MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414328003 · doi:10.52949/84

Recommandations pour l'adoption des identifiants persistants dans l'enseignement supérieur et la recherche

2025· report· fr· W4414328003 sur OpenAlexaboutno aff
Véronique Stoll, Frédéric de Lamotte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Patient privacyResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le paysage actuel de la recherche produit un volume croissant de publications, de données et, plus largement, de résultats et objets scientifiques (numériques et/ou physiques) diversifiés. Dans ce contexte, la capacité à identifier de manière unique et fiable les différents éléments de l'écosystème scientifique – équipes de recherche, publications, ensembles de données, logiciels, etc. - à travers une multiplicité de systèmes d’information, est devenue un enjeu central pour la structuration et la valorisation de l’activité scientifique notamment pour permettre une traçabilité des objets scientifiques. Les identifiants persistants (PID – Persistent Identifiers) répondent à cet enjeu. Il s’agit de codes numériques ou alphanumériques, uniques et permanents, lisibles à la fois par l’homme et par la machine. Contrairement aux adresses URL, susceptibles de changer ou de devenir obsolètes, les PIDs sont conçus pour constituer des références durables, assurant la stabilité de l’accès à une entité (numérique ou non). Ils permettent ainsi son identification, sa découverte, sa traçabilité et sa citation normalisée, tout au long du cycle de la recherche. L’usage des PIDs participe directement à la mise en œuvre des principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), en rendant les objets numériques plus facilement repérables, accessibles, interopérables et réutilisables. Par ailleurs, ils favorisent l'automatisation des échanges de données entre systèmes d'information, contribuant à la simplification administrative, dans une logique de réutilisation et de non-duplication des informations ("Dites-le nous une fois"). À ce titre, les PIDs sont indispensables pour garantir la durabilité, la cohérence et l’interopérabilité des données dans les environnements numériques, notamment ceux de l’enseignement supérieur et de la recherche. La reconnaissance des PIDs comme instruments structurants de la science ouverte s’inscrit dans une dynamique internationale. Plusieurs initiatives convergent en ce sens, notamment la feuille de route pour la science ouverte du gouvernement fédéral canadien , les orientations de l’Office of Science and Technology Policy (OSTP) aux États-Unis , ou encore la politique PID développée dans le cadre de l’European Open Science Cloud (EOSC) . Le Royaume Uni et l’Australie ont mesuré les bénéfices de l’adoption des PIDs en termes de nombre de jours de travail administratif évités par les chercheurs . Ces pays, ainsi que la Finlande, le Canada, les Pays-Bas, l’Allemagne, la République tchèque, la Corée du Sud et la Nouvelle-Zélande se sont dotés de politiques ou de feuilles de route en la matière pour améliorer la qualité et l'efficacité de la recherche . Le Pacte pour la recherche du G7 (2021) engage également les pays membres à renforcer la disponibilité, la durabilité, l’interopérabilité et l’accessibilité des données, technologies et infrastructures scientifiques . Enfin, les PIDs sont explicitement mentionnés dans les recommandations de l’UNESCO sur la science ouverte, en tant qu’éléments fondamentaux pour une gouvernance ouverte, fiable et durable de la recherche . L’ensemble de ce document s’inscrit dans le cadre des travaux initiés en 2024 par le MESR autour de la feuille de route des « Données pour la simplification et le pilotage de la recherche », dont les principes directeurs visent à garantir la circulation et l’interopérabilité des données, tout en respectant le principe d’autonomie des établissements. Cette feuille de route repose sur un plan d’action élaboré collectivement par les parties prenantes et s’appuie sur le principe « dites-le-nous une fois », qui illustre la volonté d’alléger le fardeau administratif des équipes de recherche, en s’appuyant sur un ensemble de données qualifiées à partager entre les systèmes d’information, selon des standards et principes de qualité communs et une gouvernance collective. Les objectifs visés sont l’interopérabilité accrue entre systèmes, la consolidation et la fiabilité des données partagées, une meilleure coordination entre tutelles et la réduction des collectes et enquêtes répétitives. Dans ce contexte, les identifiants persistants jouent un rôle clé pour assurer l’interopérabilité des données des systèmes hétérogènes de l’ESR, en garantissant traçabilité, fiabilité et réutilisabilité des informations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,376
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,376
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0280,021
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0120,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,014

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,396
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,100 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSafe Handling of Antineoplastic DrugsTravaux en français237 207