This presentation will be used during a session where we will have the opportunity to review the contents planned for the first BID workshop section and discuss key concepts that we will be using in all modules, in particular about biodiversity digital data management. It will be a theoretical interactive session where students will have the opportunity to contribute with their answers and experiences.
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Cette présentation sera utilisé pendant une session où nous aurons l’opportunité de passer en revue le contenu de chaque module de la formation et de discuter les concepts-clefs que nous utiliserons dans tous les modules, en particulier ceux traitant de la gestion des données numérisées sur la biodiversité. Il s’agira d’une session interactive et théorique à laquelle les participants auront l’opportunité de contribuer avec leurs réponses et leurs expériences personnelles.
This presentation allows to get familiarized with the main concepts of data cleaning, related tools, and best practices in the curation process. The second part will consist in a theoretical/practical exercise with examples of technical and consistency validation checks
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Cette présentation permets aux participants de se familiariser avec les concepts principaux du nettoyage de données, les outils associés, et les meilleures pratiques utilisées dans le processus de curation. La seconde partie consistera en un exercice théorique/pratique avec des exemples de validation technique et de vérification de la cohérence.
Presentation for a theoretical and practical session focused on best practices and data quality principles in the context of data digitization. Includes a short presentation on data quality and coherence (especially on subjects like georeferencing, dates, names and taxa cross-checking), followed by a group discussion on good practices and a practical exercise using simple spreadsheets.
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Présentation pour une session pratique et théorique centrée sur les bonnes pratiques et les principes sur la qualité des données dans le contexte de la numérisation de données. Cette session comprend une courte présentation sur la qualité et la cohérence des données (notamment sur les sujets tels que le géoréférencement, les dates, noms scientifiques et vérification de taxons), suivie d’une discussion de groupe sur les bonnes pratiques et un exercice pratique d’utilisation de tableurs.
Presentation supporting a practical session to identify which kind of data people are dealing with and useful information to digitize in priority. Includes group discussions and roleplays to familiarize with different kinds of data (collections, observations, sampling-event, taxonomic, possibly pictures) and how to best share the related information.
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Présentation utilisée dans une session pratique pour identifier les types de données avec lesquelles les participants travaillent, ainsi que les informations utiles à numériser en priorité. Cette session comprend des discussions de groupe et des jeux de rôle afin de se familiariser avec les différents types de données existants (collections, observations, données d’échantillonnage, données taxonomiques, données multimédia…) et de mieux partager les informations correspondantes.
BID CE Workshop 1 - session 11 - Basic concepts about biodiversity data qualityAlberto González-Talaván
Presentation and discussion about topics such licenses, metadata, mandatory fields, how an IPT instance can host datasets for different publishing institutions, etc.
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Présentation et discussion autour de sujets tels que les licences, métadonnées, champs obligatoires, l’hébergement de jeux de données de différentes institutions sur la même installation IPT, etc
Presentation for a practical demonstration and discussion covering advanced IPT features and publication of a complex, sampling-event dataset. The emphasis will be put on the use of extensions and the core/extension relationship, but we will cover other topics such as database sources, row filtering / translation if time allows
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Présentation pour une démonstration pratique et discussion sur les fonctionnalités avancées de l’IPT et la publication d’un jeu de données complexe (données d’échantillonnage). L’utilisation des extensions et des relations coeur de standard/extensions sera particulièrement mise en avant, mais d’autres sujets seront également couverts comme la liaison de l’IPT à une base de données, le filtrage des lignes et la traduction en fonction du temps restant.
This presentation supports a theoretical presentation and discussion around the key project planning stages for successfully implementing a digitization project and how to create a viable workflow. We will cover topics such as: What things should be formally structured just at the beginning? What can be left to ‘wait and see’?; Who needs to know what and when?
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Cette présentation soutiens une présentation théorique et une discussion autour des étapes-clefs de la planification réussie d’un projet de numérisation et de la création d’un workflow fonctionnel. Nous aborderons des sujets tels que : Qu’est-ce qui doit être structuré de façon formelle dès le début ? ; Qu’est-ce qui peut être mis en attente et repris plus tard ? ; Qui doit savoir quoi et quand ?
This presentation allows to get familiarized with the main concepts of data cleaning, related tools, and best practices in the curation process. The second part will consist in a theoretical/practical exercise with examples of technical and consistency validation checks
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Cette présentation permets aux participants de se familiariser avec les concepts principaux du nettoyage de données, les outils associés, et les meilleures pratiques utilisées dans le processus de curation. La seconde partie consistera en un exercice théorique/pratique avec des exemples de validation technique et de vérification de la cohérence.
Presentation for a theoretical and practical session focused on best practices and data quality principles in the context of data digitization. Includes a short presentation on data quality and coherence (especially on subjects like georeferencing, dates, names and taxa cross-checking), followed by a group discussion on good practices and a practical exercise using simple spreadsheets.
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Présentation pour une session pratique et théorique centrée sur les bonnes pratiques et les principes sur la qualité des données dans le contexte de la numérisation de données. Cette session comprend une courte présentation sur la qualité et la cohérence des données (notamment sur les sujets tels que le géoréférencement, les dates, noms scientifiques et vérification de taxons), suivie d’une discussion de groupe sur les bonnes pratiques et un exercice pratique d’utilisation de tableurs.
Presentation supporting a practical session to identify which kind of data people are dealing with and useful information to digitize in priority. Includes group discussions and roleplays to familiarize with different kinds of data (collections, observations, sampling-event, taxonomic, possibly pictures) and how to best share the related information.
