L’importance des données de recherche structurées pour garantir la fiabilité de la recherche, la découverte et l’analyse
À mesure que le volume et la complexité des résultats de la recherche mondiale ne cessent de croître, la manière dont les données scientifiques sont structurées et classées est devenue un pilier stratégique pour garantir la fiabilité de la recherche, de l’évaluation et de la prise de décision. Des données de recherche mal structurées ou classées de manière incohérente peuvent conduire à des résultats incomplets, à des analyses trompeuses et à des comparaisons erronées.
S’appuyant sur les conclusions du rapport de l’Institute for Scientific Information (ISI) « Research categorization and the value of structured data », ce webinaire explore les raisons pour lesquelles une gestion rigoureuse des données, des classifications stables et des métadonnées riches sont essentielles pour une veille scientifique pertinente. Nous examinerons des exemples concrets montrant comment des structures de données faibles ou incomplètes peuvent fausser l’analyse des citations, les comparaisons et les évaluations de performance — et comment des approches structurées telles que la normalisation par sujet et les indicateurs temporels contribuent à atténuer ces risques.
Les participants acquerront une meilleure compréhension de la manière dont des données de recherche de haute qualité favorisent une recherche et une découverte fiables, permettent des analyses équitables et responsables, et renforcent les décisions factuelles pour les institutions, les financeurs et les décideurs politiques. La session abordera également les implications pratiques pour les systèmes d’évaluation de la recherche, la planification stratégique et l’utilisation responsable des indicateurs dans un écosystème scientifique en rapide évolution.
