Les plans de gestion des données aident les chercheuses et chercheurs à choisir les meilleures méthodes de gestion de leurs données de recherche. Ces plans décrivent le mode de collecte, de formatage, de conservation et de partage des données. Ils facilitent le travail des autres chercheuses et chercheurs désirant utiliser les données de recherche en précisant la nature et le mode d’utilisation des données.
L’utilisation de ces plans aide aussi les chercheuses et chercheurs à déterminer les coûts, les avantages et les défis de la gestion des données de recherche.
Utilisez l'Assistant PDG ci-dessous pour un guide étape-par-étape sur le développement de votre PDG.
Plusieurs outils sont accessibles sur Internet pour vous aider à élaborer votre plan de gestion de données : outils de rédaction de PGD, exemples de PGD commentés, modèles, etc. Il est recommandé d’utiliser un outil qui respecte les attentes des principaux organismes subventionnaires canadiens. Généralement, le PGD comprend les sections qui suivent. Les explications sont tirées de l'Assistant PGD.
Collecte de données
Cette section traite des questions relatives à la collecte de données comme les types de données, les formats de fichier, les conventions d'appellation et l'organisation des données – des facteurs qui amélioreront la facilité d'utilisation de vos données et contribueront au succès de votre projet.
Documentation et métadonnées
Parce que les données sont rarement explicites, toutes les données de recherche doivent être accompagnées de métadonnées (des renseignements qui décrivent les données selon les meilleures pratiques de la communauté). Les normes de métadonnées varient d'une discipline à l'autre, mais elles indiquent généralement qui a créé les données, quand et comment elles ont été créées, leur qualité, leur exactitude et leur précision ainsi que d'autres caractéristiques nécessaires pour faciliter la découverte, la compréhension et la réutilisation des données. Toute restriction concernant l'utilisation des données doit être expliquée dans les métadonnées et, dans la mesure du possible, des renseignements doivent être fournis sur la façon d'obtenir un accès autorisé aux données.
Stockage et sauvegarde
Il est essentiel de planifier la façon dont les données de recherche seront stockées et sauvegardées tout au long d'un projet de recherche et au-delà afin d'assurer la sécurité et l'intégrité des données. Le stockage et la sauvegarde appropriés aident non seulement à protéger les données de recherche contre des pertes catastrophiques (en raison de défaillances du logiciel et du matériel, de virus, de pirates informatiques, de catastrophes naturelles, d'erreurs humaines, etc.), mais y facilitent également l'accès approprié par les chercheuses et chercheurs actuels et futurs.
Conservation
La conservation des données dépendra de leur valeur de réutilisation potentielle, des facteurs qui détermineront s'il faut conserver ou détruire les données et des ressources requises pour organiser de façon appropriée les données et s'assurer qu'elles demeurent utilisables dans le futur. Dans certains cas, il peut être souhaitable de conserver toutes les versions des données (p. ex. les données brutes, traitées, analysées, définitives), mais dans d'autres cas, il peut être préférable de conserver uniquement les données sélectionnées ou définitives (p. ex. transcriptions au lieu d'entrevues sonores).
Partage et réutilisation
Plusieurs organismes subventionnaires canadiens ont maintenant des politiques exigeant que les données de recherche soient rendues accessibles dès la publication des résultats de la recherche ou à l'intérieur d'un délai raisonnable. Si le partage des données contribue à la visibilité et à l'impact de la recherche, il faut aussi tenir compte du souhait des chercheurs et chercheuses de publier un maximum de publications avant de diffuser les données. Également d'importance est le besoin de protéger la vie privée des répondants et des répondantes et de traiter de façon appropriée les données sensibles.
Responsabilités et ressources
La notion de gestion des données fait référence au « quoi » et au « comment » des opérations de gestion liées aux données tout au long du cycle de vie du projet. La notion de gérance des données met de son côté l'accent sur « qui » est responsable de s'assurer que cette gestion des données est faite. Un gros projet de recherche aura par exemple plusieurs personnes responsables. La chercheuse principale ou le chercheur principal doit déterminer au début du projet quelles personnes dans l'équipe auront des responsabilités en matière de gestion des données pendant et après le projet.
Conformité aux lois et à l’éthique
Les chercheuses et chercheurs et leurs équipes doivent connaître les politiques et les processus éthiques et juridiques auxquels leur gestion des données de recherche doit se conformer. La protection de la vie privée du répondant ou de la répondante revêt une importance capitale et façonne plusieurs pratiques en matière de gestion des données. Dans leur plan de gestion des données, les chercheurs et les chercheuses doivent indiquer la façon dont ils et elles prépareront, stockeront, partageront et archiveront les données de façon à s'assurer que les renseignements sur les personnes participantes sont protégés tout au long du cycle de vie de la recherche contre la divulgation, l'utilisation préjudiciable ou les liens inappropriés avec d'autres données personnelles. On reconnait qu'il peut y avoir des cas où certaines données et métadonnées ne peuvent pas être rendues publiques en raison de politiques ou de considérations légales. Toutefois, la position par défaut doit être que toutes les données et métadonnées de recherche sont publiques.
De nombreux exemples de plan de gestion de données ont été développés par le Réseau Portage. Vous pouvez consulter la liste complète et à jour à la page Ressources de formation de Portage, sous Modèles de PGD. Si vous souhaitez vous rédiger un PGD pour vos projets ou encore en développer un pour votre discipline, n’hésitez pas à communiquer avec le Bureau de la recherche et de la déontologie.
Voici quelques exemples de PGD :
Sciences humaines
Sciences humaines et données secondaires
Méthode mixte
Sciences naturelles
Sciences sociales