La gestion des métadonnées scientifiques : des solutions créatives à des problèmes persistants
Date : 24 septembre 2026
Heure : 14h00 – 15h00 HE
Les organismes de recherche ont fréquemment recours aux métadonnées scientifiques (c’est-à-dire aux données qui décrivent les résultats de recherche) pour évaluer, faire connaître et optimiser l’impact de leurs activités de recherche. Ces dernières années, le nombre d’outils et de services consacrés à la gestion et à l’analyse de ces métadonnées a connu une croissance fulgurante, notamment avec l’apparition de nouvelles bases de données bibliométriques, de systèmes de profils de chercheurs et d’outils d’analyse reposant sur l’intelligence artificielle.
Bien que ces outils prétendent accroître l’utilité des métadonnées scientifiques pour mesurer et accroître l’impact de la recherche, ils ont tendance à sous-estimer certaines des difficultés inhérentes à l’utilisation de ce type de données, notamment les problèmes liés à l’incohérence des normes de données, à l’ambiguïté des noms de personnes et à la variabilité de la couverture et du niveau de granularité.
En plus de favoriser une discussion sur l’état actuel des métadonnées scientifiques au sein des communautés de la bibliométrie et de l’impact de la recherche, cette séance présentera trois projets concrets portant sur l’impact de la recherche et ayant mis en œuvre des solutions novatrices aux difficultés de gestion des métadonnées scientifiques décrites ci-dessus :
Sabrina Kirby (McMaster University) présentera les difficultés liées à la mise en correspondance de métadonnées scientifiques générales avec une structure institutionnelle plus granulaire au sein d’un système de gestion de l’information sur la recherche (RIMS).
James Shelley (Western University) présentera un projet qui s’appuie sur des métadonnées scientifiques ouvertes et des identifiants pérennes pour alimenter des infolettres et des balados sur la recherche produits à l’échelle des unités. Il présentera également une preuve de concept opérationnelle visant à automatiser la mise en correspondance, la planification prédictive et les modifications de métadonnées associées au financement de la recherche au fil des cycles de concours.
Loida Pan (NYU Langone Health) explorera une approche fondée sur l’IA générative pour assurer la maintenance d’une base de données des publications des membres du corps professoral.
Cette session est présentée par la Communauté de pratique sur la bibliométrie et l’impact de la recherche de l’ABRC. Les présentations seront en anglais, avec une traduction automatique en français en temps réel.