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Vol 1 - Numéro 1

Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information


Articles parus

Editorial

Ce numéro spécial s’inscrit dans une dynamique émergente sur l’analyse des données de la recherche (données numériques produites par les chercheurs, mémoires, articles scientifiques, actes de colloque, thèses, etc.) et veut faire la promotion de la recherche francophone.


Produire et socialiser la connaissance : la visualisation des données au CIEU

Ce texte représente une synthèse illustrée de la session « Produire et socialiser la connaissance : la visualisation des données au CIEU » qui s’est déroulée en novembre 2018 dans le cadre du colloque « La ville vue du CIEU », à l’occasion des 50 ans de cette équipe de recherche. L’équipe a fait preuve, tout au long de son histoire, d’un lien particulier avec la représentation graphique, sous diverses formes, mais surtout selon des modalités, des usages et en reflet d’enjeux qui sont au coeur de son positionnement et de son activité scientifique. Nous pouvons désormais affirmer que, malgré son rôle longtemps réservé (ou perçu comme tel) à celui de l’illustration des résultats de recherche, réalisée par des techniciens spécialisés, la visualisation de données a profondément évolué pour faire partie intégrante des méthodes de recherche, voire, dans certains cas, devenir un objet de recherche à part entière. Aujourd’hui, c’est aussi le lieu d’enjeux centraux pour le fonctionnement et le dynamisme des recherches de l’équipe.


Systèmes d’information encyclopédiques édités par les scientifiques

Nous présentons une bibliothèque numérique structurée par une infrastructure encyclopédique. Des chercheurs, peuvent y exercer de façon collaborative, un large spectre de pratiques numériques, comme des explorations de corpus d’articles en texte intégral. Les textes, les données et les terminologies peuvent être mutualisées pour constituer de grands services de partage de connaissances (bases bibliographiques, dictionnaires, encyclopédies). Elle est réalisée avec un réseau de wikis sémantiques complété par une ingénierie XML. La conception de ce démonstrateur s’appuie sur une analyse de situations rencontrées à l’Inist.


Combinaisons d’approches statistiques et sémantiques appliquées aux bibliothèques numériques scientifiques pour la promotion de la recherche pluridisciplinaire

La connaissance dans tous les domaines scientifiques est maintenant disponible dans les bibliothèques numériques. Le problème est que les articles appartenant à différentes communautés de recherche n’emploient pas le même vocabulaire pour parler du même sujet. L’accès aux documents pertinents avec des outils de recherche d’information, des moteurs de recherche ou des systèmes de recommandation d’articles scientifiques échouera si ces méthodes ne permettent pas d’intégrer cette variabilité linguistique. Dans ce travail, nous présentons des stratégies d’utilisation
des technologies d’intelligence artificielle pour parvenir à étendre la recherche documentaire de manière appropriée afin d’apporter de la diversité dans les résultats recommandés et favoriser ainsi une recherche pluridisciplinaire.


La recherche en Science de la Science en Chine continentale : 40 ans d’évolution

Dans une première partie de cet article, nous mettons en lumière le contexte historique de la Science de la Science en Chine et à l’échelle mondiale. Dans une deuxième partie, en utilisant la combinaison d’un clustering GNG (gaz de neurones), des mesures de maximisation des traits et des graphes de contraste, nous effectuons une analyse du contenu d’articles de revues académiques sélectionnées dans le domaine de la Science de la Science en Chine et construisons une carte globale de la recherche au cours des 40 dernières années. De plus, nous mettons en évidence l’évolution du domaine en exploitant les dates de publication et les informations auteurs afin de clarifier le contenu des sujets. Les résultats obtenus, validés par l’expertise, montrent clairement que la Science de la Science en Chine a progressivement mûri au cours des 40 dernières années, passant de la nature générale de la discipline aux disciplines connexes et à leurs interactions potentielles, de l’analyse qualitative à l’analyse quantitative et visuelle, et de la recherche générale sur la fonction sociale de la science aux études plus spécifiques sur sa fonction économique et stratégique. La méthode originale proposée permet d’obtenir sans supervision, sans paramètres et sans connaissances externes une vision à la fois très claire et très précise du développement d’un domaine scientifique.


Penser local
Développer une politique de données sur un campus SHS

Dans le cadre du Plan national pour la science ouverte, la structuration et le partage des données de recherche font désormais partie des priorités de la politique scientifique de la France. Chaque établissement et chaque organisme scientifique doit se doter d’une politique de la science ouverte et mettre en place un ensemble de services et dispositifs pour la gestion des données de la recherche. A partir d’enquêtes sur le terrain, l’article propose une feuille de route pour la mise en oeuvre d’une telle politique sur un campus universitaire en sciences humaines et sociales. Dix principes indiquent des pistes pour la gouvernance et le pilotage de cette politique, pour déterminer les priorités de développement et d’investissements, et pour faire le lien avec les infrastructures de recherche, dont notamment Huma-Num. Il s’agit d’une démarche bottom-up, qui met l’accent sur les pratiques et besoins des chercheurs et qui place les chercheurs au coeur d’une politique institutionnelle dans le domaine des données de recherche.


Observatoires et Infrastructures de Données Géographiques (IDG) pour le suivi spatiotemporel et environnemental des territoires.

Cet article propose une réflexion sur les relations entre les observatoires, les infrastructures de données géographiques (IDG) et les besoins des utilisateurs pour le suivi spatiotemporel et environnemental des territoires. Après un rappel de la nature et des objectifs des observatoires et des IDG, nous analysons, à partir d’études de cas, différents systèmes d’observation, la mise à disposition des données géographiques collectées et l’adéquation de ces infrastructures de données avec les besoins et moyens des usagers. Nous nous appuierons ainsi sur le cas de la collecte d’imagerie multispectrale (satellitaire et aérienne) et de la donnée hydrométrique (mesures de débits en rivière) pour illustrer quelques-uns des défis numériques auxquels les observatoires doivent faire face pour atteindre leurs objectifs.


Autres numéros :

2020

Volume 20- 1

Numéro 1
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