Pourquoi les données de recherche structurées sont essentielles : construire une recherche, une découverte et des analyses fiables (Moyen-Orient et Afrique)
À mesure que le volume et la complexité des productions scientifiques mondiales continuent de croître, la manière dont les données académiques sont structurées et catégorisées est devenue un fondement stratégique pour une découverte, une évaluation et une prise de décision fiables. Des données de recherche mal structurées ou catégorisées de manière incohérente peuvent entraîner des résultats incomplets, des analyses trompeuses et des comparaisons biaisées, même lorsque les analyses semblent techniquement solides.
Basé sur les enseignements du rapport de l’Institute for Scientific Information (ISI) intitulé « Research categorization and the value of structured data », ce webinaire explore pourquoi une curation rigoureuse des données, des classifications stables et des métadonnées riches sont essentielles pour produire une intelligence scientifique pertinente. Nous examinerons des exemples concrets montrant comment des structures de données faibles ou incomplètes peuvent fausser l’analyse des citations, le benchmarking, les indicateurs de collaboration et les évaluations de performance, et comment des approches structurées, telles que la normalisation disciplinaire et des métriques tenant compte du facteur temporel, permettent d’atténuer ces risques.
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Les participants acquerront une compréhension approfondie de la manière dont des données de recherche de haute qualité soutiennent une recherche et une découverte fiables, permettent des analyses équitables et responsables, et renforcent des décisions fondées sur des données probantes pour les institutions, les financeurs et les décideurs publics. La session abordera également les implications pratiques pour les cadres d’évaluation de la recherche, la planification stratégique et l’utilisation responsable des indicateurs dans un écosystème scientifique en rapide évolution.
