Qualité des données

Date de publication

5 juillet 2021

Description

La qualité des données est un thème transversal aux métiers de la recherche. Cette notion se retrouve sur toutes les étapes du cycle de vie de la donnée mais elle recouvre des concepts différents (qualité des données, des métadonnées, du code, de la documentation, de l'archivage, ...) mais quelque soit l'étape, elle peut toujours être vue sous deux angles : qu'est ce qu'une donnée de qualité ? quelle organisation faut-il mettre en place pour arriver à obtenir des données de qualité ?

Documents

  • Synthèse du Webinaire (Christine Hadrossek) (pdf)
  • Programme (pdf)
  • Quel lien entre qualité et données ? (Alain Rivet, Cermav et Henri Valeins, RMSB) (pdf)
  • Processus de contrôle et qualification des données dans un système d’observation océanographique (Christine Coatanoan, Ingénieur Gestion de données au Sismer, Ifremer Brest) (pdf)
  • Cycle de vie de la donnée ouverte de qualité (Geoffrey Aldebert, Etalab) (pdf)
  • Enjeux de la qualité des référentiels et des métadonnées pour la communauté scientifique : vocabulaires contrôlés, alignements pour une meilleure fairisation et réplicabilité d’un modèle de données - au travers de l’exemple des outils de Frantiq. (Blandine Nouvel, Centre Camille Jullianet Véronique Humbert, Archéologie des Sociétés Méditerranéennes) (pdf)
  • Retour d’expérience en écologie végétale sur les étapes d’homogénéisation des données (Eric Garnier, chercheur CNRS au CEFE) (pdf)

Vidéos

  • Présentation du GT « Atelier Données » et du webinaire n°2
  • Quel lien entre qualité et données ? (Alain Rivet, Cermav et Henri Valeins, RMSB)
  • Processus de contrôle et qualification des données dans un système d’observation océanographique (Christine Coatanoan, Ingénieur Gestion de données au Sismer, Ifremer Brest)
  • Cycle de vie de la donnée ouverte de qualité (Geoffrey Aldebert, Etalab)
  • Enjeux de la qualité des référentiels et des métadonnées pour la communauté scientifique : vocabulaires contrôlés, alignements pour une meilleure fairisation et réplicabilité d’un modèle de données - au travers de l’exemple des outils de Frantiq. (Blandine Nouvel, Centre Camille Jullianet Véronique Humbert, Archéologie des Sociétés Méditerranéennes)
  • Retour d’expérience en écologie végétale sur les étapes d’homogénéisation des données (Eric Garnier, chercheur CNRS au CEFE)