Foire aux questions sur la gestion des données de recherche
Apprenez-en plus sur les données de recherche, leur partage, les plans pour bien les gérer, les outils de sauvegarde et de collaboration disponibles ainsi que les bonnes pratiques de conservation.
Questions générales sur la gestion des données de recherche (GDR)
«Les données de recherche sont des données utilisées en tant que sources principales à l’appui d'une enquête technique ou scientifique, d'une recherche, de travaux d'érudition ou de pratiques créatives, et sont des éléments de preuve dans un processus de recherche ou qui sont communément acceptées au sein de la communauté de recherche comme nécessaires pour valider les conclusions et les résultats de recherche. Les données de recherche peuvent être des données expérimentales, des données d’observation, des données opérationnelles, des données de tierces parties, des données du secteur public, des données de surveillance, des données traitées ou des données réaffectées. La définition des données de recherche pertinentes est très souvent contextuelle et la détermination de ce qui compte comme tel devrait être guidée par les normes disciplinaires.»
Source: Politique des trois organismes sur la gestion des données de recherche (FAQ)
Jeu de données
Ensemble de données quelconques, structuré dans un format computationnel que définit un thème ou une catégorie reflétant ce qu’on souhaite mesurer, observer ou surveiller. Des métadonnées commandent la manière dont les données sont restituées par l’application.
Source: Le glossaire original de DRC
Qu’est-ce qu’une base de données?
Ensemble de données structurées dont on peut aisément consulter, gérer et actualiser le contenu. Sa nature dépend des besoins de l’étude. La base de données relationnelles, dans laquelle les données sont liées les unes aux autres d’une manière méthodique qui permet de restructurer et de consulter celles-ci de façons diverses, est un type courant de base de données. La base de données peut abriter un ou plusieurs jeux de données.
Source: Le glossaire original de DRC
Qu’est-ce qu’une banque de données?
Une banque de données suppose qu’il y ait collecte, conservation et distribution de données ou de matériel biologique qui servira à plusieurs recherches dans une perspective de pérennité. Elle nécessite l’élaboration d’un cadre de gestion (voir la définition plus bas).
Source:
- Comités d'éthique de la recherche avec des êtres humains de l'Université Laval
- Guide d’élaboration des cadres de gestion des banques de données et de matériel biologique constituées à des fins de recherche du ministère de la Santé et des Services sociaux (PDF)
Qu’est-ce qu’un lac de données?
Un lac de données est une méthode de stockage de données, où celles-ci sont conservées dans leurs formats originaux ou sont très peu transformées. Conséquemment, ces données ne sont généralement pas exploitables directement et doivent être extraites et transformées avant consommation par des applications.
Qu’est-ce qu’un cadre de gestion de données?
Un cadre de gestion de donnée est un document qui doit être rédigé, lors de la création d’une banque de données. C’est important de ne pas le confondre avec le plan de gestion de données.
Le cadre de gestion de données est nécessaire pour assurer la bonne gouvernance de la banque. Il précise la mise en œuvre et la logistique de la banque ainsi que les considérations éthiques faites par la ou les responsables de la banque. Le cadre de gestion constitue un document de référence indispensable pour gérer la banque suivant les considérations éthiques et les objectifs déterminés au départ. Un tel document doit détailler, notamment:
- le but de la conservation
- les mesures qui seront appliquées pour assurer la sécurité et la confidentialité des données ou du matériel conservés
- la période de leur utilisation
- les modalités de leur utilisation.
Les cadres de gestion produits doivent faire l’objet d’une approbation éthique et d’un suivi annuel par le comité sectoriel concerné.
Pour avoir des gabarits et plus d’informations, consultez le site des Comités d'éthique de la recherche avec des êtres humains de l'ULaval (CERUL).
Source alternative: Guide d’élaboration des cadres de gestion des banques de données et de matériel biologique constituées à des fins de recherche du ministère de la Santé et des Services sociaux (PDF)
Les données de recherche n’incluent pas les données administratives de la recherche, parfois appelées simplement « données de la recherche ».
Les données administratives de la recherche regroupent les informations sur le financement reçu et à gérer, les membres de la communauté étudiante encadrés, les brevets, le rattachement du chercheur ou de la chercheuse à une entité de recherche, les publications, etc.
À proprement parler, non. Par contre, si les notes des cahiers de laboratoire permettent de comprendre ou d'interpréter les données de recherche, elles doivent être incluses dans les dépôts, en complément des données.