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Présentation utilisée dans une session pratique pour identifier les types de données avec lesquelles les participants travaillent, ainsi que les informations utiles à numériser en priorité. Cette session comprend des discussions de groupe et des jeux de rôle afin de se familiariser avec les différents types de données existants (collections, observations, données d’échantillonnage, données taxonomiques, données multimédia…) et de mieux partager les informations correspondantes.
BID CE Workshop 1 - session 11 - Basic concepts about biodiversity data qualityAlberto González-Talaván
Presentation and discussion about topics such licenses, metadata, mandatory fields, how an IPT instance can host datasets for different publishing institutions, etc.
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Présentation et discussion autour de sujets tels que les licences, métadonnées, champs obligatoires, l’hébergement de jeux de données de différentes institutions sur la même installation IPT, etc
Presentation for a practical demonstration and discussion covering advanced IPT features and publication of a complex, sampling-event dataset. The emphasis will be put on the use of extensions and the core/extension relationship, but we will cover other topics such as database sources, row filtering / translation if time allows
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Présentation pour une démonstration pratique et discussion sur les fonctionnalités avancées de l’IPT et la publication d’un jeu de données complexe (données d’échantillonnage). L’utilisation des extensions et des relations coeur de standard/extensions sera particulièrement mise en avant, mais d’autres sujets seront également couverts comme la liaison de l’IPT à une base de données, le filtrage des lignes et la traduction en fonction du temps restant.
This presentation supports a theoretical presentation and discussion around the key project planning stages for successfully implementing a digitization project and how to create a viable workflow. We will cover topics such as: What things should be formally structured just at the beginning? What can be left to ‘wait and see’?; Who needs to know what and when?
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Cette présentation soutiens une présentation théorique et une discussion autour des étapes-clefs de la planification réussie d’un projet de numérisation et de la création d’un workflow fonctionnel. Nous aborderons des sujets tels que : Qu’est-ce qui doit être structuré de façon formelle dès le début ? ; Qu’est-ce qui peut être mis en attente et repris plus tard ? ; Qui doit savoir quoi et quand ?
Un plan de gestion de données (PGD ou DMP pour Data Management Plan) est un document qui spécifie quelles données sont collectées ou générées, et comment elles seront gérées, partagées et préservées pendant et après un projet. Le support de ce webinaire donne les clés pour pouvoir amorcer la rédaction d’un PGD en toute sérénité en présentant les enjeux et objectifs d’un PGD, son contenu et un outil d’aide à la rédaction : DMP OPIDOR.
Claire SOWINSKI est responsable du service formation-DoRANum de l’Inist-CNRS (Institut de l’Information Scientifique et Technique).
L’influence de la gravité des données dans les architectures des lacs de donnéescedrinemadera
La révolution digitale qui met au cœur de sa stratégie la donnée fait émerger le nouveau concept de lac de données. Celui-ci devient un composant incontournable pour la découverte de l’information potentiellement enfouie dans les données. Nombre d’industriels qui s’engagent sur cette voie, recourent massivement à l’intégration de lacs de données dans leur système d’information et utilisent le plus souvent une plateforme fédératrice, reposant sur une technologie open source « Apache Hadoop ». Cette approche industrielle unique commence à trouver ses limites. Nous nous intéressons, d’un point de vue académique, à l’hypothèse de la remise en cause de cette mono technologie par divers facteurs, dont ceux liés à la gravité des données. Nous illustrons notre hypothèse par un cas d’usage en milieu industriel.
structuration des métadonnées de pérennisationPascal Romain
Présentation dans le cadre de l'association PIN abordant la question des métadonnées dans le modèle OAIS et des différents schémas ou concepts de représentation de l'information dans le contexte de l'archivage électronique
Diginova - Session sur le machine learning avec ML.NETJulien Chable
Présentation de la bibliothèque open source ML.NET qui vous permettra de pouvoir intégrer du machine learning dans vos applications .NET. Nous avons également fait un point sur l'utilisation des autres framework/services ML de Microsoft pour savoir quoi utiliser dans quel contexte. Une session partagée avec Christopher MANEU (Microsoft France R&D) qui présentait les Cognitives Services pour sa part et pour laquelle je le remercie chaleureusement.
Act 00069 vos données ouvertes réservent-elles des surprises mesurez la matur...ACSG Section Montréal
L'ouverture des données offre de nombreuses possibilités. Par contre, les données géospatiales ne sont pas toutes ouvertes au même degré. C'est en mesurant la maturité des données que nous pouvons guider une organisation vers une ouverture utile, responsable et avec un minimum de surprises.
Act 00069 vos données ouvertes réservent-elles des surprises mesurez la matur...ACSG - Section Montréal
L'ouverture des données offre de nombreuses possibilités. Par contre, les données géospatiales ne sont pas toutes ouvertes au même degré. C'est en mesurant la maturité des données que nous pouvons guider une organisation vers une ouverture utile, responsable et avec un minimum de surprises.
But de l’appel :
1. Revoir la nécessité d’accroître les efforts pour intégrer les données probantes émanant de la recherche dans la pratique au chevet des patients.
2. Revoir la nécessité d’instaurer des mesures pour identifier les lacunes entre les pratiques exemplaires et les pratiques réelles.
3. Démontrer le besoin d’accroître les efforts en matière d’application des connaissances dans le domaine des soins critiques et la façon dont aCKTION Net propose de combler ce besoin.
