Glossaire
En cours de construction
Les définitions proposées dans ce glossaire sont adaptées aux utilisateurs de DMP OPIDoR.
Accord de consortium / Consortium agreement
L’accord de consortium est un accord de coopération encadrant les projets de recherche collaborative, c’est-à-dire des projets impliquant des partenaires publics (établissements de recherche, universités…) et privés (entreprises…), sans flux financier entre les parties, chaque partenaire étant subventionné pour la réalisation du projet (par exemple, un ANR). Il s’agit d’un accord privé signé entre les partenaires pour définir les droits et obligations mutuels.
D’après https://www.grenoble-inp.fr/fr/recherche-valorisation/accord-de-consortium-les-fondamentaux
Analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) / Data protection impact assessment
Également appelé Analyse d’impact sur la vie privée / Privacy impact assessment (PIA, DPIA)
Une analyse d'impact sur la protection des données est une démarche introduite par le Règlement européen sur la protection des données visant à :
- déterminer les risques pour les droits et libertés des personnes concernées que présente un traitement de données ;
- définir les actions à mettre en place pour faire diminuer ces risques et protéger les données.
Il est obligatoire de conduire une telle analyse lorsque l'on souhaite créer un nouveau traitement susceptible d'engendrer des risques élevés.
Anonymisation des données / Data anonymisation
L’anonymisation est un traitement qui consiste à utiliser un ensemble de techniques de manière à rendre impossible, en pratique, toute identification de la personne par quelque moyen que ce soit et de manière irréversible. Contrairement à la pseudonymisation, l’anonymisation est donc une opération irréversible.
https://www.cnil.fr/fr/lanonymisation-de-donnees-personnelles
Archivage pérenne / Perennial archiving
Mode de conservation d'un document numérique ayant pour objectifs principaux de conserver le document, de le rendre accessible, d'en préserver l’intelligibilité, et ceci sur le très long terme c’est-à-dire plus de 30 ans.
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-K62D86BQ-H
API / API (en cours de traduction)
An API is a programming interface. It is provided by a software system and allows other programs to communicate with this system.
APIs are often provided by data publishers and allow programs or apps to read the data directly over the web. To do this, the app sends a query to the API for the required data. The advantage of providing data via an API is that the entire data set does not need to be downloaded – it is possible to provide only the required data. This also ensures that the data is up to date
Assurance de la qualité / Quality assurance
Partie du management de la qualité visant à donner confiance en ce que les exigences pour la qualité seront satisfaites. (ISO 9000:2000)
Glossaire CNRS https://qualite-en-recherche.cnrs.fr/glossaire/
Voir aussi Contrôle qualité et Qualité scientifique
Cat OPIDoR / Cat OPIDoR
Catalogue qui a pour objectif de cartographier les services français dédiés aux données scientifiques, hébergé par l’Inist-CNRS qui en assure la modération. (Source : https://cat.opidor.fr/index.php/Cat_OPIDoR:%C3%80_propos)
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-SJ4WNCS6-L
Chiffrement / Encryption
Le chiffrement est une méthode qui consiste à protéger ses documents en les rendant illisibles par toute personne n’ayant pas accès à une clé dite de déchiffrement.
https://www.cnil.fr/fr/comment-chiffrer-ses-documents-et-ses-repertoires
CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés) / CNIL (French data protection authority)
Autorité de contrôle et de conseil en France chargée de surveiller, d’informer, d’accompagner l’application du règlement européen et de la règlementation française en matière de protection des données à caractère personnel (Cf. article 51 du RGPD) et chapitre 2 de l’ordonnance 2018-1125 du 12 décembre 2018 relative à la protection des données personnelles (modifiant la loi Informatique et Libertés du 6 janvier 1978).
https://www.inshs.cnrs.fr/sites/institut_inshs/files/pdf/guide-rgpd_2.pdf
Collaborateur / Collaborator
Personne invitée par le créateur du plan à participer à la rédaction ou à la relecture du plan dans l’application DMP OPIDoR
Contributeur / Contributor
Personne ou organisation (par ex : équipe, unité ou groupe de recherche) contribuant à la gestion des produits de recherche dans l’application DMP OPIDoR
Contrôle qualité / Quality control
Terme recouvrant l'ensemble des activités de contrôle des caractéristiques d’un produit, d’un service ou d’une entité, et comparer les résultats obtenus aux exigences spécifiées.
