Recommandations du CS du CNRS

Le Conseil scientifique du CNRS a organisé, conjointement avec la Direction de l’information scientifique et technique, une journée « Données de la recherche » au cours de laquelle quatre recommandations ont été votées :

Recommandation concernant la révision de la Directive sur le droit d’auteur

Recommandation concernant les données de recherche

Recommandation sur l’appel de Jussieu et la bibliodiversité

Recommandation sur l’application de la loi pour une République numérique et l’auto-archivage

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Future directive UE sur le droit d’auteur : chercheurs entre espoirs et inquiétudes | Le Club de Mediapart

Frédéric Hélein, membre de la Bibliothèques Scientifique Numérique 7 et directeur scientifique du RNBM, analyse l’enjeu pour les chercheurs de la directive européenne sur le droit d’auteur en cours de révision à Bruxelles. Le futur texte aura des conséquences profondes sur la diffusion de la recherche et sur des nouvelles pratiques scientifiques, comme la fouille de textes et de données.

Source : Le Club de Mediapart – Future directive UE sur le droit d’auteur : chercheurs entre espoirs et inquiétudes

Text and Data Mining – Données de la Recherche

L’article sur la fouille de textes et de données est mis à jour régulièrement (dernières modifications : le 27 février 2017). Il comporte l’essentiel des documents et évènements liés à cette thématique.
Il est divisé en cinq parties :

  • Union européenne – Commission et Parlement
  • France
  • Royaume-Uni
  • Rapports, articles et prises de position
  • Elsevier

Source : Données de la Recherche – Text and Data Mining

Text Analyzer, une autre manière de rechercher des textes dans Jstor | Observatoire des technologies de l’IST

Le blog ‘Jstor Labs’ publie, ce 6/03/17, un billet présentant ‘Text analyser‘, un nouvel outil (en mode béta) de recherche de livres ou d’articles dans la base JSTOR. […]

Dans le premier écran on saisit par copier coller un article, un résumé, et même une image ! En téléchargement, les formats acceptés sont : csv, doc, docx, gif, htm, html, jpg, jpeg, json, pdf, png, pptx, rtf, tif (tiff), txt, xlsx.

[…] Text Analyzer reconnait ensuite les termes présents dans le texte saisi et identifie les termes et demande à l’utilisateur de modifier la priorisation par défaut ou de rajouter les termes. Les documents retrouvés avec les termes s’affichent dans la partie droite.

L’information

Source : Observatoire des technologies de l’IST – Text Analyzer, une autre manière de rechercher des textes dans Jstor