Cliquez ici pour visionner la vidéo http://bit.ly/VQ76bI (en anglais seulement)
Education numérique : thinkdata.ch un outil collaboratifThinkData
Présentation du Service ThinkData.ch à la Réunions annuelles de l’AFAPDP (Association francophone des autorités de protection des données personnelles), Monaco, 22 novembre 2012. Anne Catherine SALBERG (PPDT GE)
Usage des nouvelles technologies en éducation thérapeutique DU esantéKarimSandid
Cours donné lors du DU e-santé et médecine connectée de Paris Descartes décrivant les divers aspects par lesquels le numérique peut améliorer l'éducation thérapeutique.
L'objectif de cette présentation est de proposer des pistes pour rendre un projet de bioinformatique reproductible.
Durée : 30 + 10 minutes de questions
Lieu : Roscoff, France
This presentation summarises the content of the main section of the BID workshop on biodiversity data mobilization. It also describes the contents of the third section, and presents the evaluation mechanism for the workshop
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Cette présentation résume le contenu de la section principale de l'atelier BID sur la mobilisation des données sur la biodiversité. Il décrit également le contenu de la troisième section et présente le mécanisme d'évaluation de l'atelier.
Bid ce workshop 1 Activity V.01 - Planning a biodiversity data mobilization...Alberto González-Talaván
This presentation supports a theoretical presentation and discussion around the key project planning stages for successfully implementing a digitization project and how to create a viable workflow. We will cover topics such as: What things should be formally structured just at the beginning? What can be left to ‘wait and see’?; Who needs to know what and when?
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Cette présentation soutiens une présentation théorique et une discussion autour des étapes-clefs de la planification réussie d’un projet de numérisation et de la création d’un workflow fonctionnel. Nous aborderons des sujets tels que : Qu’est-ce qui doit être structuré de façon formelle dès le début ? ; Qu’est-ce qui peut être mis en attente et repris plus tard ? ; Qui doit savoir quoi et quand ?
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Claire SOWINSKI est responsable du service formation-DoRANum de l’Inist-CNRS (Institut de l’Information Scientifique et Technique).
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La révolution digitale qui met au cœur de sa stratégie la donnée fait émerger le nouveau concept de lac de données. Celui-ci devient un composant incontournable pour la découverte de l’information potentiellement enfouie dans les données. Nombre d’industriels qui s’engagent sur cette voie, recourent massivement à l’intégration de lacs de données dans leur système d’information et utilisent le plus souvent une plateforme fédératrice, reposant sur une technologie open source « Apache Hadoop ». Cette approche industrielle unique commence à trouver ses limites. Nous nous intéressons, d’un point de vue académique, à l’hypothèse de la remise en cause de cette mono technologie par divers facteurs, dont ceux liés à la gravité des données. Nous illustrons notre hypothèse par un cas d’usage en milieu industriel.
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Présentation de la bibliothèque open source ML.NET qui vous permettra de pouvoir intégrer du machine learning dans vos applications .NET. Nous avons également fait un point sur l'utilisation des autres framework/services ML de Microsoft pour savoir quoi utiliser dans quel contexte. Une session partagée avec Christopher MANEU (Microsoft France R&D) qui présentait les Cognitives Services pour sa part et pour laquelle je le remercie chaleureusement.
Act 00069 vos données ouvertes réservent-elles des surprises mesurez la matur...ACSG Section Montréal
L'ouverture des données offre de nombreuses possibilités. Par contre, les données géospatiales ne sont pas toutes ouvertes au même degré. C'est en mesurant la maturité des données que nous pouvons guider une organisation vers une ouverture utile, responsable et avec un minimum de surprises.
Act 00069 vos données ouvertes réservent-elles des surprises mesurez la matur...ACSG - Section Montréal
L'ouverture des données offre de nombreuses possibilités. Par contre, les données géospatiales ne sont pas toutes ouvertes au même degré. C'est en mesurant la maturité des données que nous pouvons guider une organisation vers une ouverture utile, responsable et avec un minimum de surprises.
But de l’appel :
1. Revoir la nécessité d’accroître les efforts pour intégrer les données probantes émanant de la recherche dans la pratique au chevet des patients.
2. Revoir la nécessité d’instaurer des mesures pour identifier les lacunes entre les pratiques exemplaires et les pratiques réelles.
3. Démontrer le besoin d’accroître les efforts en matière d’application des connaissances dans le domaine des soins critiques et la façon dont aCKTION Net propose de combler ce besoin.
Cliquez ici pour visionner la vidéo http://bit.ly/VQ76bI (en anglais seulement)
Education numérique : thinkdata.ch un outil collaboratifThinkData
Présentation du Service ThinkData.ch à la Réunions annuelles de l’AFAPDP (Association francophone des autorités de protection des données personnelles), Monaco, 22 novembre 2012. Anne Catherine SALBERG (PPDT GE)
Usage des nouvelles technologies en éducation thérapeutique DU esantéKarimSandid
Cours donné lors du DU e-santé et médecine connectée de Paris Descartes décrivant les divers aspects par lesquels le numérique peut améliorer l'éducation thérapeutique.
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Durée : 30 + 10 minutes de questions
Lieu : Roscoff, France
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Presentation by Mélianie Raymond where she explains the main components that the GBIF Secretariat has put into place to support the community associated to the Biodiversity Information for Development (BID) Programme.