À l’Université Laval. L'établissement est propriétaire des résultats obtenus à partir de l'interprétation, de l'analyse ou de la compilation des données, si ceux-ci ont été produits dans le cadre de l'emploi avec les ressources humaines, matérielles et financières de l'Université Laval. Toutefois, l'auteur ou l’autrice des résultats conserve ses droits moraux et devra être reconnue ainsi.
Source: Article 8.01 du Règlement sur la propriété intellectuelle à l’Université Laval
Informations qui doivent être protégées contre l’accès non autorisé ou la divulgation. Elles peuvent inclure:
- renseignements personnels (ex.: dossiers médicaux, dossiers scolaires, dossiers clients, informations financières, renseignements d’ordre criminel)
- renseignements géographiques (ex.: localisations détaillées d’espèces en péril)
- opinions politiques, religion, orientation sexuelle
- renseignements jugés confidentiels (ex.: données confiées à une tierce personne, à une organisation ou à une entité dans l’intention d’en préserver la confidentialité en interdisant ou en limitant les droits d’accès
- renseignements protégés en vertu de toute politique interdisant l’accès non autorisé.
Source principale: Glossaire terminologique sur l'utilisation des données sensibles à des fins de recherche (Alliance de recherche numérique du Canada)
La personne identifiée comme chercheur principal ou chercheuse principale est responsable de la gestion de données, mais celle-ci doit être encadrée et faire l’objet d’un suivi par tous les membres de l’équipe de recherche, peu importe leur institution.
Si la recherche implique des données sensibles ou personnelles, les recommandations du comité d’éthique qui encadre le projet doivent être mises en œuvre.
Si des institutions partenaires sont situées hors Canada, des lois particulières peuvent s’appliquer.
Principalement lorsque les projets débouchent sur une valorisation de propriété intellectuelle, pour des projets commerciaux ou avec des partenaires multiples, le Bureau de liaison Université-Milieu (BLUM) peut soutenir la communauté de recherche.
Pour des projets avec un objectif plus académique, vous pouvez écrire au Bureau du droit d’auteur (BDA).
Si vous êtes en mesure de répondre à toutes les questions d’un plan de gestion des données (ex.: le modèle de base de l’Assistant PGD), vous avez déjà une bonne base à propos des données de la recherche. L’Alliance de recherche numérique du Canada offre de nombreuses ressources de formation sur son site Web.
Pour tout ce qui concerne la sécurité informatique, le cours « Sensibilisation à la cybersécurité : développer un comportement numérique responsable » est disponible à tous sur monPortail où se trouve également la formation « Construire ma réussite » dont le deuxième module s’intéresser à l’adoption de comportements sécuritaires. Innovation, Science et Développement économique Canada (ISDE) Learning propose aussi de nombreuses formations sur ce thème CyberSecure Canada.
Si vous désirez une formation complémentaire pour votre personnel, vos étudiants et vos étudiantes ou pour vous, vous pouvez vous adresser aux instances ci-dessous pour avoir des formations personnalisées au sujet de:
- gestion des données de recherche de base: Biblioth��que
- plan de gestion des données (PGD): Biblioth��que
- calcul informatique de pointe: VALERIA
- droits, licences, propriété des données: Bureau du droit d’auteur et Bureau de liaison Université-Milieu
- licences Creatives Commons: Bureau du droit d’auteur
- dépôt (Borealis) et partage : Biblioth��que.
«La Déclaration des Nations Unies sur les droits des peuples autochtones réaffirme les droits des Autochtones à l’autonomie gouvernementale et à l’autorité de contrôler leur patrimoine culturel autochtone intégré dans leurs langues, leurs connaissances, leurs pratiques, leurs technologies, leurs ressources naturelles et leurs territoires (c’est-à-dire les données autochtones).» (Principes CARE)
Toute recherche faite au sujet ou en collaboration avec les Premières Nations, Métis ou Inuit doit être réalisée en collaboration les communautés concernées. La création, la collecte, l’interprétation, l’application et le partage des connaissances et des données autochtones doit être faite d’une manière qui honore et respecte les pratiques de gouvernance locales des Premières Nations, des Inuit et des Métis.
