B10-Types de data-fin

INTRODUCTION HERE

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Que faut-il faire avec ...

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Des données dérivées ou compilées

Des données de référence

Des données d'observation

Des données computationnelles ou de simulation

Des données expérimentales

Données de référence : j'utilise des données déjà existantes, j'obtiens des fichiers informatiques traités.

Ces fichiers sont souvents

dans un format spécifique , difficilement lisible sans le logiciel adapté, très volumineux !

Je dois

me préoccuper de la lisibilité de ces fichiers, me questionner sur leur emplacement de stockage pour pouvoir les utiliser pendant mes recherches.

Réutiliser des données issues d'une publication (supplementary materials, data papers...)

Pour reproduire un protocole

Pour adapter des données existantes

à sa problématique de recherche,

Pour cela, j'ai besoin d'être informé sur les aspects juridiques de la réutilisation des données (licences creative commons, etc.) !

Des données expérimentales

J'ai besoin de pouvoir "trouver mon chemin" dans cet ensemble de documents sur lesquels va se baser mon travail de recherche (ou ma prochaine publication...)

Il faut prendre garde à la bonne description de l'échantillon et du protocole appliqué afin que les résultats obtenus soient utilisables !

Les résultats peuvent être reportés sur différents supports, plus ou moins normés

cahiers de labos, post-its, traitement de texte ou tableur...

Et m'assurer de leur stabilité dans le temps !

Données d'observation :

Pour que ces résultats d'observations soient réutilisables

je dois noter de manière exhaustive :

Tout cela constitue un jeu de données associé à mon protocole !

• Les caractéristiques de l'échantillon observé : matériau testé (nature, échelle, etc.) ou échantillon observé (âge, sexe, etc.)
• Les paramètres de l'observation (date, durée, lieu, etc.)
• Les étapes de l'expérimentation (description de la contrainte exercée, du déroulement de la séance )
• Les caractéristiques de l'observation (type d'interactions entre les enfants, étapes, etc.)
• Les paramètres d'échelle de mesure (taille, granularité, etc.) et de temps (durée, intervalles de mesure)
• Les paramètres liés à l'instrument utilisé (presse mécanique, caméras utilisées)
• Les paramètres liés aux logiciels d'export et d'exploitation des données associées à l'instrument

Pour que ces résultats de mesure soient exploitables, je dois :

• Les regrouper
• Les hiérarchiser
• Les documenter
• éventuellement les rendre accessibles à mes collaborateurs

Données computationnelles ou de simulation :

J'obtiens des valeurs

• sa réutilisabilité (variable, équations, etc.)
• documenter les expérimentations ayant servi pour tester la validité du modèle,
• assurer sa lisibilité (ex. formats ouverts)
• et sa sauvegarde dans le temps (lieu de stockage pérenne)

Pour vérifier :

sous forme de chiffres, images, graphes, etc.

Il est important de documenter le modèle utilisé !

Des données dérivées ou compilées

Lors de ma rédaction, je fais attention à :

Je poursuis un travail de recherche, déjà commencé par mon labo /mon entreprise.

à bien référencer les jeux de données utilisés, à être précis et explicite, afin qu'ils ne soient pas confondus avec mes propres données

Je m'appuie sur différentes sources :

• données récoltées par l'équipe précédente,
• données trouvées sur un entrepôt,
• cahiers de laboratoire,

etc.

Tout au long de votre thèse, vous allez produire des jeux de données

Pour les rendre accessibles aux membres de votre équipe ou à vos successeurs, afin qu'ils puissent les réutiliser, vous devez :

Respecter les consignes d'organisation des données au sein du laboratoire

Veiller à utiliser les normes d'usage pour les mesures

Nommage, architecture et format des fichiers par exemple.

Abréviations communes, par exemple.

Et prévoir les modalités d'accès aux jeux de données

Documenter les jeux de données

Fichiers "Read me", description, contextualisation, consignes de réutilisation, etc.