Gestion des données de recherche: Introduction à la GDR

Introduction à la GDR : définition, avantages et enjeux

Qu'est-ce que la gestion des données de recherche (GDR)?

La gestion des données de recherche désigne les processus appliqués tout au long du cycle de vie d'un projet de recherche pour guider la collecte, la documentation, le stockage, le partage et la conservation des données de recherche (source : Gouvernement du Canada). Une bonne gestion des données de recherche offre de nombreux avantages.

Que sont les données de recherche?

Les données de recherche sont des données qui sont 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 qui sont utilisées comme 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 (source : Gouvernement du Canada).

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;
• brutes ou dérivées;
• etc.

Cycle de vie des données de recherche

Réfléchir aux données de recherche tout au long d'un projet permet d'identifier les éléments et actions à mettre en place à chaque étape pour assurer une gestion optimale de celles-ci. L'image ci-contre présente le cycle de vie des données. (Source de l'image : Scholars Portal)

Pour en savoir davantage sur les éléments à considérer à chacune des étapes, veuillez consulter les différentes sections de ce guide.

Avantages, enjeux et risques

Gestion efficace des données en contexte d’accès à distance

• Une bonne gestion des données permet de prévoir les accès nécessaires pour rendre accessibles à l’équipe de recherche les bonnes données au bon moment, peu importe où se trouvent les membres.
• Les logiciels collaboratifs permettent de travailler ensemble à distance, mais il est nécessaire d’en comprendre les conséquences sur la confidentialité de l’information, la sécurité des données et la planification budgétaire.

Accès exclusif aux données pour une durée raisonnable

• Il est possible de contrôler un accès à certaines données à mesure que les travaux de recherche progressent et, dans certains cas, il peut être raisonnable d’allouer une période d’utilisation exclusive de certaines données, en respects des conditions légitimes d’un partenaire ou d’une revue scientifique.
• Les règles des principaux organismes de financement de la recherche limitent normalement cet embargo à douze mois après la publication de l’article.

Protection de l’information confidentielle et respect des politiques d’éthique en recherche

• Évaluer le risque de fuites d’information confidentielle facilite le recours à une procédure d’anonymisation ou à des processus d’accès contrôlés.
• Une bonne planification permet de déterminer ce qui peut et doit être partagé, mais surtout d’identifier ce qui ne peut pas et ne doit pas être partagé!

Sécurité et conservation des données

• Le recours aux procédures adéquates prévient la perte de données et les dommages.
• En outre, l’accès sécuritaire aux données se trouve assuré pour plusieurs années.

Utilisation étendue des données pour différents projets

• Une bonne gestion des données issues de la recherche (incluant une bonne documentation et des métadonnées compatibles avec les bonnes pratiques internationales) permet la reproduction et la validation des résultats de la recherche, favorise la réutilisation pour le développement de nouveaux savoirs et évite la répétition des travaux de recherche!

Visibilité et impact de la recherche

• L’accès aux données de recherche dans un répertoire en ligne facilite l’utilisation des résultats par d’autres chercheuses et chercheurs et augmente le nombre de références et de citations des travaux rendus accessibles.

Pistes de réflexion

Voici quelques pistes de réflexion sur l'atténuation du risque :

• Data Sharing and Management Snafu in 3 Short Acts (NYU Health Sciences Library)
• How to avoid a data management nightmare (NYU Health Sciences Library)