Bid CE Workshop 1 - ONLINE VERSION - Activity 01 - Welcome and IntroductionAlberto González-Talaván
This presentation is used during the welcome and introduction video for the online version of the second section of the BID workshop.
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Cette présentation est utilisée pour une vidéo de bienvenue et introduction à la version en ligne de la section 2 du première atelier de formation BID.
Presentation for a practical/theoretical session focused on easy to use tools to validate and clean datasets in three main categories: nomenclatural, format, and geographical.
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Présentation pour une session pratique/théorique centrée sur des outils faciles d’utilisation pour valider et nettoyer les jeux de données dans trois catégories : nomenclature, format, et information géographique.
Presentation supporting a demo session focused on digitization tools and software, including a short demonstration of one example tool and discussions about other options available (e.g. citizen science transcription projects, sampling event data)
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Présentation pour une session de démonstration et d’échanges centrée sur les outils et logiciels de numérisation, comprenant une courte démonstration d’un des outils et des discussions sur les autres options disponibles (par exemple les projets de transcription d’étiquettes grâce aux sciences participatives, les données d’échantillonnage…)
Presentation supporting a practical demonstration and discussion covering the basics of publishing using the IPT tool (principles, user interface, workflow, metadata, dataset visibility, ...) through the publication of a typical occurrence dataset stored in a spreadsheet file.
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Présentation pour une démonstration pratique et discussion sur les étapes de base du processus de publication des données utilisant l’outil IPT (principes, interface utilisateur, workflow, métadonnées, visibilité du jeu de données…) grâce à la publication d’un jeu de données d’occurrence typique sous la forme d’un fichier tableur.
Presentation to be used during the last session of the event, where we will review the contents covered by the on-site workshop section, and the participants will have the opportunity to provide feedback via an evaluation session. We will also discuss the follow-up activities during the third workshop section, in particular everything connected with the assessment of the participants and the certification process.
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Présentation pour la dernière sessiond de l'événement où nous reviendrons sur les thèmes abordés au cours de cette section de l’atelier, et les participants auront l’occasion de partager leur avis via une session d’évaluation. Nous discuterons aussi des activités de la troisième section de l’atelier, en particulier tout ce qui concerne l’auto-évaluation des participants et le processus de certification.
Presentation for a practical/theoretical session focused on OpenRefine as an easy tool to improve the quality of biodiversity datasets by using the default features, existing web services and regular expressions.
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Présentation pour une session pratique/théorique centrée sur OpenRefine, un outil facile à prendre en main pour améliorer la qualité des jeux de données sur la biodiversité en utilisant les fonctionnalités de base, les web services existants et les expressions régulières.
This session will include a combination of:
• a formal opening session involving representatives from the EU in Rwanda, the Rwandan government and our local host;
• an explanation of all the practical information that we will need during the course, especially about the use of digital platforms and tools; and
• a review of the outcome of the preparatory activities.
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Cette session comprendra :
• Une cérémonie d’ouverture officielle avec des représentants de l’Union Européenne au Rwanda, du gouvernement rwandais et de l’institution accueillant l’atelier ;
• Une explication relative à toutes les informations pratiques dont nous aurons besoin durant l’atelier, notamment pour l’utilisation des plateformes et outils numériques ; et
• Un compte-rendu des activités réalisées avant la formation
This presentation summarizes the advancements towards the completing the work described in GBIF Work Programme Update 2016.
It was composed by different members from the GBIF Secretariat. This particular version was shared during the European Nodes Meeting in Lisbon the 19 April 2016.
In 2015 the GBIF Secretariat led a pilot experience on formal certification using Mozilla Open Badges as part of a training event addressed to GBIF nodes representatives. This presentation summarizes the outcome of that experience.
Séance 07. Démonstration de la publication des données d'échantillonnage. For...Alberto González-Talaván
Cette présentation guidera la démonstration sur la publication des données d'échantillonage qui fait partie de la Formation pour points nodaux GBIF à GB22.
The document summarizes a training event that took place on October 5th 2015. It included a course summary that introduced data publishing using extensions and sample data. Participants were asked to finish incomplete work, check other groups, continue discussions online, and apply what they learned. An evaluation was completed before leaving to provide feedback on the training event.
This document summarizes a sample data publishing demo that was presented on October 5th, 2015. The demo showed how to publish sample data from a forest plot divided into subplots, including parent events from 2001 and 2010, occurrence records, and measurements. It walked through the steps of accessing resource management tools, creating a new resource, importing data files, mapping Darwin Core terms, authoring metadata, and publishing and setting the visibility of the new resource.
Session 03, Practical demo on how to prepare and map different types of data....Alberto González-Talaván
This presentation will guide a practical demonstration on how to publish biodiversity data using the GBIF IPT. It was first presented in the training event for GBIF Participant nodes part of the 22nd meeting of the GBIF Governing Board.
Slide deck developed and presented by N. Noé (Belgian Biodiversity Platform)
Séance 03, Démonstration pratique de comment préparer et mapper different dyp...Alberto González-Talaván
Cette présentation guidera la démonstration pratique sur la publication des données sur la biodiversité en utilisant l'IPT. Elle était présenté pour la première fois dans la formation GB22 pour des points nodaux du GBIF.
Diapos produites et présentés par N. Noé (Belgian Biodiversity Platform).
Séance 02, Le paysage de la publication des données en 2015, dans la formatio...Alberto González-Talaván
Cette présentation décrit le scénario changeant de la publication des données sur la biodiversité, tel qu'il est en 2015. Elle était présenté pour la première fois dans la formation GB22 pour des points nodaux du GBIF.
