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  • Comment se présente un travail scientifique ?

    Les articles scientifiques, les travaux universitaires et les rapports de recherche se découpent en six sections : 1) introduction, 2) méthodologie 3) résultats, 4) discussion, 5) conclusion, 6) bibliographie.

  • Comment faire une travail scientifique ?

    Les 5 étapes

    1L'identification du sujet.2La problématique et l'hypothèse.3La recherche documentaire et. les sources d'information.4Les fiches de lecture.5Le plan de rédaction.
  • La recherche scientifique vise à mettre en lumière de nouvelles informations ou à en vérifier d'anciennes afin d'augmenter ou de vérifier les connaissances. Par conséquent, la recherche scientifique repose sur l'examen d'hypothèses afin de comprendre ou d'analyser un phénomène donné au sein de la société.

OpenEdition Press

Qu'est-ce que le travail scientifique des données

Big data, little data, no data

Christine L. Borgman

Traducteur : Charlotte Matoussowsky

DOI : 10.4000/books.oep.14692

Éditeur : OpenEdition Press

Lieu d'édition : Marseille

Année d'édition : 2020

Date de mise en ligne : 18 décembre 2020

Collection : Encyclopédie numérique

EAN électronique : 9791036565410

https://books.openedition.org

Édition imprimée

EAN (Édition imprimée) : 9791036550386

Nombre de pages : 420

Référence électronique

BORGMAN, Christine L.

Qu'est-ce que le travail scienti

que des données ? Big data, little data, no data.

Nouvelle édition [en ligne]. Marseille

: OpenEdition Press, 2020 (généré le 16 mai 2023). Disponible sur

Internet

: . ISBN : 9791036565410. DOI : https://doi.org/

10.4000/books.oep.14692.

© OpenEdition Press, 2020

Creative Commons - Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Pas de Modi cation 4.0 International - CC BY-NC-ND 4.0

RÉSUMÉS

Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variés, cet ouvrage (dont

l'original est paru en 2015 chez MIT Press) offre une étude inédite des utilisations des données au

sein des infrastructures de la connaissance - utilisations qui varient largement d'une discipline à

l'autre.

Bien que le

big data ait régulièrement les honneurs de la presse des deux côtés de l'Atlantique, Christine L. Borgman met en évidence qu'il vaut mieux disposer des bonnes données qu'en avoir beaucoup. Elle montre également que les little data peuvent s'avérer aussi précieuses que les big data , et, que, dans bien des cas, il n'y a aucune donnée, parce que les informations pertinentes n'existent pas, sont introuvables ou sont indisponibles... Au travers d'études de cas pratiques issus d'horizons divers, Christine L. Borgman met aussi en

lumière que les données n'ont ni valeur ni signification isolément : elles s'inscrivent au sein

d'une infrastructure de la connaissance, c'est-à-dire d'un écosystème de personnes, de pratiques,

de technologies, d'institutions, d'objets matériels et de relations.

Pour l'autrice, gérer les données et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des

investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. L'avenir de la recherche, dans un monde en réseau, en dépend.

CHRISTINE L. BORGMAN

Christine L. Borgman est professeure à l'université de Californie à Los Angeles (UCLA), titulaire de la chaire en sciences de l'information.

NOTE DE L'ÉDITEUR

Cet ouvrage est la traduction française de

Big Data, Little Data, No Data. Scholarship in the

Networked World

, paru en 2015 chez MIT Press. Sa traduction a été subventionnée par le ministère de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation dans le cadre du Plan national pour la science ouverte.

QU'EST-CE QUE LE TRAVAIL SCIENTIFIQUE

DES DONNÉES ?

La traduction de cet ouvrage a été subventionnée par le ministère de l"Enseignement supérieur, de la Recherche et de l"Innovation dans le cadre du Plan national pour la science ouverte

QU'EST-CE QUE LE TRAVAIL SCIENTIFIQUE

DES DONNÉES ?

Big data, little data, no data

Traduction de Charlotte MatoussowskyCHRISTINE L. BORGMAN En couverture : Abstract technology big data background concept

© your123 - stock.adobe.com

Conception graphique : Veronica Holguín

Suivi et coordination éditoriale : Julie Pynte, Amandine Texier et Cédric Gaultier

Traduction : Charlotte Matoussowsky

Correction : Solenne Louis

Mise en page grâce à Métopes. Méthodes et outils pour l'édition structurée.

