Résumé de section

  •  Objectif : découvrir les modalités du processus de soumission d'un data paper.

    10 minutes de lecture

    • Procédures et modèles

      Pour soumettre un data paper il est conseillé de :

      • suivre les recommandations des revues comme nous avons pu le souligner dans les critères de choix d’une revue,
      • utiliser les templates mis à disposition par les data journal.


    • Rédiger la lettre d'accompagnement / cover letter de l'article scientifique 

      Dans cette lettre, il est important de bien définir le message, ainsi que de mettre en avant les highlights et de souligner que vous êtes en adéquation avec les attentes de la revue sélectionnée.


      Points clés à aborder dans une lettre d'accompagnement :

      • Le nom de l’éditeur.

      • Le titre de votre manuscrit.

      • Le nom de la revue à laquelle vous soumettez.

      • La déclaration que votre article n’a pas été publié auparavant et qu’il n’est actuellement pas à l’étude dans une autre revue.

      • Une brève description de la recherche que vous présentez dans votre article, pourquoi elle est importante et pourquoi les lecteurs de la revue s’y intéresseraient.

      • Les coordonnées pour vous et tous les co-auteurs.

      • La confirmation que vous n’avez pas d’intérêts concurrents à déclarer.

      Source : How to write a cover letter for journal submission de Taylor & Francis author service.

      Vous pouvez également consulter la fiche "Rédiger la lettre d’accompagnement (cover letter) de l’article scientifique en 5 points" proposée par le CIRAD.

    • Grille de relecture

      À l’image des articles scientifiques, les data papers sont évalués par le comité de lecture de la revue choisie. Les critères d’évaluation dépendent de la revue en question, cependant on peut dégager certains éléments communs :

      • Importance et originalité des données ;
      • Potentiel et valeur de réutilisation des données ;
      • Qualité et fiabilité des données : structure de la base de données, organisation logique des données, intégrité des données (vérification des erreurs potentielles) ;
      • Accès aux données : point important. L’auteur doit s’assurer que ses données sont toujours accessibles dans l’entrepôt. Si les données sont retirées de l’entrepôt, la rétractation du data paper pourra être décidée par l’éditeur ;
      • Qualité et rigueur de la méthode de collecte des données : méthode appropriée, actuelle, suffisamment claire pour permettre la reproductibilité ;
      • Choix des métadonnées descriptives et formats: présentation, complétude, degré de précision, etc. ;
      • Autres critères « classiques » : qualité générale du manuscrit, citations appropriées, respect des instructions, etc."

    • Variations des modèles de relecture par les pairs

      Exemples de processus innovant :

      • Suggestion des examinateurs par les auteurs (F1000Research).
      • Examen par les pairs de la communauté (Biodiversity Data Journal).
      • Examen public interactif par les pairs (Earth System Science Data).

      Source : Schöpfel et al, 2019, p. 11


    • Comme vous pouvez le constater, il existe diverses modalités, ainsi qu'une constante réflexion sur l'amélioration de ces procédures.

      Votre progression : 95 %