Le contrôle de la qualité fait partie des bonnes pratiques de fabrication ; il concerne l'échantillonnage, les spécifications, le contrôle, ainsi que les procédures d'organisation, de documentation et de libération qui garantissent que les analyses nécessaires et appropriées ont réellement été effectuées et que les matières premières, les articles de conditionnement et les produits ne sont pas libérés pour l'utilisation, la vente ou l'approvisionnement sans que leur qualité n'ait été jugée satisfaisante .
http://umr15-tools.cirad.fr/amqs_web/doc_ressources/GlossaireAmiqualSud_FR.pdf
Voir aussi Assurance de la qualité et Qualité scientifique
Convention de nommage / Naming convention
Règles formalisées adoptées pour nommer et classer les fichiers ou documents d’un projet
Coordinateur du projet (Investigateur principal) / Project coordinator (Principal investigator)
Personne responsable de la réalisation de la totalité d’un projet.
Cycle de vie des données / Data lifecycle
Ensemble des étapes de gestion des données de la recherche, de la création à l'archivage, visant à les rendre FAIR tout au long de leur vie.
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-R30X16GJ-L
Délégué à la protection des données / Data protection officer
Le délégué à la protection des données (DPO) est chargé de mettre en œuvre la conformité au règlement européen sur la protection des données au sein de l’organisme qui l’a désigné s’agissant de l’ensemble des traitements mis en œuvre par cet organisme.
https://www.cnil.fr/fr/definition/delegue-protection-donnees
Documentation des données / Data documentation
Etape du cycle de vie des données dans laquelle sont fournies toutes les informations indispensables pour décrire les données (fichiers ReadMe, métadonnées et/ou standards de métadonnées avec lien vers ces termes) pour les rendre accessibles, lisibles, compréhensibles et réutilisables.
Données de la recherche / Research data
Enregistrements factuels (chiffres, textes, images et sons), qui sont utilisés comme sources principales pour la recherche scientifique et sont généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider des résultats de recherche.
Donnée à caractère personnel (donnée personnelle) / Personal data
Toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable ; est réputée être une «personne physique identifiable» une personne physique qui peut être identifiée, directement ou indirectement, notamment par référence à un identifiant, tel qu'un nom, un numéro d'identification, des données de localisation, un identifiant en ligne, ou à un ou plusieurs éléments spécifiques propres à son identité physique, physiologique, génétique, psychique, économique, culturelle ou sociale
https://www.cnil.fr/reglement-europeen-protection-donnees/chapitre1#Article4
Exemples :
- un nom, une photo, une empreinte, une adresse postale, une adresse mail, un numéro de téléphone, un numéro de sécurité sociale, un matricule interne, une adresse IP, un identifiant de connexion informatique, un enregistrement vocal https://www.cnil.fr/fr/cnil-direct/question/une-donnee-caractere-personnel-cest-quoi
- un projet de recherche visant la réalisation d’un plan de déplacement d’entreprise ; les noms et prénoms des personnes ne sont pas collectés (ces informations ne sont pas nécessaires) mais des données sur les déplacements des personnes, leurs employeurs, leurs catégories socio-professionnelles et leur lieu de résidence permettent par recoupement une identification des personnes physiques concernées. Ces informations sont donc des données à caractère personnel https://www.inshs.cnrs.fr/sites/institut_inshs/files/pdf/guide-rgpd_2.pdf
Donnée personnelle dite « sensible » / Sensitive personal data
Catégorie particulière des données personnelles.
Ce sont des informations qui révèlent la prétendue origine raciale ou ethnique, les opinions politiques, les convictions religieuses ou philosophiques ou l'appartenance syndicale, ainsi que le traitement des données génétiques, des données biométriques aux fins d'identifier une personne physique de manière unique, des données concernant la santé ou des données concernant la vie sexuelle ou l'orientation sexuelle d'une personne physique.
https://www.cnil.fr/fr/definition/donnee-sensible
Donnée sensible / Sensitive data (en cours de traduction)
Information that is regulated by law due to possible risk for plants, animals, individuals and/or communities and for public and private organisations. Sensitive personal data include information related to racial or ethnic origin, political opinions, religious or philosophical beliefs, trade union membership and data concerning the health or sex life of an individual. These data that could be identifiable and potentially cause harm through their disclosure. For local and government authorities, sensitive data is related to security (political, diplomatic, military data, biohazard concerns, etc.), environmental risks (nuclear or other sensitive installations, for example) or environmental preservation (habitats, protected fauna or flora, in particular). The sensitive data of a private body concerns in particular strategic elements or elements likely to jeopardise its competitiveness.
