Résultat du questionnaire « pratiques de publication de codes sources au sein de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (ESR) »

Mis à jour le 1 février 2021 — Licence Ouverte / Open Licence version 2.0

Inno³

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Description

Dans le cadre de l’appui attendu de la DINUM à la mission sur la politique publique de la donnée, Etalab a confié au cabinet Inno³ une étude relative à l’ouverture des codes sources au sein de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche (ESR).

Inno³ a conçu un questionnaire qu’Etalab et le Comité pour la Science Ouverte ont relayé en septembre 2020. Inno3 s’est appuyé sur les résultats de ce questionnaire et sur de nombreuses entrevues pour faire un état des lieux des pratiques de publication et de valorisation des codes sources dans l’ESR, ainsi qu’une liste de recommandations pour l’avenir. L’ensemble a été partagé avec la mission du député Éric Bothorel, qui s’est appuyé sur ces éléments.

Ces éléments viennent prolonger une réflexion que le Comité pour la Science Ouverte avait initié en 2019 avec la publication d’une note d’opportunité sur la valorisation des logiciels issus de la recherche: le but reste d’initier une discussion plus large autour de ces enjeux, désormais bien identifiés.

Démarche science ouverte

Cette étude et les données associées sont aujourd’hui rendues publiques sous différents formats:

Concernant le questionnaire, il a été réalisé via limesurvey. Les données complètes ont été exportées en csv et anonymisées (suppression des colonnes dont les informations permettent de retrouver les personnes ayant répondu au questionnaire). L’analyse des données et l’obtention des graphiques ont été réalisé avec le langage de programmation Python. Un Jupyter Notebook est mis à disposition (cf. repo framagit).

Ressources 1

Voir aussi : ressources communautaires
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Jeu de données anonymisées du questionnaire "pratiques de publication de codes sources au sein de l'Enseignement supérieur et de la Recherche (ESR)"

Disponible
0-anonym.csv (227.7Ko)

Le questionnaire a été réalisé via limesurvey. Les données complètes ont été exportées en csv et anonymisées (suppression des colonnes dont les informations permettent de retrouver les personnes ayant répondu au questionnaire). L’analyse des données et l’obtention des graphiques ont été réalisé avec le langage de programmation Python. Un Jupyter Notebook est mis à disposition.

Type
Fichier principal
Type MIME
text/csv
sha1
055e9009ed6de87fa47959bdd7198a9dc3b87157
Créée le
1 février 2021
Modifiée le
1 février 2021
Publiée le
1 février 2021

Ressources communautaires 0

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