Au Québec, les Premières Nations se sont dotées du Protocole de recherche des Premières Nations au Québec et au Labrador (APNQL, 2014) qui est un instrument collectif appuyant la décolonisation de la recherche. D’autre ressources existent comme:
- L’Énoncé de politique des trois conseils (EPTC 2 ): Éthique de la recherche avec des êtres humains – Chapitre 9, La recherche visant les Premières Nations, les Inuit ou les Métis du Canada
- Un protocole développé en Ontario: Protocol (PDF)
Créés en 1998 par le Comité directeur de l’Enquête régionale longitudinale sur la santé des Premières Nations et des Inuit, les «principes de PCAP® des Premières Nations déterminent comment les données et les informations des Premières Nations seront collectées, protégées, utilisées ou partagées. Ces principes, dont le sigle signifie la propriété, le contrôle, l’accès et la possession, sont un outil visant à soutenir une gouvernance solide de l’information sur la voie de la souveraineté des Premières Nations en matière de données. Compte tenu de la diversité au sein des nations et entre elles, les principes seront exprimés et affirmés conformément à la vision du monde, aux connaissances traditionnelles et aux protocoles respectifs des nations.
Les principes de PCAP® affirment que les Premières Nations sont les seules à contrôler les processus de collecte de données dans leurs communautés, et qu’elles possèdent et contrôlent la manière dont ces informations peuvent être stockées, interprétées, utilisées ou partagées.»
Source: site Web des principes PCAP
La Global Indigenous Data Alliance (GIDA), un réseau de chercheurs et de chercheuses autochtones, d’utilisateurs et d’utilisatrices de données et de militants et militantes politiques qui défendent la souveraineté des données autochtones au sein de leurs États-nations et au niveau international, a été créée en 2019. La GIDA appuie et endosse les principes CARE dont les lettres signifient:
- C: Bénéfice collectif (Collective Benefit)
- A: Avoir l’autorité pour contrôler (Authority to Control)
- R: Responsabilité (Responsability)
- E: Éthique (Ethics)
Les principes CARE visent à compléter les principes FAIR qui sont axés sur une meilleure visibilité et un partage accru des données en ignorant les différences de pouvoir et les contextes historiques. L'accent mis sur un plus grand partage de données crée à lui seul une tension pour les peuples autochtones qui revendiquent un plus grand contrôle sur l'application et l'utilisation des données et des connaissances autochtones pour un bénéfice collectif. Les principes CARE pour la gouvernance des données autochtones sont axés sur les personnes et les objectifs, reflétant le rôle crucial des données dans la promotion de l'innovation et de l'autodétermination autochtones.
Source: site Web de la GIDA
Les principes FAIR pour la gestion et l’intendance des données scientifiques constituent une pratique exemplaire internationale pour optimiser l’utilisation des données de recherches et des métadonnées associées, à la fois par les humains et par les ordinateurs.
- Découvrable (Findable): la première étape de la (ré)utilisation des données consiste à les trouver. Les métadonnées et les données doivent être faciles à trouver, tant pour les humains que pour les ordinateurs.
- Accessible (Accessible): une fois qu’une personne a trouvé les données requises, elle doit savoir comment y accéder (spécification des conditions d’accès et d’utilisation).
- Interopérable (Interoperable): généralement, les données doivent être intégrées à d’autres données. En outre, les données doivent être interopérables (technologiquement et sémantiquement), c’est-à-dire qu’elles doivent être conservées dans des formats normalisés et ouverts qui peuvent être compris par une multitude d’applications.
- Réutilisable (Reusable): l’objectif ultime de FAIR est d’optimiser la réutilisation des données. Pour y parvenir, les métadonnées et les données doivent être bien décrites afin qu’elles puissent être reproduites et (ou) combinées dans différents contextes.
L'application des principes FAIR ne doit pas remplacer la souveraineté des données autochtones ou d'autres considérations culturelles, éthiques, juridiques ou commerciales.
Source: Politique des trois organismes sur la gestion des données de recherche (FAQ)
Pour en savoir plus sur les principes FAIR, consultez le site GO FAIR.
Une métadonnée est une information créée pour décrire et définir quelque chose afin de nous permettre d’interagir avec cette chose. Les métadonnées à propos de données doivent être compréhensibles de façon indépendante, ce qui signifie qu’elles permettent d’expliquer les données sans que la personne qui les a créées doive les expliquer.
Partage des données et leur diffusion
L’objectif de la gestion des données de recherche est de partager des données existantes, en libre accès ou non, afin de développer de nouvelles connaissances, de reproduire et de valider des résultats de recherche. Le partage permet d’éviter la répétition des travaux de recherche pour lesquels des données sont disponibles.