David R et al. RDA Sensitive Data Interest Group: Goals and Roadmap. RDA 17th Plenary Meeting - Edinburgh, Apr 2021, Edinburg, United Kingdom. , 2021, ⟨10.5281/zenodo.4690571⟩. ⟨hal-03226010⟩
Exemples :
- Données de géoréférencement d’une espèce animale menacée : (2022). Publishing Sensitive Data. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7259742
- Données biométriques pour développer un algorithme de reconnaissance faciale (données sensibles selon RGPD). https://www.cnil.fr/fr/recherche-scientifique-hors-sante/focus-certaines-categories-donnees-personnelles
- Liste des laboratoires ayant de l’anthrax (Données liées à la sécurité publique)
Droits de propriété intellectuelle / Intellectual Property Rights
Droits conférés à l'individu par une création intellectuelle. Ils donnent généralement au créateur un droit exclusif sur l'utilisation de sa création pendant une certaine période. (Source : https://www.wto.org/french/tratop_f/trips_f/intel1_f.htm)
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-RGKFQW9J-K
Embargo / Embargo period
Période pendant laquelle les articles et les données de recherche déposés dans un entrepôt ou une archive ouverte ne sont pas accessibles librement.
d’après https://doranum.fr/glossaire-donnees-recherche/
Entrepôt de données / Data repository (Digital repository)
Un entrepôt de données de recherche (Research Data Repository ou Data Repository) est une base de données destinée à accueillir, conserver, rendre visibles et accessibles des données de recherche.
Son rôle est de permettre le dépôt ou la collecte de données, leur description, leur accès, et leur partage en vue de leur réutilisation. Chaque entrepôt dispose généralement d’une politique de dépôt, de description et de diffusion des données.
Entrepôt de confiance / Trusted repository
Entrepôt de données répondant aux critères de qualité exigés pour obtenir une certification (format des données, qualité des métadonnées, conditions d’accès et de réutilisation, identifiant pérenne, archivage à long terme, …).
De nombreux entrepôts n’ont pas de certification mais sont cependant largement reconnus par la communauté scientifique et offrent des garanties de conservation à long terme.
https://doranum.fr/glossaire-donnees-recherche/
Equipement et plateau technique / Facility
Ressources techniques, humaines et/ou informatiques mises à disposition des équipes de recherche pour :
- la collecte des données : par ex, le Grand collisionneur de hadrons à haute luminosité HL-LHC pour la physique des particules ou l’infrastructure NeuroSpin pour l’imagerie cérébrale et la neuro-informatique,
- le traitement/analyse des données : par ex, la plateforme GenOuest pour la bio-informatique,
- le stockage/sauvegarde des données : par ex, le mésocentre Meso@LR de l’université de Montpellier.
FAIR (principes) / FAIR (principles)
Ensemble de principes directeurs pour gérer les données de la recherche, visant à les rendre faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables par l’homme et la machine. http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-D9HJPTL6-X
Ils ont été publiés en 2016 dans l’article « The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship » par Wilkinson et al. Sci Data (2016). https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Fichier README / README file
Les fichiers README sont des guides, habituellement en texte clair, qui maximisent la stabilité et la préservation à long terme de vos ensembles de données. Ils ont pour but d’aider les chercheurs à comprendre vos ensembles de données, ainsi que leur contenu, provenance, licence et manière de les utiliser. Ces fichiers sont habituellement nommés README, readme.txt ou read-me.md.
https://zenodo.org/record/4058962#.Y_XwOx-ZPcs
Format ouvert / Open format
Un format ouvert (aussi appelé standard ouvert, norme ouverte, spécification ouverte ou format libre) est défini comme « tout protocole de communication, d'interconnexion ou d'échange et tout format de données interopérable et dont les spécifications techniques sont publiques et sans restriction d'accès ni de mise en œuvre ».
Les formats ouverts sont mis en opposition avec les formats propriétaires, ou formats fermés.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Format_ouvert
Funder Registry / Funder Registry
Répertoire ouvert maintenu par CrossRef, permettant de trouver les noms et les identifiants d'organismes financeurs, afin de les inclure dans les dépôts de métadonnées.