Diapos produites et présentés par L. Russell (Vertnet), traduites en Français par M. Raymond (Secrétariat GBIF).
Session 02, Introduction to the 2015 Data Publishing Landscape at the GB22 No...Alberto González-Talaván
This presentation describes the evolving scenario of biodiversity data publishing as it is in 2015. It was first presented in the training event for GBIF Participant nodes part of the 22nd meeting of the GBIF Governing Board.
Slide deck developed and presented by L. Russell (Vertnet)
Conseils pour Les Jeunes | Conseils de La Vie| Conseil de La JeunesseOscar Smith
Besoin des conseils pour les Jeunes ? Le document suivant est plein des conseils de la Vie ! C’est vraiment un document conseil de la jeunesse que tout jeune devrait consulter.
Voir version video:
➡https://youtu.be/7ED4uTW0x1I
Sur la chaine:👇
👉https://youtube.com/@kbgestiondeprojets
Aimeriez-vous donc…
-réussir quand on est jeune ?
-avoir de meilleurs conseils pour réussir jeune ?
- qu’on vous offre des conseils de la vie ?
Ce document est une ressource qui met en évidence deux obstacles qui empêchent les jeunes de mener une vie épanouie : l'inaction et le pessimisme.
1) Découvrez comment l'inaction, c'est-à-dire le fait de ne pas agir ou d'agir alors qu'on le devrait ou qu'on est censé le faire, est un obstacle à une vie épanouie ;
> Comment l'inaction affecte-t-elle l'avenir du jeune ? Que devraient plutôt faire les jeunes pour se racheter et récupérer ce qui leur appartient ? A découvrir dans le document ;
2) Le pessimisme, c'est douter de tout ! Les jeunes doutent que la génération plus âgée ne soit jamais orientée vers la bonne volonté. Les jeunes se sentent toujours mal à l'aise face à la ruse et la volonté politique de la génération plus âgée ! Cet état de doute extrême empêche les jeunes de découvrir les opportunités offertes par les politiques et les dispositifs en faveur de la jeunesse. Voulez-vous en savoir plus sur ces opportunités que la plupart des jeunes ne découvrent pas à cause de leur pessimisme ? Consultez cette ressource gratuite et profitez-en !
En rapport avec les " conseils pour les jeunes, " cette ressource peut aussi aider les internautes cherchant :
➡les conseils pratiques pour les jeunes
➡conseils pour réussir
➡jeune investisseur conseil
➡comment investir son argent quand on est jeune
➡conseils d'écriture jeunes auteurs
➡conseils pour les jeunes auteurs
➡comment aller vers les jeunes
➡conseil des jeunes citoyens
➡les conseils municipaux des jeunes
➡conseils municipaux des jeunes
➡conseil des jeunes en mairie
➡qui sont les jeunes
➡projet pour les jeunes
➡conseil des jeunes paris
➡infos pour les jeunes
➡conseils pour les jeunes
➡Quels sont les bienfaits de la jeunesse ?
➡Quels sont les 3 qualités de la jeunesse ?
➡Comment gérer les problèmes des adolescents ?
➡les conseils de jeunes
➡guide de conseils de jeunes
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 12-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
Le fichier :
Les newsletters : https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
#Agriculture #Wallonie #Newsletter #Recherche #Développement #Vulgarisation #Evènement #Information #Formation #Innovation #Législation #PAC #SPW #ServicepublicdeWallonie
Formation M2i - Onboarding réussi - les clés pour intégrer efficacement vos n...M2i Formation
Améliorez l'intégration de vos nouveaux collaborateurs grâce à notre formation flash sur l'onboarding. Découvrez des stratégies éprouvées et des outils pratiques pour transformer l'intégration en une expérience fluide et efficace, et faire de chaque nouvelle recrue un atout pour vos équipes.
Les points abordés lors de la formation :
- Les fondamentaux d'un onboarding réussi
- Les outils et stratégies pour un onboarding efficace
- L'engagement et la culture d'entreprise
- L'onboarding continu et l'amélioration continue
Formation offerte animée à distance avec notre expert Eric Collin
Impact des Critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les...mrelmejri
J'ai réalisé ce projet pour obtenir mon diplôme en licence en sciences de gestion, spécialité management, à l'ISCAE Manouba. Au cours de mon stage chez Attijari Bank, j'ai été particulièrement intéressé par l'impact des critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les décisions d'investissement dans le secteur bancaire. Cette étude explore comment ces critères influencent les stratégies et les choix d'investissement des banques.
Cycle de Formation Théâtrale 2024 / 2025Billy DEYLORD
Pour la Saison 2024 / 2025, l'association « Le Bateau Ivre » propose un Cycle de formation théâtrale pour particuliers amateurs et professionnels des arts de la scène enfants, adolescents et adultes à l'Espace Saint-Jean de Melun (77). 108 heures de formation, d’octobre 2024 à juin 2025, à travers trois cours hebdomadaires (« Pierrot ou la science de la Scène », « Montage de spectacles », « Le Mime et son Répertoire ») et un stage annuel « Tournez dans un film de cinéma muet ».
6. Concepts clés
Qualité des données
Documentation
Standards de données
Normalisation des données
Pourquoi publier?