Les données de recherche doivent être partagées afin de respecter certaines exigences (revues, organismes subventionnaires, etc.), mais également pour des raisons d’intérêt public.
- Les récipiendaires de subvention sont tenus de déposer, dans un dépôt numérique reconnu, les données de recherche numérique, les métadonnées et les codes qui appuient directement les conclusions de la recherche publiées dans des revues de même que les préimpressions découlant de la recherche financée par les organismes subventionnaires.
- En versant leurs données dans un dépôt, la communauté de recherche s’assure que les données sont conservées de manière sûre et qu’elles sont accessibles après l’achèvement du projet de recherche
- Les revues peuvent exiger un partage des données afin de publier un article.
- Les données qui sont partagées pourront être réutilisées par la communauté de recherche et croisées avec d’autres données afin de faire progresser la recherche.
- Le partage des données augmente la visibilité et l’impact de la recherche effectuée avec ces données.
Non. Pour déterminer les données qui doivent et peuvent être partagées, il faut se poser les questions suivantes.
- Quelles données sont nécessaires pour valider les conclusions et les résultats de la recherche et pour répliquer et réutiliser les résultats?
- Quels sont les avantages potentiels des données pour leur propre domaine de recherche ou d’autres domaines de recherche et pour la société en général?
- Est-ce que des obligations éthiques, juridiques ou commerciales interdisent le partage et la préservation des données?
- Est-ce que les données doivent être dépersonnalisées ou mises à disposition avec accès restreint?
- Est-ce une recherche menée « par et avec » les Premières Nations, les Métis ou les Inuit?
Source principale : Politique des trois organismes (FAQ)
Toute donnée qui peut être partagée doit idéalement l’être en respectant les règles qui régissent les données confidentielles ou sensibles (anonymisation, dépersonnalisation, consentement éclairé, embargo, etc.). Si les données elles-mêmes ne peuvent être partagées, les métadonnées peuvent parfois l’être, ce qui permet d’informer la communauté de recherche de l’existence des données.
Oui, l'utilisation secondaire de données nécessite une approbation éthique en vertu des articles 5.5A et 5.5B de l'Énoncé de politique des trois conseils: éthique de la recherche avec des êtres humains (ÉPTC 2, 2018) à moins qu'aucun identificateur n’ait jamais été associé aux données et que le couplage de données, l’enregistrement des résultats ou leur diffusion ne crée pas de renseignements identificatoires.
Le comité d’éthique se penchera, entre autres, sur les questions suivantes.
- Est-il nécessaire d’obtenir le consentement des personnes concernées, lorsque possible, pour utiliser des données recueillies à l’origine à d’autres fins?
- Le couplage des données offre-t-il la possibilité d’identifier les personnes ayant fourni les renseignements personnels en question?
Lors de l’examen éthique, le comité sectoriel tiendra compte des limites restreignant l’utilisation, la divulgation et la conservation des données. Son examen visera à s’assurer que l’utilisation secondaire prévue respecte les paramètres du consentement des participants et des participantes et que les mesures associées à leur utilisation sont adéquates pour garantir la sécurité et la confidentialité des données utilisées tout au long du projet, incluant les activités de diffusion.
Source: Comités d'éthique de la recherche avec des êtres humains de l'Université Laval
Pas nécessairement. Il est recommandé de partager les données de recherches, mais leur accessibilité à tous dépend de plusieurs éléments:
- du dépôt sélectionné (Quel genre d’accès offre le dépôt? Allez-vous mettre un embargo sur les données ou en limiter l’accès?)
- des licences sélectionnées
- des liens entre les données et les Premières Nations, les Métis et les Inuit
- des ententes légales concernant les données.
Le type de donnée combiné au choix de dépôt permettra ou empêchera l’accès aux données de recherche.
Jusqu’au dépôt des données, les responsables de projets de recherche gèrent l’accès aux données de la recherche. Un plan de gestion des données de la recherche peut les aider à prévoir cette gestion avant de commencer la recherche. Si les données sont confidentielles, une gestion stricte doit s’appliquer et des ressources, comme VALERIA, sont mises à la disposition de la communauté de recherche pour répondre aux exigences de confidentialité. Des documents sur les mesures de sécurité de VALERIA sont disponibles sur demande. Une fois que les données auront été déposées dans un dépôt, l’accès dépendra du dépôt. Certains dépôts permettent de verser des données tout en bloquant leur accès public, d’autres offrent des possibilités d’embargo, d’autres font payer l’accès aux données. Si vous avez des questions sur l’accès aux données, par rapport au choix d’un dépôt, vous pouvez écrire à gdr@bibl.ulaval.ca.