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-NHVK3QVC-F
Horizon Europe / Horizon Europe
Programme-cadre de l'Union européenne pour la recherche et l'innovation pour la période allant de 2021 à 2027.
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-LR2FMP5P-6
IdHAL / IdHAL
Identifiant personnel unique géré dans HAL. Il permet à un utilisateur authentifié, connu comme auteur dans HAL, de regrouper toutes ses publications, quelles que soient les différentes formes sous lesquelles son nom a pu être saisi et d’en choisir une par défaut. (source : https://doc.archives-ouvertes.fr/identifiant-auteur-idhal-cv/)
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-M6RFTL22-T
IdRef / IdRef
Identifiant pivot pour l’Enseignement Supérieur et la Recherche. Chaque notice d’autorité est dotée d’un identifiant IdRef, identifiant stable et pérenne construit sur l’identifiant de la notice Sudoc (PPN). IdRef est interopérable avec les principaux identifiants internationaux (ISNI, VIAF, ORCID, wikidata). A l’échelle nationale, IdRef est relié à l’identifiant ARK utilisé par la Bibliothèque nationale de France.
https://abes.fr/reseaux-idref-orcid/outils-et-services-autorites/plateforme-idref/
Identifiant pérenne / Persistent identifier (PID)
Chaîne de caractères alphanumériques qui désigne une ressource indépendamment de son emplacement et garantit un lien stable à la ressource en ligne, en faisant correspondre en permanence l’identité de la ressource à sa localisation sur le web.
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-H5ZG6DX6-4
Interopérable / Interoperable
Principe FAIR qui peut se décomposer en : téléchargeable, utilisable, intelligible, et combinable avec d'autres données, par des humains et des machines. Une mise en œuvre courante de ce principe consiste à utiliser les technologies du Web sémantique (RDF, OWL, SKOS) pour représenter et lier les données et les métadonnées. (Source : Esther Dzalé Yeumo, Les principes FAIR)
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-C676TDJV-H
Jeu de données / Data set
Agrégation de données brutes ou dérivées présentant une certaine "unité", rassemblées pour former un ensemble cohérent. (Source : https://coop-ist.cirad.fr)
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-ZQ5PMX6N-7
Licence de diffusion
La licence permet de définir des conditions de diffusion et de réutilisation d’un contenu scientifique (Creative Commons, Etalab…).
D’après https://www.ouvrirlascience.fr/category/science-ouverte/glossaire/
Logiciel de documentation / Documentation software
Liste d’outils/logiciels proposée dans DMP OPIDoR pour faciliter la saisie des métadonnées décrivant les produits de recherche en fonction du standard choisi. Cette liste est issue du catalogue RDA Metadata Standards Catalog.
https://opidor.fr/category/dmp-faq/
Métadonnées / Metadata
Informations permettant de décrire de manière normalisée des données ou des documents numériques (par exemple, la date et les coordonnées GPS pour une photo numérique). La qualité des métadonnées garantit le partage et la possibilité de réutilisation des données.
https://www.ouvrirlascience.fr/category/science-ouverte/glossaire/
Voir aussi Standards de métadonnées
Minimisation des données personnelles / Personal data minimisation
Le principe de minimisation prévoit que les données à caractère personnel doivent être adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire au regard des finalités pour lesquelles elles sont traitées.
Exemple : Collecter et conserver le statut marital d’un salarié n’apparaît pas nécessaire à l’activité RH.
https://www.cnil.fr/fr/definition/minimisation
Modèle de DMP / DMP Model
Un modèle de DMP est une trame pour guider la rédaction d’un DMP. C’est un ensemble de questions auxquelles vous devez répondre pour expliquer comment les données de votre projet de recherche sont gérées, partagées et conservées à long terme, quels sont les coûts associés à cette gestion, comment sont définies les responsabilités des différents contributeurs.
Les questions et thématiques abordées dans les différents modèles de DMP sont souvent les mêmes. Mais l’organisation de ces questions et la précision des réponses attendues peuvent varier d’un modèle à l’autre.
Les modèles peuvent être enrichis d’aides/recommandations propres à un organisme ou à une communauté disciplinaire.
