Données et logiciels FAIR pour les suivis oiseaux: boucler le cycle de vie de la recherche dans la longue traîne des données – FAIRBiRDS

La transition vers des données FAIR est notoirement difficile pour la longue traîne des données. Ceci est principalement dû au fait que cette longue traîne consiste en de nombreux jeux de données assemblés indépendamment, différents en termes de structure et de gestion, bien que collectés dans un but similaire. Ce projet s'appuie sur le réseau et la base de données SPI-Birds, récemment mis en place pour les études à long terme de population d’oiseaux, hébergeant et normalisant des données collectées sur des oiseaux marqués individuellement. Notre objectif est de faire du réseau SPI-Birds un modèle pour d'autres domaines de recherche (en écologie notamment), en mettant l'accent sur des étapes du traitement, de l'analyse et de la conservation des données, qui sont actuellement insuffisamment prises en compte. Tout d'abord, nous développerons un entrepôt de jeux de données citables qui pourront être liés à des publications, des codes d'analyse ou d'autres résultats, refermant ainsi le cycle de vie de des données dans la longue traîne des données. Deuxièmement, nous élargirons le panel d'utilisateurs tant pour les producteurs de données (en étendant la couverture géographique et écologique des sites et espèces d’étude), que pour les chercheurs au sein et hors de la communauté SPI-Birds, ou encore les utilisateurs en dehors de la recherche tels que les éducateurs, journalistes, professionnels de l'environnement, artistes ou designers. Les éléments centraux de ces deux premiers objectifs sont la poursuite du développement et le perfectionnement d'un format standard de données existant, incluant de riches métadonnées (et des guides de métadonnées accessibles) selon des normes communes telles que le Darwin Core. Troisièmement, nous mettrons en place des archives évaluées par les pairs (dont des tests par des utilisateurs sélectionnés) contenant les processus de traitement des données et les codes pour les analyses (qui pourront être appliqués aux jeux de données hébergés dans la base de données, mais aussi au-delà). Ces archives favoriseront l'efficacité et la reproductibilité des analyses de données à grande échelle. Notre objectif final est un paysage de recherche FAIR totalement transparent, composé de jeux de données, d'outils analytiques et de publications reliés par des identifiants numériques et de riches métadonnées.