, peuvent présenter chacun leur limite de volume, de durée de rétention, ou de disponibilité de métadonnées. N’hésitez pas à solliciter l’aide de votre Research Data Officer !

• Data papers

Des articles scientifiques dédiés exclusivement à la description de jeux de données, souvent volumineux ou particulièrement innovants, vous permettent de rendre vos données visibles et de les documenter efficacement, tout en bénéficiant du peer-review éventuel de la revue dans laquelle ils sont publiés. Ces articles, baptisés data papers, peuvent être combinés avec un dépôt des fichiers de données eux-mêmes dans un répertoire de partage de données de recherche pour une conformité maximal aux principes FAIR, mais représentent la plupart du temps un coût supplémentaire lié à la publication d’un article (comparativement à une utilisation d’un répertoire seulement). Nature Scientific Data ou CODATA Data Science Journal sont des exemples de data journals.

• Annexes

L’ajout de fichiers de jeux de données en annexe d’un article scientifique est également une habitude courante, rendue possible par de nombreux journaux scientifiques, qui présente l’avantage de rassembler données et résultat au même endroit et de bénéficier du peer-review pour les données comme pour les résultats. Bien que pratique, cette manière de procéder a le désavantage d’associer aux données de recherche les métadonnées de l’article, ce qui ne permet pas la distinction entre données et résultats et dès lors, respecte moins les principes FAIR. De plus, la publication d’articles peut s’avérer coûteuse : l’utilisation de répertoires de partage de données représente souvent une alternative moins chère.