Mot-clé contrôlé / Controlled keyword
Un mot-clé contrôlé appartient à un langage documentaire prédéfini, tel un thésaurus. Ce sont généralement des mots-clés métiers ou des taxinomies spécifiques à des domaines de spécialité (domaine médical, scientifique, légal ou autre). Ce sont des mots-clés normalement assignés à une notice par les documentalistes professionnels ou des experts du domaine.
https://www.openscience.fr/IMG/pdf/iste_ridows17v1n5.pdf
ORCID iD / ORCID iD
ORCID ID est un identifiant numérique pérenne qui permet d’identifier de manière univoque un chercheur donné et qui référence et regroupe les travaux scientifiques de ce chercheur issus de différentes plateformes de dépôt telle que HAL ou site de publication.
https://orcid-france.fr/wp-content/uploads/2021/07/tutoriel-lier-idhal-orcid.pdf
Plan de gestion des données (PGD) / Data management plan (DMP)
Il décrit comment les données et autres produits de recherche sont collectés, traités et/ou générés, dans le cadre d’un projet ou d’une activité de recherche, comment ils seront gérés, documentés et stockés pour en faciliter le partage, la conservation à long terme et la réutilisation.
Régulièrement mis à jour, le plan de gestion de données accompagne les scientifiques dans la mise en œuvre des principes FAIR.
Plan de gestion de données pour une entité / Entity data management plan
également appelé Plan de gestion de structure
Il définit comment sont gérées au sein d’une entité de recherche* les données générées par cette entité ou provenant de tiers. Ce plan vise à harmoniser les bonnes pratiques et à faciliter leur mise en œuvre dans les projets de recherche menés dans le cadre de l’entité.
* plateforme, infrastructure de recherche, unité de recherche, laboratoire, …
Plan de gestion des données exploitable par les machines / Machine-actionable data management plan (maDMP)
Plan de gestion de données produit dans un format lisible et exploitable par les machines, permettant des échanges d’informations automatisés avec les services mis en place pour la production et la gestion des données.
Potentiel de réutilisation / Reusability
Intérêt et utilité actuelle ou future, scientifique, environnementale, économique, ou sociale des données
Pseudonymisation des données / Data pseudonymisation
La pseudonymisation est un traitement de données personnelles réalisé de manière à ce qu'on ne puisse plus attribuer les données à une personne physique identifiée sans information supplémentaire.
En pratique, la pseudonymisation consiste à remplacer les données directement identifiantes (nom, prénoms, etc.) d’un jeu de données par des données indirectement identifiantes (alias, numéro séquentiel, etc.). La pseudonymisation permet ainsi de traiter les données d’individus sans pouvoir identifier ceux-ci de façon directe. Contrairement à l’anonymisation, la pseudonymisation est une opération réversible : il est possible de retrouver l’identité d’une personne si l’on dispose d’informations supplémentaires.
Produit de recherche / Research output (en cours)
Provenance des données / Data provenance
Métadonnées (ou informations d’ordre historique) portant sur l’origine, l’emplacement, la source – ou encore l’historique de la propriété, de l'emplacement d'une ressource ou d’un objet - y compris pour des objets numériques. Il peut s’agir par exemple d’informations sur le chercheur qui a collecté les données, ainsi que des détails sur leur stockage, leur manipulation et leur transfert éventuel.
Traduit de https://codata.org/rdm-terminology/provenance/
Qualité scientifique / Scientific quality
Qualité en recherche : Approche méthodologique contribuant au progrès et à l’amélioration continue des pratiques scientifiques. (FD X50-550)
Glossaire CNRS https://qualite-en-recherche.cnrs.fr/glossaire/
Voir aussi Assurance de la qualité et Contrôle qualité
Research Data Alliance (RDA) / Research Data Alliance (RDA)
Organisation créée en 2013 par la Commission européenne, la National Science Foundation et le National Institute of Standards and Technology du gouvernement des États-Unis, ainsi que le Department of Innovation du gouvernement australien. Sa mission est de créer des passerelles sociales et techniques permettant un partage ouvert des données. (Source : d’après https://fr.wikipedia.org/wiki/Research_Data_Alliance)
D’après http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-RRVKQP85-7
re3data / re3data (Registry of Research Data repositories)
Annuaire mondial d’entrepôts de données de recherche couvrant différentes disciplines scientifiques. Il présente des entrepôts pour le stockage permanent et l’accès aux jeux de données destinés aux chercheurs, aux organismes de financement, aux éditeurs et aux établissements d’enseignement. Source : re3data.org.
https://doranum.fr/glossaire-donnees-recherche/
Référentiel / Referentiel
Un référentiel est, de manière générale, un ensemble structuré d’information ou encore un système de référence liée à un champ de connaissance, notamment en vue d'une pratique ou d'une étude, et dans lequel se trouvent des éléments de définitions, de solutions, de pratiques ou autres sujets relatifs de ce champ de connaissance.