La plupart des dépôts pour les données de recherche proposent des licences de diffusion. Les plus couramment utilisées sont les licences Creative Commons, mais il est possible d’en utiliser d’autres. Au moment de déposer vos données, vous pourrez leur attribuer une licence.
Les TK Licences, conçues afin de compléter les licences Creative Commons lorsqu’il s’agit de patrimoine autochtone, peuvent être utilisées avec des données recueilles par ou avec les Premières Nations, les Métis et les Inuit.
Pour avoir de l’aide au sujet des licences, vous pouvez communiquer avec le Bureau du droit d’auteur.
Un choix de dépôt fait tôt permet de mieux adapter le traitement des données aux exigences du dépôt, mais ce choix peut également être fait à la toute fin de la recherche. Plusieurs contraintes peuvent orienter votre choix:
- exigences de l’organisme subventionnaire
- exigences de l’éditeur du périodique dans lequel est publié un article tiré des données
- exigences de votre établissement et de vos partenaires.
Vous pouvez également vous poser les questions suivantes:
- existe-t-il un dépôt majeur dans votre discipline?
- Est-ce que le dépôt peut accepter vos données (format, taille, etc.)?
- Quelles sont les conditions du dépôt (propriété, partage, diffusion, etc.)?
- Est-ce que le dépôt propose de conserver à long terme les données?
- Est-ce que le dépôt fait un suivi de l’utilisation des données?
- Avez-vous besoin d’une fonctionnalité de suivi de versions?
- Y a-t-il des coûts associés à ce dépôt?
L’Université Laval vous offre un support, si vous désirez déposer dans son dépôt multidisciplinaire qui utilise la plateforme Dataverse. Pour en savoir plus, vous pouvez écrire à gdr@bibl.ulaval.ca.
Pour des données plus massives, vous pouvez également utiliser le Dépôt fédéré de données de recherche (DFDR), un dépôt multidisciplinaire canadien qui offre un service de curation de données.
Le Digital Curation Centre a préparé une liste de vérification (en anglais) qui peut faciliter le choix d’un dépôt de données de recherche. Vous pouvez aussi consulter un guide (PDF) qui traite principalement de Dataverse et du DFDR.
Pendant la durée de la recherche, il est de votre devoir de protéger vos données du vol et de la destruction (accidentelle ou volontaire). Pour ce faire, et selon la nature de vos données, vous devez mettre en place des mesures de sécurité technologique et humaine. Pour plus d’informations à ce sujet, vous pouvez vous adresser à info@valeria.science. Le site Protégez votre recherche du gouvernement du Canada donne également quelques trucs à ce sujet.
Lorsque la recherche est terminée, les données doivent être envoyées dans un dépôt, conservées (un certain temps ou à jamais) ou supprimées. Dans un dépôt, les données sont protégées selon les caractéristiques du dépôt. Si elles restent à l’Université Laval, elles doivent respecter les mêmes règles de sécurité que pendant la recherche.
La base, pour ouvrir des données, est de leur attribuer une licence la plus permissive possible.
Quelques autres bonnes pratiques:
- respecter les principes FAIR
- s'assurer d’utiliser un format de données ouvert, idéalement non propriétaire
- bien documenter les données (documents d’accompagnement et métadonnées)
- déposer les données dans un dépôt en libre accès, sans embargo ni tarification et qui attribue un identifiant unique (ex.: DOI).
Les données de recherches en lien avec les communautés autochtones peuvent être soumises à des exceptions relatives au dépôt des données. À ce sujet, la Politique des trois organismes sur la gestion des données de recherche recommande «[…] de prendre connaissance du cadre d’éthique de la recherche avec les peuples autochtones, décrit au chapitre 9 de l’Énoncé de politique des trois Conseils: Éthique de la recherche avec des êtres humains (EPTC 2). La décision de verser les données de recherche et les connaissances des peuples autochtones dans un dépôt ou de les communiquer doit se faire en fonction des principes de recherche avec les peuples autochtones.»