Conceptsclés
7. "...data quality is related to use and cannot be assessed independently of the
user. In a database, the data have no actual quality or value (Dalcin 2004);
they only have potential value that is realized only when someone uses the
data to do something useful. Information quality relates to its ability to satisfy
its customers and to meet customers’ needs (English 1999).”
Quality
Reference: Chapman, A. D. 2005. Principles of Data Quality, version 1.0. Report for GBIF, Copenhagen. ISBN 87-92020-03-8.
8. "...la qualité des données est liée à l’usage et ne peut pas être jugée
indépendamment de l’utilisateur. Dans une base de données, les données
n’ont pas de qualité ou de valeur intrinsèques (Dalcin 2004) ; elles n’ont
qu’une valeur potentielle qui se réalise seulement quand quelqu’un utilise des
données pour faire quelque chose d’utile. La qualité de l’information est liée à
sa capacité à satisfaire ses consommateurs et leurs besoins (English 1999).”
Qualité
Chapman, A. D. (2005). Les principes de qualité des données, version 1.0. Trad. Chenin, N. Copenhague: Global Biodiversity Information
Facility. ISBN 87-92020-03-8.
11. Reference: Chapman, A. D. 2005. Principles of Data Quality, version 1.0. Report for GBIF, Copenhagen. ISBN 87-92020-03-8.
• accessible,
• accurate,
• timely,
• complete,
• consistent with other sources,
• relevant,
• comprehensive,
• provide a proper level of detail,
• be easy to read and easy to interpret
Quality
“Fitness for Use”
All data include error – there is no escaping it! It is knowing what the
error is that is important, and knowing if the error is within acceptable
limits for the purpose to which the data are to be put. (Chapman 2005)
12. • accessibles,
• exactes,
• opportunes,
• complètes,
• cohérentes avec les autres sources,
• pertinentes,
• exhaustives,
• fournissent un niveau de détail approprié,
• aisées à lire et à interpréter
Quality
“Aptitude à l’emploi”
Toute données contient des erreurs – on ne peut y échapper ! Ce qui
compte c’est d’avoir connaissance de ces erreurs et de savoir si elles
restent dans des limites acceptables au regard de ce que l’on veut en
faire. (Chapman 2005)
Chapman, A. D. (2005). Les principes de qualité des données, version 1.0. Trad. Chenin, N. Copenhague: Global Biodiversity Information
Facility. ISBN 87-92020-03-8.
15. Reference: http://www.npl.co.uk/upload/pdf/Understanding%20uncertainty.pdf
• Uncertainty
Is the quantification of the doubt
about the measurement result.
• Error
Is difference between the
measured value and the true
value of object being measured.
Quality
Errors and Uncertainty
“As far as the law of mathematics refer to reality, they are not certain;
and as far as they are certain, they do not refer to reality. (Albert
Einstein)
16. Reference: http://www.npl.co.uk/upload/pdf/Understanding%20uncertainty.pdf
• Incertitude
La quantification du doute sur le
résultat de la mesure.
• Erreur
La différence entre la valeur
mesurée et la valeur réelle de
l'objet mesuré.
Qualité
Erreurs et incertitudes
« Pour autant que les lois des mathématiques reflètent la réalité, elles ne
sont pas certaines; pour autant qu’elles soient certaines, elle ne reflètent
pas la réalité. »(Albert Einstein)
17. “People have forgotten how to tell a story. Stories don’t have a middle
or an end any more. They usually have a beginning that never stops
beginning.” (Steven Spielberg)
Documentation
18. "Les gens ont oublié comment raconter une histoire. Les histoires n’ont
plus ni milieu ni fin. Elles ont généralement un début qui ne cesse de
commencer." (Steven Spielberg)
Documentation
19. Reference: Chapman, A. D. 2005. Principles of Data Quality, version 1.0. Report for GBIF, Copenhagen. ISBN 87-92020-03-8.
• title;
• source;
• data lineage;
• accuracy;
• logical consistency;
• date and life expectancy;
• field definitions;
• collection methodology;
Documentation
Documentation
Experience has shown that treating data as a long-term asset and
managing it within a coordinated framework produces considerable
savings and ongoing value. (NLWRA 2003).
• completeness;
• conditions of use and use
constraints;
• custodianship;
• contact information
20. • titre ;
• source ;
• historique des données ;
• précision ;
• cohérence logique ;
• date et durée de vie des
données ;
• définition des champs ;
• méthodologie de collecte ;
Documentation
Documentation
L’expérience a montré que le fait de traiter les données comme un atout
à long terme et de les gérer dans un cadre coordonné apporte des
économies considérables et une valeur durable (NLWRA 2003).
• Methodology utilisée par la
collection;
• complétude ;
• conditions et contraintes
d’utilisation ;
• information sur la conservation ;
• contact
Chapman, A. D. (2005). Les principes de qualité des données, version 1.0. Trad. Chenin, N. Copenhague: Global Biodiversity Information
Facility. ISBN 87-92020-03-8.
21. Metadata = « Data about the data »
• Describe content, accessibility, completeness...
• About the dataset
• Error documentation
• Documentation of validation process, data cleaning
and data correcting
Metadata must be rich enough to allow data (re)use by a third
party without them having to refer to the data source.