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9f%C3%A9rentiel
RGPD (Règlement général sur la protection des données) / GDPR (General Data Protection Regulation)
Cadre juridique défini par l’Union européenne pour la gestion des données personnelles. Voir : https://www.cnil.fr/fr/comprendre-le-rgpd
Responsable du plan / DMP manager
Personne qui coordonne la planification de la gestion des données, aussi appelée auteur ou responsable du DMP. Par défaut la personne qui crée le DMP sur DMP OPIDoR.
ROR ID / ROR ID
Identifiant pérenne attribué à un organisme de recherche.
http://data.loterre.fr/ark:/67375/TSO-VD8QW3Q6-7
Service externe (Client API) / External service (API Client)
Un « service externe » peut être un organisme, une plateforme ou une infrastructure souhaitant collecter de façon automatisée (API) des informations contenues dans des plans de gestion des données créés sur DMP OPIDoR. Tous les services externes proposés ont été validés par DMP OPIDoR.
La gestion des services externes est seulement disponible pour les plans structurés. Le formulaire de gestion est affiché dans l’onglet Partager d’un plan de gestion lorsque des droits d'accès au plan ont été attribués à un service externe par DMP OPIDoR.
Sous-traitant / Data processor
Le sous-traitant est la personne physique ou morale (entreprise ou organisme public) qui traite des données pour le compte d’un autre organisme (« le responsable de traitement »), dans le cadre d’un service ou d’une prestation.
https://www.cnil.fr/fr/definition/sous-traitant
Exemples :
- Offre de service de la TGIR Huma-Num pour l’hébergement de données
- Société de sondage : passation d’une enquête par un institut de sondage. Le sous-traitant est en charge de la collecte des informations auprès des personnes concernées, le chercheur récupère les informations ainsi obtenues. Dans certains cas il est possible que ces données soient pseudonymisées par le sous-traitant. https://www.inshs.cnrs.fr/sites/institut_inshs/files/pdf/guide-rgpd_2.pdf
Standard de métadonnées / Metadata standard
Un standard de métadonnées (ou schéma de métadonnées) est un modèle qui précise toutes les métadonnées nécessaires pour décrire un certain type de données. Utiliser un standard de métadonnées permet de décrire les données de façon riche et précise, en utilisant le même vocabulaire que votre communauté (interopérabilité sémantique).
Exemples : Dublin Core, DDI (Data Documentation Initiative), EML (Ecological Metadata Language), ISA-Tab…
https://openscience.pasteur.fr/2022/06/15/comment-trouver-un-standard-de-metadonnees/
Thésaurus / Thesaurus
C’est un ensemble organisé de termes contrôlés et normalisés représentant les concepts d’un domaine de connaissance. Les termes sont reliés entre eux par des relations de synonymie (terme équivalent), de hiérarchie (terme générique et terme spécifique) et d’association (terme associé) ; chaque terme appartient à une catégorie ou domaine. (Source : Wikipedia. Thésaurus documentaire. https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9saurus_documentaire)
https://doranum.fr/glossaire-donnees-recherche/#Q
Workpackage (Tâche) / Workpackage (Task)
Un projet impliquant plusieurs partenaires peut être découpé en plusieurs grandes activités, lots de travail, appelés workpackages. Cela permet de répartir la charge de travail, de définir précisément qui travaille sur quoi au sein du projet, quelle est la contribution de chaque partenaire du projet. Le découpage du projet en workpackages est classique pour les projets européens.
https://opidor.fr/category/dmp-faq/
Autres glossaires ou lexiques liés aux données de la recherche :
- DoRANum : https://doranum.fr/glossaire-donnees-recherche/
- Groupe INSA : https://www.calameo.com/read/001057683fd3af1e00450
- Ouvrir la Science ! : https://www.ouvrirlascience.fr/category/science-ouverte/glossaire/
- RechercheDataGouv : https://recherche.data.gouv.fr/fr/glossaire