En juillet 2021, le gouvernement fédéral a émis des lignes directrices sur la sécurité nationale pour les partenariats de recherche. Ces lignes directrices s’appuient sur les principes de liberté universitaire, d’autonomie des établissements scolaires, de liberté d’expression, d’équité, diversité et inclusion, de la recherche dans l’intérêt public, de transparence, d’intégrité et de collaboration.
Les partenariats de recherche entre les universités et les partenaires externes sont essentiels pour consolider la capacité du Canada de contribuer pleinement à la recherche de pointe à l’échelle mondiale et d’en bénéficier. La grande majorité des partenariats de recherche ont des objectifs transparents qui visent à procurer des avantages mutuels à tous les partenaires de recherche. Toutefois, certaines activités menées par des parties prenantes étrangères posent des risques pour la sécurité nationale de notre pays.
Voici des mesures que vous pourriez prendre pour protéger votre recherche:
- constituer une équipe de recherche fiable
- évaluer si les motivations de vos partenaires concordent avec les vôtres
- veiller à la mise en place de saines pratiques de cybersécurité et de gestion des données
- conclure une entente sur l’utilisation prévue des résultats de recherche, y compris tout engagement à l’égard de la science ouverte, des données ouvertes et de la publication ouverte.
Les membres du corps professoral qui présentent une demande de subvention Missions d’Alliance ou Alliance doivent remplir et joindre à la demande le formulaire d’évaluation des risques liés aux lignes directrices sur la sécurité nationale pour les partenariats de recherche, si leur demande fait intervenir au moins un organisme partenaire du secteur privé. Dans le cas de ces partenariats, les membres du corps professoral doivent soumettre le formulaire d’évaluation des risques dûment rempli comme partie intégrante de la demande de subvention Alliance du CRSNG.
Source et informations complémentaires:
Oui, puisqu'il s'agit d'une modification au projet, comme approuvé par les CERUL.
Plan de gestion de données de recherche (PGD)
Un document formel à concevoir au début d’un projet de recherche expliquant la façon dont les données de recherche seront gérées au cours du cycle de vie d’un projet de recherche. Il s'agit d'un document évolutif qui doit être entretenu et mis à jour tout au long du projet de recherche.
Le plan permet, entre autres, de préciser:
- la collecte et la nature des données
- la documentation à produire à propos des données et de leur utilisation
- le stockage à court terme et la préservation à long terme des données
- la conformité aux lois et à l’éthique
- les coûts, les avantages et les défis de la gestion des données de recherche.
Sources: Alliance de recherche numérique du Canada, DORANum, TELUQ
Les organismes subventionnaires, les institutions et les éditeurs peuvent exiger la rédaction d’un plan de gestion des données de la recherche. Dans le cas des trois principaux organismes subventionnaires canadiens (CRSNG, IRSC, CRSH), le plan de gestion de données sera exigé pour certaines offres de financement à compter du printemps 2022. Le plan de gestion de données offre de nombreux avantages, notamment:
- garantir la qualité des recherches et la production de données fiables et compréhensibles
- contribuer à la transparence, à l’intégrité scientifique et à la reproductibilité des recherches
- assurer la sécurité des données personnelles, sensibles ou stratégiques
- clarifier les rôles, responsabilités et droits de chaque contributrice et contributeur
- anticiper les problèmes juridiques, éthiques ou techniques
- faciliter le partage de données au sein d’un collectif de projet
- faciliter la publication d’articles de recherche dans des revues exigeant l’accès aux données
- favoriser la mise à disposition de jeux de données à fort potentiel de réutilisation.
Source principale: CoopIST
Le plus tôt possible. Les organismes incitent la communauté de recherche à dresser des plans de gestion des données comme étape essentielle de la conception de projets de recherche. Pour certaines occasions de financement, les organismes subventionnaires peuvent demander que les plans de gestion des données soient soumis à l'organisme approprié au moment de la demande; dans ces cas, les plans de gestion des données peuvent être examinés dans le processus de prise de décision.
Source principale : Politique des trois organismes (FAQ)
La ou le bibliothécaire responsable de la gestion des données de la recherche peut vous aider à rédiger votre PGD. Vous pouvez joindre cette personne à l’adresse gdr@bibl.ulaval.ca.
Il existe également de nombreuses ressources en ligne que vous pouvez consulter à partir du site de la Bibliothèque de l’Université Laval.