Cet ouvrage est la traduction française de Big Data, Little Data, No Data. Scholarship in the Networked

World, paru en 2015 chez MIT Press.

Collection " Encyclopédie numérique », 2020

Cet ouvrage est en ligne en accès ouvert :

http://books.openedition.org/oep/14692 Texte : Licence Creative Commons Attribution - Pas d'utilisation commerciale

Pas de modification 4.0 International

ISBN papier : 979-10-365-5038-6

ISBN électronique : 979-10-365-6541-0

7Note de la traductriceBig Data, Little Data, No Data est l'oeuvre d'une professeure américaine, rédigée dans

un contexte essentiellement anglophone. Sa traduction - comme toute traduction - a nécessité un travail d'adaptation de la part de l'équipe éditoriale d'OpenEdition afin de transmettre au lectorat francophone les idées de ce texte dans une langue la plus précise et la plus claire possible. Ce travail résulte d'une somme de choix, qu'il serait fastidieux de tous expliquer ici : au besoin, certains seront explicités au fil du texte au moyen d'une note de la traduc- trice (NdT). Il nous paraît cependant utile d'expliquer ici comment nous avons retranscrit en fran- çais le concept fondamental de data scholarship, afin de ne pas ennuyer le lectorat avec de trop nombreuses explicitations et notes au fil du texte. Cette explication vient se substituer à un court passage que nous avons supprimé du texte original 1 qui, parce qu'il expliquait des concepts anglophones en des termes anglophones, ne pouvait être traduit littéralement sans trahir soit la pensée de Christine L. Borgman, soit la langue française. Le terme data scholarship est composé des mots data, " données », et scholarship. Ce dernier désigne l'activité de la ou du scholar, c'est-à-dire du savant ou de la savante en quête d'érudition, ainsi que le savoir qui résulte de cette activité. Quasi-synonyme de research, il lui est toutefois préféré dans le contexte des sciences humaines. Par ailleurs, la scholarship ne se limite pas strictement aux expériences scientifiques, à la recherche d'informations et aux autres activités permettant de construire son propre savoir, mais peut aussi englober la scholarly communication, c'est-à-dire la communication formelle et informelle entre scientifiques, ou communication savante, qui comprend entre autres l'édition scientifique, l'évaluation par les pairs (peer review), les conférences ou encore les discussions informelles. En français, le terme " recherche », riche de connotations variées touchant aussi bien au travail scientifique qu'à la carrière, nous a paru le plus adéquat à rendre cette notion. Cependant, la data scholarship n'est pas une recherche sur les données, au sens où celles-ci seraient le point d'intérêt des scientifiques, mais plutôt une recherche au moyen des données. Elle est un ensemble de pratiques intégrées dans le travail

1. La lectrice ou le lecteur curieux pourra retrouver le paragraphe concerné au chapitre 3, p. 31-32

de l'édition originale parue chez MIT Press.

8QU'EST-CE QUE LE TRAVAIL SCIENTIFIQUE DES DONNÉES ?quotidien des chercheurs et chercheuses, souvent sans qu'ils en aient conscience et sans que ce labeur soit remarqué, ce qui pousse Christine L. Borgman à le qualifier de " travail invisible ». Ce réseau de significations nous a conduits, avec l'accord de

l'autrice, à traduire data scholarship par " travail scientifique des données », indiquant par là la transformation opérée sur les données par les acteurs de la recherche. Par convention, nous avons choisi d'utiliser dans cet ouvrage les termes " sciences exactes » (que nous traduisons de l'anglais américain sciences) pour désigner les sciences naturelles, expérimentales et formelles, par opposition aux sciences sociales d'une part et aux sciences humaines d'autre part. L'idée n'est évidemment pas de suggérer que ces dernières seraient " inexactes ». Nous aurions pu recourir à l'acronyme STM (sciences, techniques/technologies et médecine) mais il nous a semblé recouvrir une réalité un peu différente. Sauf mention contraire, les citations anglophones ont été traduites par nos soins pour le présent ouvrage. Enfin, parce que Christine L. Borgman a veillé à évoquer aussi bien les femmes que les hommes de science, nous nous sommes efforcés d'en faire autant tout au long de la traduction.

