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Cet article rapporte une étude réalisée en 2011 et 2012 sur un lot de 170 journaux classés dans un certain nombre de disciplines du JCR (dominante : sciences informatiques) et associés à des FI de différents niveaux. Méthode * Examen en juin 2011 puis en juin 2012 des sites web des 170 journaux pour vérifier leur politique en matière de : Data Sharing, Code Sharing, Supplementary Materials * Evaluation de la politique de chaque journal sur les 5 points suivants : 1. Partage de données exigé comme condition de publication, certaines exceptions autorisées (par exemple, pour des aspects de confidentialité ) 2. Partage demandé mais sans influence sur les décisions éditoriales et la publication 3. Dépôt explicitement encouragé ; les données peuvent être révisées et / ou hébergées 4. Partage Implicite 5. Aucune mention du partage de données et pondération supplémentaire basée sur l'évaluation d'autres critères : o partage de données réalisé lors du processus de soumission ou à la demande des reviewers, ou pas précisé o partage de données réservé ou tout public o partage de données pour tous les articles ou réservé aux articles riches en données o autorisation de dépôt sur le site de l'auteur soit de la version auteur seulement, soit de la version publiée o type de reviewing (des données, des codes, des supplementary materials) et les possibilités ou non d'hébergement des données. Résultats accessibles à l'URL : http://www.stodden.net/JournalPolicies2013/ * La majorité des journaux examinés n'affichent pas clairement leur politique en matière de partage et codage de données. En cela, ils ne suivent pas les recommandations du « National Academies committee » (2003) * En juin 2012, 62% des journaux ne faisaient aucune mention de politique en matière de partage de données, et 79

Lien vers les présentations : - Aims and Introduction - Jonathan Tedds, University of Leicester/ PREPARDE - Data Centre workflows for publication - Sarah Callaghan, BADC/ PREPARDE - Geoscience Data Journal: developing a workflow for cross-linking between dataset and Data Paper - Tim Roberts, Wiley/PREPARDE - Data aggregations for facilities science - Vasily Bunakov, STFC - Linking datasets with user commentary, annotations and publications: the CHARMe project - Jon Blower, University of Reading - The OpenAIRE Scholarly Communication Infrastructure: On Interlinking Datasets, Literature, Fundings, and Research Initiatives - Paolo Manghi, OpenAIREplus - Interlinking Articles & Data in the Article of the Future - Bethan Keall, Elsevier - Data citation and persistent identifiers: the DataCite approach - Elizabeth Newbold, British Library

Dominique tu as déjà partagé cet article (14 jun)

Article de 2008 Dans cet article, les auteurs plaident pour la formalisation du partage des données , à l'image de ce qui existe pour la publication des résultats de recherche. L'objectif est de proposer un système de Peer Review pour la publication de larges jeux de données en agriculture. A cette fin, ils proposent la mise en place de critères permettant d'évaluer l'intérêt de la publication de jeux de données : l'originalité, l'utilité et l'importance, la qualité et le caractère « réutilisable » . Ils abordent également le dispositif de déploiement des données qui doit assurer leur identification , leur accessibilité à long terme, dans le respect de la propriété intellectuelle, et permettre éventuellement certaines modifications.

En particulier, le guide : How to Cite Datasets and Link to Publications

This paper discusses many of the issues associated with formally publishing data in academia, focusing primarily on the structures that need to be put in place for peer review and formal citation of datasets. Data publication is becoming increasingly important to the scientific community, as it will provide a mechanism for those who create data to receive academic credit for their work and will allow the conclusions arising from an analysis to be more readily verifiable, thus promoting transparency in the scientific process. Peer review of data will also provide a mechanism for ensuring the quality of datasets, and we provide suggestions on the types of activities one expects to see in the peer review of data. A simple taxonomy of data publication methodologies is presented and evaluated, and the paper concludes with a discussion of dataset granularity, transience and semantics, along with a recommended human-readable citation syntax. PDF de l'article en libre accès.

