Plan de gestion de données (DMP)

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Description détaillée / liste des attributs

Le tableau ci-dessous présente les informations par section, structurant le DMP

Section	Données caractérisant l'objet métier	Signification de la donnée / Nomenclatures ou référentiels nationaux
1	Projet (acronyme, identifiant)
	Appel à projet
	Réf. de la convention de financement
	Titre du projet
	Responsable scientifique du projet
	Structure de recherche de rattachement
2	Nom du responsable de la gestion des données au cours du projet de recherche
	Propriété des données	A qui appartiennent les données produites et/ou réutilisées ? Quels droits régissent les bases de données et leurs contenus ? Comment se répartit la propriété intellectuelle sur les données ? etc. La propriété des données est fixée par l'accord de consortium définissant le rôle des partenaires du projet. La négociation des termes de l'accord en amont du projet et du DMP est essentielle, car elle conditionne en partie les modalités de partage et de dissémination ultérieures des données
3	Matériel	Estimer les espaces de stockage nécessaires au cours du projet et leur coût, ainsi que le coût de la plateforme d'archivage à l'issue du projet.
	PersonnelAgent employé par l'établissement (rémunéré ou non), l'établissement pouvant être son employeur principal ou non, et pour laquelle l'établissement gère une carrière ou un contrat.	Estimer le temps nécessaire à la gestion et la curation des données en ETP et le coût correspondant.
	Formations
	Montant financier	Estimez le montant global de la mise en œuvre du DMP.
4	Nombre de jeux de données	Cette partie précise le nombre de jeux de données qui seront produits et/ou reçus dans le cadre du projet
4.1 (par jeu de données)	Identifiant et nom du jeu de données	Information obligatoire
	Nature des données	Ce champ précise le type de données qui seront produites ou utilisées dans le cadre du projet : données d'enquête, échantillons, code logiciel, corpus de texte, photographies, etc.
	Réutilisation de données existantes	Ce champ précise si le projet s'appuie sur la réutilisation de données ou jeux de données déjà existants et éventuellement produits par d'autres équipes de recherche.
	Méthode de production des données	Ce champ vient préciser le processus de production ou d'élaboration des données utilisées : instrument de mesure, enquête, analyse, observation, compilation, simulation, etc. Indiquez s'il s'agit de données produites au cours du projet, de réutilisation de données préexistantes ou des deux. Indiquez les normes qualité utilisées le cas échéant.
	Formats des données* (formats originels ou de conversion)	Dans le cas où les données feraient l'objet de conversions, une simple mention du format d'origine est suffisante ; en revanche il est préférable de documenter à minima la correspondance (mapping) entre les formats. Une description détaillée des formats de conversion est obligatoire dans le contexte du DMP
4.2	Support des données	Papier Numérique
	Volumétrie prévisionnelle	En mesure de stockage. Elle pourra être réévaluée au cours du projet.
	Type d'hébergement	Matériel et le lieu physique de stockage.
	Risques ou menaces sur les données	Risques susceptibles de menacer les exigences de confidentialité, de disponibilité et d'intégrité des données tout au long de la phase active du projet. Un référentiel de menaces est disponible dans la méthode EBIOS.
	Garantie de confidentialité des données	Précautions prises pour garantir la confidentialité des données au regard des éventuels risques détectés. Selon la norme ISO 7498-2 (ISO90), la confidentialité est la propriété d'une information qui n'est ni disponible ni divulguée aux personnes, entités ou processus non autorisés. Dans le droit européen, tous les responsables de traitement ou sous-traitants doivent veiller à préserver la confidentialité des données
	Garantie d'intégrité et de traçabilité	Précautions prises pour garantir l'intégrité et la traçabilité des données au regard des éventuels risques détectés. Selon la norme ISO 7498-2 (ISO90), l'intégrité est la prévention d'une modification non autorisée de l'information. Préciser les outils et précautions mis en œuvre pour suivre la production et l'analyse des données au cours du projet.
	Lecture des données	La lecture des données nécessite-t-elle le recours à un logiciel ou un outil spécifique ?
	Garantie de disponibilité des données	La disponibilité est la propriété d'accessibilité au moment voulu des données et des fonctions par les utilisateurs autorisés
	Gestion des accès	De quelle manière les chercheurs partenaires du projet auront-ils accès aux données pendant la recherche
	Echanges et partage	Les données feront-elles l'objet d'échange ou de partage avec de tiers acteurs
4.3	Standards et formats disciplinaires des métadonnées	Certaines disciplines s'appuient sur des standards et des formats de métadonnées qui leur sont propres. Ils doivent être utilisés en priorité pour assurer l'interopérabilité des données entre les différents systèmes et les différents utilisateurs.
	Mode de production et responsabilité des métadonnées	Organisation dans la production des métadonnées
	Règles de nommage des jeux de données	Règles de nommage envisagées pour harmoniser le nom des jeux de données.
4.4	Principe général de diffusion	Règles de diffusion qui s'appliquent à la majorité des données produites dans le cadre du projet, selon les droits associés.
	Type de licence	Conditions de partage et de réutilisation des données diffusées dans le cadre du projet ainsi que la licence et les éventuelles contreparties économiques qui peuvent y être associées.
	Potentiel de réutilisation	Public cible envisagé (grand public, communauté scientifique, secteur privé, etc.) et perspectives d'application ou de développement à partir des données.
	Existence de publications associées aux données	O/N (à renseigner à la fin du projet)
	Dépôt et dissémination des données	Existe-t-il une base de données disciplinaire en ligne dans laquelle ces données pourraient être déposées ?
	Identification des jeux de données sensibles	Ce champ répertorie les jeux de données susceptibles d'échapper au principe de diffusion : données scientifiques protégées ou à risque, données de gestion, données nominatives, données stratégiques
	Justification du principe d'exception aux conditions générales de diffusion	Ce champ détaille la nature du risque ou de la contrainte pesant sur les données susceptibles de justifier l'exception au principe de diffusion. Le risque peut être de nature variée : exposition de ressources rares (biodiversité, archéologie, etc.), risque industriel, respect de la vie privée, priorité d'exploitation, etc. Ex. 1 : Données à caractère personnel. Ex. 2 : Secret défense Ex. 3 : Demande de brevet en cours.
	Mesures de protection
	Embargo	L'embargo est une protection temporaire qui permet de remettre à une certaine date la libre diffusion et/ou la réutilisation des données. L'embargo ne nécessite pas d'autorisation autre que celle du propriétaire. Les conditions de secret ou de discrétion au cours d'une période d'embargo sont moindres qu'une mesure de confidentialité.
5	Sort des données à l'issue du projet	Devenir des données au terme de la phase active du projet et de la dissémination et valorisation des résultats.
	Sélection des données	Les données n'ont pas toutes vocations à être archivées sur le long terme, néanmoins le visa de l'archiviste est recommandé avant toute opération de destruction massive de données. Indiquez les jeux de données qui auront vocation à être conservés à moyen ou long terme en raison de leur valeur scientifique, juridique, ou patrimoniale.
	Volume final des données
	Durées de conservation préconisée	Cette durée varie fortement. Elle peut aller de quelques mois à l'éternité. Les durées de conservation doivent prendre en compte les exigences légales et réglementaires existantes.
	Plateforme d'archivage	Sur quelle plateforme d'archivage pérenne ces données seront-elles archivées à long terme ? Les plateformes d'archivage électronique doivent être agréées par le Ministère de la Culture. Certaines universités disposent de conventions avec des plateformes.

Processus concernés

5.3.2 Diffuser les données en Open Research Data