Charlotte Matoussowsky

9Preface to the French translation

of Big Data, Little Data, No Data The origin of this translation into French was the invitation from Marin Dacos and Françoise Genova to keynote the 2018 Paris conference launching the National Open Science Plan for France, subtitled "from Strategy to Action." This stimulating three-day event, organized in partnership with the Research Data Alliance, drew participants from France, Europe, and the U.S. to explore emerging issues around open access to publi- cations, data, software, and other scientific research objects. Top-down approaches to open science, in the form of government science policies, met bottom-up approaches in the form of community practices. The ambitious National Plan combines country- specific actions with European initiatives: "France is committed to making scientific research results open to all - researchers, companies, citizens." In the two years since that launch event, open science continues to evolve in concept, policy, and practice. Notions of "openness," whether referring to publications, data, software, or other entities, are as amorphous as ever. What is open to whom, when, why, and under what circumstances varies widely. Open access (OA) to publications is the usual starting point for open science, as is the case in the plan for France. OA publishing comes in many flavors, however. Some plans shift the costs to government funding agencies, some to universities, some to authors, and some to publishers. Other flavors promote preprint servers and institutional repositories as complements to paid subscriptions. Government initiatives such as Plan S, due to take effect in 2021, are controversial, resulting in complex compromises among stakeholders (Kwon, 2018;

Noorden, 2020; Plan S, 2019).

The second pillar of most open science plans, including that of France, is open data. Access to research data, a central theme of this book, is yet more complex than OA publishing. Scholarly publishing has a long history, dating back millennia for books and centuries for journal articles. Data also have long histories, but more as process than as scholarly products to be exchanged. Research data can be embodied in artifacts, but they also can be abstractions or simulations. Almost any entity can be used as evidence of some phenomena. One person's signal is another's noise. Humans are in the loop throughout the entire lifecycle of data, from creation to curation to decay or disposal (Borgman, 2019).

10QU'EST-CE QUE LE TRAVAIL SCIENTIFIQUE DES DONNÉES ?In the time since this book's original publication in 2015, stakeholders have come to acknowledge the messiness of openness (Aspesi and Brand, 2020). While most dis-

ciplines now accept open access publishing, the means and adoption rates vary by domain, funding source, country, and other factors. More stakeholders recognize the messiness of scientific data, with advances in research on philosophical, epistemolo- gical, social, technical, and cultural aspects of data practices (Borgman, 2019; Druc- ker, 2014; Lane et al., 2020; Leonelli, 2019a, 2019b; Pasquetto et al., 2019; Rosenberg,

2018). The FAIR principles, first promulgated in 2016 (Wilkinson et al., 2016), established

a framework for disseminating data openly. These principles were quickly adopted into European science policy (European Union Publications Office, 2018). Practical, on-the- ground efforts to implement FAIR reveal the aspirational nature of the enterprise. For data to be Findable, communities must agree on methods for description, search, and retrieval. For data to be Accessible and Interoperable, stakeholders must agree on tech- nical and legal frameworks. For data to be Reusable, originators must provide access to adequate documentation, and often to associated software, instrumentation, and other technologies. Reusing data is a goal more achievable than reproducible or replicable science, all of which remain contested concepts. The FAIR principles are subject to temporal factors. The longer the time from origin, the more difficult data are to find, access, interoperate, or reuse. Data creators retain significant advantages in the ability to reuse research data (Pasquetto et al., 2017, 2019). Several new journals devoted to interdisciplinary investigations of data have launched in the last five years, such as the Harvard Data Science Review, Scientific Data, and the Journal of Data and Information Science, plus countless special issues of discipline- specific journals. Interest in software preservation, software citation, and data citation continues to grow (Bouquin et al., 2020; Davenport et al., 2020; Smith et al., 2016; Software Heritage Foundation, 2019; Wofford et al., 2020). These venues, plus confe- rences, government reports, and funding initiatives serve to broaden the conversation about research data. Theoretical, technical, and practice topics abound, such as costs and benefits of data preservation, ethics and values of providing access to humanquotesdbs_dbs41.pdfusesText_41
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