Documentation
Documenting quality during digitization
22. Que peuvent faire les équipes de numérisation ?
1. Aider à documenter le(s) jeu(x) de données
grâce aux métadonnées et annotations sur les
occurrences
2. S’assurer de la meilleure qualité possible lors
de la numérisation :
1. Données taxonomiques
2. Données géographiques
3. Données sur la collection et le collecteur
4. Données descriptives
Documentation
23. "As with marathon runs and lengths of toilet paper, there had to be
standards to measure up to.” (Haruki Murakami)
Standards
24. «Tout comme la distance des marathons et la longueur des rouleaux
de papier toilette, il faut des standards auxquels nous puissions nous
référer. » (Haruki Murakami)
Standards de données
25. Source: https://www.idigbio.org/content/data-standards-sharing-hands-experience-integrated-publishing-toolkit-ipt
Existing Standards
• Ecological Metadata Language
Standard (EML),
• Darwin Core,
• Audubon Media Description (aka
Audubon Core),
• Global Genome Biodiversity
Network(GGBN)
• Ocean Data Standards and Best
Practices Project (ODSBP)
• Any more..?
Reasons to Standardise
• Standards provide data
integrity, accuracy and
consistence, clarify
ambiguous meanings,
minimize redundant
data, and document
business rules.
Standards
Data Standards
“Data standards are the rules by which data are described and recorded.
In order to share, exchange, and understand data, we must standardise
the format as well as the meaning.” (USGS)
26. Source: https://www.idigbio.org/content/data-standards-sharing-hands-experience-integrated-publishing-toolkit-ipt
Standards existants
• Ecological Metadata Language
Standard (EML),
• Darwin Core,
• Audubon Media Description (alias
Audubon Core),
• Global Genome Biodiversity
Network(GGBN)
• Ocean Data Standards et Best
Practices Project (ODSBP)
• Autres standards..?
Raisons pour standardiser
• Les standards fournissent
protection,exactitude et
cohérence aux données,
permettent d’éclaircir les
termes flous, de réduire les
répétitions d’information, et
de documenter les règles
d’utilisation des données.
Standards
Standards de données
« Les standards de données sont les règles permettant de décrire et
d’enregistrer les données. Afin de partager, échanger et comprendre les
données, nous devons standardiser la forme autant que le fond.»
(USGS)
27. Standards
Extensions and the Star Schema
Extensions
● GGBN Suite
● EOL References
● Germplasm Suite
● Trait measurement
● Taxon Description
● Simple Multimedia
● Literature References
● Types and Specimen
● Vernacular Names
● Audobon Media
● Darwin Core Event
Etc… etc…
28. Standards
Extensions et Schéma en étoile
Extensions
● GGBN Suite
● EOL References
● Germplasm Suite
● Trait measurement
● Taxon Description
● Simple Multimedia
● Literature References
● Types and Specimen
● Vernacular Names
● Audubon Media
● Darwin Core Event
Etc… etc…
29. "The idea is there locked inside. All you have to do is remove the
excess stone (Michelangelo).
Normalization
30. "L'idée est là, enfermée à l’intérieur, et tout ce que vous avez à faire
est de retirer l’excès de pierre.” (Michel-Ange)
Normalisation
31. Source: http://community.gbif.org/pg/file/read/49318/gb22-nodes-course-session-02-2015-data-publishing-landscape-en
First Normal Form (1NF)
• Remove duplicative columns
• Create separate tables for related data.
• Identify each row with a primary Key
Second Normal Form (2NF)
• First Normal Form +
• Remove subsets of data for multiple rows
• Create relationships with foreign keys
Third Normal Form (3NF)
• Remove columns not dependant on the
primary key
Reasons to Normalize
• To minimize duplicate
data.
• To minimize or avoid
data modification
issues.
• Simplify queries.
Normalization
What is Data Normalization?
Data Normalization is the process used to organize a database into
efficient tables and columns.
32. Source: http://community.gbif.org/pg/file/read/49318/gb22-nodes-course-session-02-2015-data-publishing-landscape-en
Première Forme Normale (1NF)
• Supprimer des duplications de colonnes
• Créer des tableaux différents pour les
données connexes.
• Identifier chaque ligne avec une clé primaire
Deuxième Forme Normale (2NF)
• Première Forme Normale +
• Supprimer les sous-ensembles de données
sur plusieurs lignes
• Créer des liens avec des clés étrangères
Troisième Forme Normale (3NF)
• Supprimer les colonnes ne dépendant pas
de la clé primaire
Les raisons de la
normalisation
• Minimiser la duplication
des données.
• Minimiser ou éviter les
problèmes dus aux
modifications de
données.
• Simplifier les requêtes
de données.
Normalisation
Qu’est ce que la normalisation des données?
La normalisation des données est la procédure utilisée pour organiser
de manière efficace une base de données sous forme de tableaux et de
colonnes.
37. 21st century = « century of the data »
Data quantity increases exponentially
GBIF is part of this movement!
Well curated and standardized, these data have the
potential to greatly improve our knowledge and
capacities
Publishing
Why Publish Data
38. Pourquoi publier les données ?
21ème siècle = « siècle des données »
La quantité de données augmente exponentiellement
Le GBIF est un acteur de ce mouvement !
Bien mises en forme et standardisées, ces données
ont le potentiel d’améliorer grandement nos
connaissances et aptitudes
Publication
39. Taxonomic research, niche modelling/species
distribution prediction, invasive and alien
species, habitat degradation, interspecific
relationships, ...
But also...
Conservation biology, water management,
eco-tourism, science history, hunting and
fisheries, data repatriation,..
Biodiversity Data Use
After Chapman, 2006
Publishing
40. Recherches taxonomiques,
modélisation/prédiction de la distribution des
espèces, espèces invasives, dégradation des
habitats, relations interspécifiques, ...
