Objectifs :
▪ What is research data: definition of research data, formats and lifecycle
▪ What is software and source code: definition, types and lifecycle
▪ Differences and similarities between data and source code
▪ Presentation of the challenges of reproducibility, transparency, traceability, dissemination and reuse of data.
▪ Concepts relating to the reuse and dissemination of data:
• Introduction to data management plans, FAIR principles, and data reuse and dissemination (catalogues, repositories, and licences)
• Identification of stakeholders involved in supporting data, code, and software management
▪ Concepts relating to the dissemination of code and software:
• Concepts of best practices in development, description, sharing, and archiving

Programme :
▪ What is research data: definition of research data, formats, and data lifecycle
▪ What are software and source code
▪ Differences and commonalities between data and source code
▪ Presentation of the issues surrounding data dissemination, reproducibility, transparency and traceability
• Introduction to the data management plan
• FAIR principles
• Introduction to data repositories
▪ Presentation of the issues surrounding dissemination of source code and software
• Development, description, sharing, and archiving
▪ Identifying the various actors involved in research data & software

Equipe pédagogique :
Alicia León y Barella, Université de Lille, Service commun de documentation

Méthode pédagogique :
Presentation and discussion
You will be asked to turn on your camera.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
▪ Recognize the various types of data, and the forms and formats they can take
▪ Recognize the issues of preserving source code
▪ Learn the basics of data and source code description
▪ Understand the issues surrounding good management of data and source code
▪ Identify the steps of the lifecycle of data and source code
▪ Recognise the support staff throughout the data lifecycle

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 2 : Mise en œuvre d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Garantir la validité des travaux ainsi que leur déontologie et leur confidentialité en mettant en œuvre les dispositifs de contrôle adaptés

Bloc 3 : Valorisation et transfert des résultats d’une démarche R&D, d’études et prospective

- Respecter les règles de propriété intellectuelle ou industrielle liées à un secteur

- Mettre en œuvre l’ensemble des dispositifs de publication à l’échelle internationale permettant de valoriser les savoirs et connaissances nouvelles

- Mobiliser les techniques de communication de données en « open data » pour valoriser des démarches et résultats

Bloc 4 : Veille scientifique et technologique à l’échelle internationale

- Acquérir, synthétiser et analyser les données et informations scientifiques et technologiques d’avant-garde à l’échelle internationale

La formation participe à l'objectif suivant :former à la science ouverte