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Évaluation des données recueillies
Sources d’information factuelle - Panorama et validation des données
K31 v1 Article de référence

Évaluation des données recueillies
Sources d’information factuelle - Panorama et validation des données

Auteur(s) : Christian DUTHEUIL

Date de publication : 10 nov. 2002 | Read in English

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1 - Accès aux sources d’information

  • 1.1 - Supports de distribution
  • 1.2 - Moyens de recherche
  • 1.3 - Courtage en information
  • 1.4 - Moyens pratiques d’accès

2 - Panorama des sources scientifiques

  • 2.1 - Données spectroscopiques et cristallographiques
  • 2.2 - Propriétés physiques et thermodynamiques
  • 2.3 - Données cinétiques et données sur les réactions
  • 2.4 - Données nucléaires

3 - Panorama des sources technologiques

  • 3.1 - Banques de données sur les composés chimiques
  • 3.2 - Données de génomique et de protéonique
  • 3.3 - Données sur les micro-organismes
  • 3.4 - Catalogues industriels
  • 3.5 - Données sur les matériaux
  • 3.6 - Données d’application
  • 3.7 - Données sur la propriété industrielle

4 - Panorama des sources d’environnement industriel

  • 4.1 - Données à caractère économique
  • 4.2 - Données d’environnement et de sécurité
  • 4.3 - Données normatives
  • 4.4 - Données factuelles dans les banques bibliographiques
  • 4.5 - Données dans les périodiques en texte intégral
  • 4.6 - Miscellanées

5 - Évaluation des données recueillies

  • 5.1 - Identification de la donnée
  • 5.2 - Spécification de la donnée
  • 5.3 - Contrôle de cohérence des données
  • 5.4 - Systèmes d’information opérationnels

6 - Conclusion

Sommaire

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Auteur(s)

  • Christian DUTHEUIL : Président de la Société française pour le développement de l’information en chimie (SFDIC)

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INTRODUCTION

Un panorama, à la différence d’un inventaire, ne prétend pas à l’exhaustivité. Son but est de donner une vue d’ensemble des ressources disponibles, de l’importance relative des types de données les unes par rapport aux autres, de présenter les produits les plus représentatifs selon les critères de notoriété reconnus par les professionnels du domaine. Les informations susceptibles de varier rapidement n’ont pas été systématiquement retenues. Les adresses de sites Internet, la disponibilité sur un serveur de banques de données... quand elles sont mentionnées, doivent toujours être contrôlées sur les annuaires spécialisés.

Cet article est la suite de l’article Sources d’information factuelle- Moyens : Sources d’information factuelle. Moyens, paru dans ce traité.

Le lecteur pourra aussi consulter dans ce traité et du même auteur la référence [4].

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-k31

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5. Évaluation des données recueillies

L’acquisition d’une donnée factuelle a généralement pour but d’initialiser un calcul, de nourrir un système d’évaluation. Il faudra donc s’assurer des qualités de la donnée recueillie afin de déter-miner le degré de confiance qu’il est possible de lui accorder.

5.1 Identification de la donnée

Une donnée peut être :

  • mesurée au cours d’une expérience ;

  • calculée par différentes méthodes.

Ce statut de la donnée a un caractère d’évidence pour une donnée numérique, mais il s’applique aussi aux données textuelles et graphiques.

  • Donnée expérimentale

    L’utilisateur doit savoir si la valeur qui lui est proposée est le résultat d’une mesure isolée, d’une moyenne ou de la mesure la plus proche de la moyenne dans un groupe de mesures. Dans ce cas, il est utile de connaître la dispersion des valeurs.

  • Donnée calculée

    Une donnée peut être déterminée par :

    • interpolation de données (expérimentales ou calculées) et vérification ;

    • extrapolation à partir d’une courbe expérimentale ou théorique ; cette méthode n’est valable que pour les valeurs proches de la prolongation de la courbe ;

    • évaluation à l’aide de méthodes mathématiques (rigoureuses ou empiriques) ; les algorithmes informatiques étant la traduction (la plus exacte possible) des équations paramétriques, il faut alors préciser les limites de validité (températures et pressions, par exemple) de la méthode et des valeurs des paramètres et coefficients : les meilleurs systèmes se refusent à calculer les données en dehors de ces limites car, bien entendu, il en va de la crédibilité du système d’information.

HAUT DE PAGE

5.2 Spécification de la donnée

  • Méthode de mesure et d’évaluation

    La méthode utilisée doit être identifiée sans ambiguïté. Dans le cas d’un type de méthodes, il faut...

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1 Principaux organismes de documentation

Agence nationale de valorisation de la recherche ANVAR

http://www.anvar.fr

Agence régionale d’information scientifique et technique ARIST

http://www.arist.tm.fr/

  • • Alsace,

  • • Auvergne,

  • • Basse-Normandie,

  • • Bourgogne,

  • • Bretagne,

  • • Centre,

  • • Champagne-Ardenne,

  • • Franche-Comté,

  • • Haute-Normandie,

  • • Ile-de-France,

  • • Languedoc-Roussillon,

  • • Limousin-Poitou-Charentes,

  • • Lorraine,

  • • Martinique,

  • • Midi-Pyrénées,

  • • Nord-Pas-de-Calais,

  • • Paris (BRIST),

  • • Pays-de-la-Loire,

  • • Picardie,

  • • Provence-Alpes-Côte-d’Azur-Corse,

  • • Réunion,

  • • Rhône-Alpes,

  • • Seine-et-Marne-Sud,

  • • Val-d’Oise-Yvelines.

The Material Information Society ASM

http://www.asm.intl.org/

American Society for Testing and Materials ASTM

http://www.astm.org

Association des professionnels de l’information et de la documentation ADBS

http://www.adbs.fr

Association française de normalisation AFNOR

http://www.afnor.fr

Association nationale de la recherche technique...

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