Mais aussi...
Organisation de la conservation, gestion de
l’eau, éco-tourisme, histoire des sciences,
chasse et pêche, rapatriement des données,
...
Usage des données de biodiversité
D’après Chapman, 2006
Publication
41. Reasons to Publish
● Taxonomy
● Biogeographic studies
● Species diversity and populations
● Life histories and phenologies
● Endangered, Migratory and Invasive
Species
● Impact of Climate Change
● Ecology, Evolution and Genetics
● Environmental Regionalisation
● Conservation Planning
Source: https://docs.google.com/presentation/d/1iYCb3EdqwcD_Nxk5j_lFgGTLFNEz0Cu54qyUvXlSMgs/edit#slide=id.g163ca52ab8_1_7
Publishing
● Natural Resource Management
● Agriculture, Forestry, Fisheries
and Mining
● Health and Public Safety
● Bioprospecting
● Forensics
● Border Control and Wildlife Trade
● Education and Public Outreach
● Ecotourism and Recreational
Activities
● Society and Politics
● Human Infrastructure Planning
42. Raisons de Publier
● Taxonomie
● Études biogéographiques
● Diversité des espèces et Populations
● Traits de vie and phénologies
● Espèces Menacées, Migratoires et
Envahissantes
● Conséquences du Changement
Climatique
● Écologie, Évolution et Génétique
● Régionalisation Environnementale
● Planification de la Conservation
Source: https://docs.google.com/presentation/d/1iYCb3EdqwcD_Nxk5j_lFgGTLFNEz0Cu54qyUvXlSMgs/edit#slide=id.g163ca52ab8_1_7
Publication
● Gestion des Ressources Naturelles
● Agriculture, Sylviculture, Pêcheries et
Activités Minières
● Santé et Sécurité Publique
● Bioprospection
● Médecine Légale
● Contrôle des Frontières et du
Commerce d’Espèces Sauvages
● Éducation et Sensibilisation Publique
● Écotourisme et Activités Récréatives
● Société et Politiques
● Planification des Infrastructures
Humaines
43. Barriers to data publishing
Publishing
● Lack of knowledge
● Lack of understanding
● Lack of will
● Perceived data value
● Privacy concerns
● Lack of authorization
● Lack of time / planning
● Lack of capacity
● Lack of funding
● Lack of infrastructure
Psychological
&
cultural
barriers
Practical
barriers
Capacity
barriers
Institutional
barriers
44. Obstacles à la Publication
Publication
● Manque de connaissance
● Manque de compréhension
● Manque de volonté
● Valeur perçue des données
● Questions de confidentialité
● Absence d'autorisation
● Manque de temps/planning
● Manque de moyens
● Manque de fonds
● Manque d'infrastructures
Obstacles
psychologiques
et culturels
Obstacles
pratiques
Obstacles liés aux
ressources
Obstacles
institutionnels
45. ● Refuse to share.
● Refuse to share until they have exhausted
the planned use of the data.
● Will only share their data for a fee.
● Will only share data under specific
restrictions.
● Agree to share data openly.
Data restriction levels
Publishing
46. Niveaux de restriction
Publication
● Refus de partager.
● Refus de partager jusqu'à ce que l'utilisation
prévue des données soit terminée.
● Partage payant des données.
● Partage des données sous restrictions.
● Partage libre des données.
47. ● Facilitate access to financial support.
● Call upon commitments or legal mandates.
● Call upon open access / moral principles.
● Show the benefits of a better data management.
● Show the benefit for their scientific careers.
● Peer pressure.
● Start / support big digitization programmes.
● Start / support data repatriation efforts.
Incentives for Publishing
Publishing
48. Incentives pour la publication
Publication
● Faciliter l'accès à un soutien financier.
● Appel à des engagements ou des mandats légaux.
● Appel à un accès ouvert/principes moraux.
● Montrer les avantages d'une meilleure gestion des données.
● Montrer les avantages pour les carrières scientifiques.
● Pression des pairs
● Démarrer/soutenir de grands programmes de numérisation.
● Démarrer/soutenir les efforts de rapatriement des données.
49. Promotion of Data Publishing – EXAMPLES
http://community.gbif.org/pg/forum/topic/48616/precourse-activity-promoting-data-publishing/
Publishing
Challenges
• Not wanting to publish
and/or not wanting to
publish all the data
• Technical threshold of an
IPT
• Restrictive licensing of data
Strategies
• Start smaller – meta data only
• Promote one-off publishing
with multiple exposures
• Provide hosted IPTs to
eliminate technical threshold
• Illustrate licensing with telling
examples.
• Promote and organize
trainings to bring reluctant
publishers in with an easier
“sell” like data papers.
50. Promotion de la publication de données - EXEMPLE
http://community.gbif.org/pg/forum/topic/48616/precourse-activity-promoting-data-publishing/
Publication
Stratégies
• Commencez petit - seulement les
méta-données
• Promotion du fait qu’avec une
seule publication au GBIF les
données seront exposées dans
de multiples réseaux
• Fournir des IPTs hébergés pour
éliminer les barrières techniques
• Illustrer les licences avec des
exemples éloquents.
• Promouvoir et organiser des
formations sur les « data
papers »
Défis
• Ne pas vouloir publier et/
ou ne pas vouloir publier
toutes les données
• Exigences/ capacities
techniques pour utiliser
l’IPT
• Licences restrictives des
données