Oui, une formation sur les PGD est disponible à quiconque en fait la demande à la personne responsable de la gestion des données de la recherche à la Bibliothèque à l’adresse gdr@bibl.ulaval.ca.
Si votre projet est lié à une demande de subventions de l’un des trois organismes subventionnaires fédéraux (CRSH, CRSNG, IRSC), c’est possible que vous deviez rédigez un PGD avant de faire votre demande.
Si votre projet n’est pas lié à une demande de subvention des trois organismes, la rédaction d’un PGD n’est pas obligatoire, mais vous devez compléter un plan de collaboration qui décrit en détail l’entente de travail convenue entre la direction de recherche et la personne étudiante, et ce, dès le début de la maîtrise ou du doctorat.
Pour plus d’informations sur le plan de collaboration: Faculté des études supérieures et postdoctorales (FESP) – Préparer votre projet de recherche.
Lorsqu’un organisme subventionnaire exige le dépôt d’un PGD, ce dernier sera évalué par l'organisme en question dans le processus de prise de décision. Que la rédaction d’un PGD soit obligatoire ou pas, si vous avez besoin d’aide pour compléter votre PGD ou si vous désirez avoir un avis externe, vous pouvez écrire à gdr@bibl.ulaval.ca.
Conservation
Le format d’archivage des données ne correspond généralement pas au format de collecte et de traitement. Les meilleurs formats d’archivage sont ceux du domaine public (txt, csv, tab, flac, xml), idéalement avec un encodage Unicode (ex.: UTF-8).
Les caractéristiques d’un bon format d’archivage sont les suivantes:
- non-propriétaire
- sans perte
- normalisé dans le domaine ou d’usage courant dans le milieu de la recherche
- adhérant à une norme ouverte et documentée.
Plus d’information sur les formats
Sources: Ressources sur les données de la recherche des bibliothèques de la TÉLUQ et de l’Université d’Ottawa
Idéalement, les données devraient être conservées pour toujours, mais cela dépend des données et des dépôts.
Renseignements personnels
«[…] tous les renseignements personnels recueillis dans le cours d’un projet devront être détruits au plus tard 5 ans après l’expiration de la dernière période de financement du projet au cours duquel ils ont été recueillis.»
Matériel biologique
«le matériel biologique et les renseignements personnels rattachés aux participants sur qui des prélèvements ont été faits devront être conservés sous forme codée (i.e. anonymisée) pendant une période minimale de 5 ans après l’expiration de la dernière période de financement du projet de recherche pour les fins duquel ils ont été recueillis. Cependant, s’il s’avérait nécessaire de conserver les échantillons pour une plus longue période, tous les échantillons devront être anonymisés après 10 ans et ils pourront être conservés pendant une période maximale de 25 ans après la mise en banque des échantillons.»
Matériel génétique
«le matériel génétique et les renseignements personnels rattachés aux participants sur lesquels des prélèvements ont été faits devront être conservés sous forme codée (i.e. anonymisée) pendant une période maximale de 10 ans après la mise en banque des échantillons. Cependant, après 10 ans, tous les échantillons devront être anonymisés et pourront être conservés pendant une période maximale de 25 ans après la mise en banque des échantillons.»
Pour plus de détails, consultez les Directives relatives à la gestion des renseignements personnels et du matériel biologique recueillis dans le cadre de projets de recherche impliquant des sujets humains (PDF).
Les organismes subventionnaires suggèrent de conserver les données à long terme. Lorsque les données ne concernent pas les renseignements personnels ni le matériel biologique et qu’elles sont déposées dans un dépôt qui leur attribue un DOI, il est sous entendu qu’elles seront conservées à long terme, mais la politique des dépôts à ce sujet peut varier.
DFDR: les données qui sont dans le DFDR seront conservées à long terme.
Dataverse: pour le moment, Dataverse n’a pas de politique claire au sujet de la conservation à long terme.
Le meilleur moyen de s’assurer de la pérennité des données est de bien les décrire.
Il faut décrire le contenu des données, mais également le contenant (Quel logiciel a été utilisé? Quelle version du logiciel? Sur quel système d’exploitation? Y a-t-il des dépendances avec d’autres logiciels?). Il faut imaginer que dans 50 ans, quelqu’un tentera de recréer l’environnement dans lequel les données ont été produites.
Les données devront ensuite être déposées sur un dépôt qui propose l’archivage à long terme.
Des questions?
Écrivez à gdr@bibl.ulaval.ca.