Recommandations aux Reviewers de Data papers soumis aux Cahiers Agricultures

Les Data papers sont évalués par les pairs comme tous les articles de recherche. Les 3 critères principaux sont : 1) la qualité et la rigueur de la méthode d’obtention des données, 2) la qualité de la description des données, qui doit être suffisamment complète pour qu’un autre chercheur puisse comprendre, interpréter et réutiliser les données et 3) le potentiel de réutilisation des données.

En revanche, il n’est pas attendu des reviewers qu’ils examinent les jeux de données eux-mêmes. Cependant, ils doivent évaluer certains aspects tels que : l’accessibilité des données, leur format et la clarté de leur présentation.

Le rapport d’évaluation du Data paper prend notamment en compte les questions ci-dessous.

Critères d’évaluation du Data paper

Commentaires généraux

• Quelle est la contribution majeure du Data paper et des données ? Quelle est son originalité ?
• Est-il approprié pour être publié dans les Cahiers Agricultures ? (cf. ligne éditoriale)
• La nature et le contenu des jeux de données sont-ils compréhensibles ?
• Les données sont-elles accessibles ? Si oui comment (fichiers supplémentaires, dépôt dans un entrepôt de données) ? Les données sont-elles sous embargo ? De quelle durée ?
• Les jeux de données présentés ont-ils un potentiel de réutilisation ?

Commentaires spécifiques

Présentation du Data paper

• Le Data paper respecte-t-il les instructions aux auteurs ?
• Le titre, le résumé et les mots-clés sont-ils bien choisis ?
• Le Data paper est-il clair et bien écrit ?

Méthodes utilisées

• La méthodologie présente-t-elle la qualité et la rigueur nécessaires ? Les méthodes sont-elles appropriées ?
• Sont-elles suffisamment décrites pour que l’étude puisse être reproduite par quelqu’un d’autre ou pour que les données puissent être réutilisées ?
• Signalez d’éventuelles erreurs dans la méthode, les techniques, les calculs ou l’interprétation.

Anonymisation

• Les données sont-elles anonymisées ? Par une méthode appropriée ?

Qualité des métadonnées

• Les métadonnées sont-elles suffisantes pour bien décrire les jeux de données, permettre leur compréhension, interprétation et réutilisation : contenu, contexte, méthode d’obtention, qualité, etc. ?
• Certaines parties des métadonnées nécessiteraient-elles d’être plus détaillées, réduites ou supprimées ?
• Les anomalies dans les données et les opérations éventuelles de nettoyage, ajustement, correction sont-elles documentées ?

Présentation des données

• Les données correspondent-elles aux descriptions présentées dans le Data paper ?
• Sont-elles logiquement organisées et présentées ?
• Leur format est-il adapté ?
• La dénomination des fichiers est-elle claire ?
• Si les données sont sous forme de tableau : l’intitulé des colonnes et des lignes est-il clair et bien descriptif ?

Potentiel de réutilisation

• Des suggestions concrètes et utiles pour la réutilisation des données sont-elles présentées ?

Citations

• Les références appropriées sont-elles toutes citées, et seulement celles-là ?