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3 - Penser le financement et les enjeux
5 - Construire le modèle en fonction de...

  • 4 - Aborder la modélisation

    • Une fois les spécificités des cadres scientifiques posées et les attentes de chacun exposées, les choses sérieuses commencent : la modélisation interdisciplinaire de l’objet étudié. 

      Cette tâche est toujours complexe en cadre interdisciplinaire , et encore plus si l'on souhaite une approche "transdisciplinaire", c'est-à-dire modéliser un objet de recherche en le regardant sous plusieurs axes scientifiques en même temps. 

    • La modélisation, c'est quoi ?

      Modéliser, c'est essayer de transposer, représenter, décrire, imiter la réalité par une représentation graphique (plus ou moins abstraite). Dans le cadre de la modélisation de données, le modèle servira à caractériser et donc à comprendre facilement les relations entre les différents éléments du modèle.

    • Pour vous illustrer simplement la modélisation, nous avons créé les modèles ci-dessous. Si l'on devait modéliser ce qu'est un ornithorynque, voici ce que cela pourrait donner (faites défiler les diapositives pour voir les différents modèles) :

    • Plus concrètement, voici un exemple de la modélisation d'une base de données conçue pour le projet « Bibliographies de critiques d’Art Francophones » :

      modèle d'une base de données pour un projet autour d'une bibliographie des auteurs francophones de critiques d'art(1850-1950)

      Source : Kembellec, G. (2020). Dialogie disciplinaire en Humanités Numériques : vers une percolation épistémique et méthodologique négociée : le cas de l’analyse des acteurs de la critique d’art (1850-1950). Sens public, 1–31. https://doi.org/10.7202/1079443ar

    • Afin de penser un modèle adapté aux besoins scientifiques du projet, les représentants des différentes disciplines doivent échanger sur :  

      • les "terrains" de recherche, 
      • les "modèles" théoriques, 
      • et les méthodes de traitement
      qui seront inévitablement différents sans pour autant être inconciliables. Tout est ici question de dialogue et de négociation. 

      D'autres experts métiers peuvent apporter leur aide sur certaines questions spécialisées :


    • L’idée est ici de proposer un “vocabulaire” commun pour poser les concepts et pour le traitement des données puis de formaliser le tout dans des schémas qui vont stabiliser le modèle. Cette étape doit être documentée de manière fine car elle fera partie intégrante des problématiques ultérieures du Plan de Gestion de Données pour le financement et éventuellement pour les data papers si cette méthode de production scientifique a été retenue par l’équipe.

3 - Penser le financement et les enjeux
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