Résumé de section

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    • Maintenant que les data papers n'ont plus de secrets pour vous, vous pouvez tester vos connaissances dans l'activité suivante.

      Votre progression : 100 %



    • Critique et potentiel

      Garcia-Garcia et al. (2015) se demandent si les journaux de données continueront à faire partie de la recherche écosystème ou non. Peut-être ne le feront-ils pas. Peut-être que les revues incluront automatiquement une mise à disposition des données et que la gestion des données sera en partie intégrante de la publication scientifique.

      Avec le développement d'outils d'aide à la rédaction d'autres questions s'ouvrent sur l'authorship et la responsabilité de la qualité des données et des métadonnées.

      N'est-ce pas une écriture par des machines, pour des machines ?

      L'accessibilité des intelligences artificielles (IA) dans la rédaction scientifique représente un tournant majeur pour la recherche. Les data papers, des articles assez standardisés qui mettent en lumière des jeux de données et du code au sens large, pourraient être profondément transformés par la facilité d'usage des IA génératives. Ces IA offrent des perspectives inédites : elles permettent d'automatiser des phases rédactionnelles, d'optimiser la structuration des contenus et d'améliorer la précision du propos ou sa traduction. Cependant, leurs usages soulèvent également des questionnements éthiques concernant l'intégrité scientifique, le droit d'auteur dont la paternité sur le contenu, la transparence méthodologique et la validation scientifique. L'enjeu de la science réside désormais dans notre capacité individuelle et collective à intégrer ces outils avec discernement et responsabilité. Les usages des intelligences artificielles pourraient prolonger et enrichir le travail scientifique. Les communautés scientifiques sont donc invitées à développer un regard critique, quant à la mobilisation de ces outils comme une aide à la rédaction et non de les mobiliser comme des rédacteurs autonomes et de confiance. L'avenir des data papers pourrait se co-construire entre créativité humaine et algorithmique, dans un dialogue permanent entre l'expertise scientifique, une régulation collective et l'innovation de ces technologies.

      Par rapport au dépôt de données dans des entrepôts, ou encore des données annexées dans des articles classiques, les data journals, selon Walters présentent de potentiels avantages :
      • Le contrôle de la qualité, ainsi que de l’exhaustivité des données et de la documentation pour leur réutilisation.
      • La possibilité de découverte grâce à leur indexation dans des grandes bases de données bibliographiques.
      • L'incitation à la publication des données avec une citation de la production ou de l'article.
      • Une reconnaissance par les institutions de ce type de publication.
      • Une rentabilité des efforts des chercheurs, qui peuvent se référer à un data paper, sans devoir redonner les détails des données contenues dans l'article.
      • Pérennité : les entrepôts de données peuvent donner moins de garanties sur leur pérennité par rapport à des revues classiques, soutenues par des éditeurs.