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ScanR : le moteur de recherche du MENESR pour identifier les structures de recherche françaises


scanrinterfaceScanR, lancé le 6/07/2016 en version bêta est présenté comme “le moteur de la recherche et de l’innovation“ qui permet de rechercher des acteurs de la recherche publiques et privés implantés en France. Il a été développé par le Ministère  de l’Éducation Nationale, de l’Enseignement Supérieur et de la recherche à partir d’un nombre impressionnant de ressources fournies par les organismes de recherches mais aussi par des entités travaillant sur l’Open data (Etalab, OpenData…), des référentiels (GRID, Global Research Identifier Database), RNSR, Répertoire national des structures de recherche, Crossref…), des réservoirs de contenus (Espace.net pour les brevets,  theses.fr pour les thèses) et des archives ouvertes (Prodinra et HAL).

scanR-sources

Ces différentes sources alimentent les pages d’informations sur les structures de recherche. Les utilisateurs peuvent y contribuer directement en signalant des erreurs ou en proposant des enrichissements (crowdsourcing).

ScanR permet en particulier

  • d’identifier des partenaires potentiels sur un projet de recherche
  • de connaître les publications d’un laboratoire ou les brevets d’une entreprise
  • de visualiser  les relations entre les différentes entités
  • ou de visualiser les caractéristiques scientifiques d’un territoire.

L’interface permet une recherche en texte intégral qui peut être filtrée par type d’entité (public / privé), par tutelle (CNRS, INRA…..), par thématiques (listes fermées en français),  par localisation géographique et par projet.

Une recherche sur le mot « forêts » permet d’avoir d’une part la liste des structures pour lesquelles le terme apparaît dans une ou plusieurs sources (source spécifiée : Recherche trouvée dans…) :

structure-foret

Exemple de structure apparaissent en réponse à une requête

et d’autre part une vue synthétique des caractéristiques de ces structure :

scanRforets

Exemple de pages d’informations sur l’unité Écologie des Forêts Méditerranéennes  (URFM) de l’INRA

unité Écologie des Forêts Méditerranéennes - fiche de l'unité

unité Écologie des Forêts Méditerranéennes – fiche de l’unité

 Écologie des Forêts Méditerranéennes - visualisation des collaborations

Écologie des Forêts Méditerranéennes – visualisation des collaborations

Écologie des Forêts Méditerranéennes - Publications

Écologie des Forêts Méditerranéennes – Publications

Des API sont proposés pour exploiter les données de scanR, également disponibles sous licence ouverte sur le portail open data de l’enseignement supérieur et à la recherche.

Vu sur :  ADBU.fr : ScanR: le nouveau moteur de recherche du MENESR qui identifie en quelques clics les orientations et les productions de toutes les structures de recherche françaises. .  Voir aussi la  vidéo de l’annonce

accès à ScanR https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr/

 

Pour citer ce billet : Aventurier, Pascal, Cocaud, Sylvie. 2016. « ScanR : le moteur de recherche du MENESR pour identifier les structures de recherche françaises | Observatoire des technologies de l’IST ». Consulté le juillet 7 2016 . https://ist.blogs.inra.fr/technologies/2016/07/07/scanr-le-moteur-de-recherche-du-menesr-pour-identifier-les-structures-de-recherche-francaises/.

Bonnes pratiques pour publier des données sur le web [W3C Working Draft]

source : Data on the Web Best Practices
First Public Working Draft
http://www.w3.org/TR/2015/WD-dwbp-20150224/#bp-summary

Ce document, ayant le statut Working draft du W3C, décrit les bonnes pratiques pour encourager la diffusion des données via internet, qu’elles soient issues de l’action des données ouvertes produites par les gouvernements (disponibles sur le Global Open Data Index de l’Open Knowledge Foundation) [1] de la publication des données de recherche encouragée par des institutions comme la Research Data Alliance [2] , de l’analyse ou du moissonnage des médias sociaux, ou encore de la production des données provenant du patrimoine culturel de la BNF [3]. Le Linked Open Data Cloud [4] donne une idée de l’importance de ce phénomène.

Il y a cependant une nécessité fondamentale de compréhension entre les producteurs de données et les utilisateurs.

Le document présente 27 bonnes pratiques qui couvrent différents aspects comme les formats de données, l’accès aux données, l’identification des données et les métadonnées. Un ensemble d’études de cas [5] a été analysé pour rédiger ces bonnes pratiques.

Ce document se veut également plus général que la note Best Practices for Publishing Linked Data [6] et traite d’autres formats comme CSV et JSON ainsi que l’utilisation de vocabulaires.

Notes