Programme de l'UE / Thématiques abordées :
Cette UE propose un cadre d’analyse des données de la science pluridisciplinaire, mettant l’accent de leur exploitation dans les modalités contemporaines de la pratique scientifique. Le premier apport de cette UE est de donner une culture historique, anthropologique et disciplinaire du statut de la donnée scientifique dans l’histoire de la pratique scientifique. Le second apport vient ensuite présenter le cycle de vie de la donnée scientifique avec un développement autour du cycle de vie numérique de la données en prenant pour exemple plusieurs domaines, relevant des sciences de la vie et des sciences humaines et sociales. Le troisième et dernier versant de cette UE abordera les questions de descriptions, de traitement et de représentation dans un environnement numérique seront abordées à partir des principaux travaux rattachés au 4ème paradigme de la science et de ses standards technologiques. Les cadres politiques européens autour des données, notamment leur partage et leur réutilisation (FAIR) seront présentés en détails de manière critique pour en souligner les avantages et les limites.
Le dernier versant de L’UE s’attachera aux aspects des pratiques sociales qui permettent de révéler la distorsion entre les cadres normatifs, notamment ceux attachés aux données ouvertes, et la résistance des pratiques disciplinaires qui trouvent leur explication dans la nature des objets de recherche ou la dimension compétitive de la recherche. De même, des exercices permettront aux étudiants de mettre en pratique les apprentissages du cours en vue de la mise en place d’un plan de gestion de données, auprès d’un collectif de chercheurs, ou d’un projet.
Modalités de contrôle des connaissances : CCI
Bibliographie indicative
- Borgman, C. L., Wallis, J. C., & Enyedy, N. (2007). Little Science Confronts the Data Deluge: Habitat Ecology, Embedded Sensor Networks, and Digital Libraries. International Journal on Digital Libraries, 7(1–2), 17–30. https://doi.org/10.1007/s00799-007-0022-9
- Borgman, C. (2015). Big Data, Little Data, No Data. The MIT Press.
- Mongeon, P., Robinson-Garcia, N., Jeng, W., & Costas, R. (2017). Incorporating data sharing to the reward system of science: Linking DataCite records to authors in the Web of Science. Aslib Journal of Information Management, 69(5), 545–556. https://doi.org/10.1108/AJIM-01-2017-0024
- Pryor, G. (2012). Managing Research Data.
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