Force11 is a community of scholars, librarians, archivists, publishers and research funders that has arisen organically to help facilitate the change toward improved knowledge creation and sharing. Site assez riche : consulter en particulier, dans l'onglet Publications : le "Amsterdam Manifesto" et diverses présentations ppt ...

PARSE.Insight est un projet de deux ans (2008-2010) co-financé par la Commission européenne au titre du septième programme-cadre. Ce rapport décrit les résultats des sondages menés par PARSE.Insight afin de mieux comprendre la conservation numérique des résultats de la recherche en Europe. De grandes enquêtes ont été menées auprès de trois types d'intervenants : les chercheurs, les éditeurs, les gestionnaires de données (+ Infos également concernant les financeurs) concernant leur perception et l'état de l'art de la conservation des données de la recherche. Les données des enquêtes sont disponibles dans le rapport : http://www.parse-insight.eu/downloads/PARSE-Insight_D3-4_SurveyReport_final_hq.pdf Les données de ces enquêtes sont reprises dans d'autres rapports, comme par ex. "Report on integration of data and publications"... Voir en particulier les recommandations (p. 44-48)

Projet financé par la communauté européenne (FP7) : ODE = Opportunities for Data Exchange 3 points de vue sont présentés : celui des chercheurs, celui des éditeurs, celui des bibliothèques et des centres de gestion de données Rapport de 87 pages publié en 2011 avec un résumé synthétique intégrant des tableaux reprenant les intérêts et opportunités respectifs des 3 groupes considérés sur 7 critères : - availability - findability - interpretability - reusability - citability - curation - preservation

Open Context publishes data contributed by researchers through a process that reviews, edits, and aligns data to standards. Major aspects of publishing with Open Contexct include: - Excavation, survey and collections data published in a citable venue - Data safeguarded and preserved though archiving with the University of California's California Digital Library - Expert editorial and peer review of your project's data - Tools to track citations of your data along with your other publications - All data published free and open access for barrier-free search, discovery and analysis - Data aligned to key "Linked Open Data" standards to facilitate future analyses, data integration, visualization, and understanding Domaine : archaeological datasets and museum collections Fournit un ensemble de services à haute valeur ajoutée. Utilise les méthodes des Linked Open Data : annotation des données avec : - Geographic places reference GeoNames.org and Pleiades - Biological taxa reference the Encyclopedia of Life - Units of measurement reference Freebase identifers - Biological morphology references use UBERON

Politique des éditeurs concernant les données, dans le domaine économique. A rapprocher de JoRD. (EDaWaX = European Data Watch eXtended) the management of publication related research data in economics is still at its early stages. We were able to find 29 journals with data availability policies.

Rapport de 47 pages, récent (avril 2013). L'objectif du document est de faire un état de l'art pour analyser les meilleures pratiques et encourager l'évaluation des données. L'hypothèse est que cet angle encouragerait le partage des données par les chercheurs. Intéressant aussi pour nous : les annexes - annexe 1 : grille d'analyse des entrepôts - annexe 2 : inventaire et analyse de quelques entrepôts - annexe 3 : liste de Data Journals

Data publishing : http://www.pensoft.net/page.php?P=23

Il s'agit d'un projet 2012-2013 financé par l'ACLS Digital Innovation Fellowship.

Présentation ppt - IASSIST, Cologne, 2013/05/31 Intègre différentes questions : - qu'est ce qu'est un data paper/article - comment le soumettre ? - liste de journaux qualifiés de Data Journals - projet PREPARDE (Peer Review for Publication & Accreditation of Research Data in the Earth Sciences) - projet PRIME (Publisher, Repository and Institutional Metadata Exchange) - projet JoRD

Modèle des données pour des données 5 étoiles

A data paper is a journal publication whose primary purpose is to describe data, rather than to report a research investigation.

Point de vue d'une chercheur sur le partage de données : l'exposition des données serait une opportunité pour améliorer leur qualité, pour valoriser les résultats non exploités dans les publications. La réutilisation des données représente un énorme potentiel mais si les chercheurs ne sont pas opposés au principe de partage, ils sont encore réticents à sa mise en pratique. La solution qu'il préconise : une obligation de partage imposé par les agences de financement de la recherche.