CENHTOR (Centre de ressourcEs Numériques des Humanités et des TerritOiRes) est un portail (logiciel Omeka) qui valorise les données et les éditorialise. Il en permet la consultation et le visionnage de collections électroniques de toute nature.
La plateforme [Cenhtor] permet l’analyse, la fouille et l’exploitation des données via leur numérisation, nettoyage, indexation, enrichissement, mise en ligne, archivage et stockage ; elle doit contribuer au développement d’une mémoire vive et originale du territoire en lien avec les acteurs politiques, institutionnels ou associatifs. Faisant partie intégrante d’une offre complète de services sur les sciences ouvertes, elle offre à tous les chercheurs une solution à la fois en termes d’archivage pérenne et de valorisation. Elle trouve sa place dans l’offre diversifiée de solutions d’entrepôt et de valorisation proposée sur le site lorrain". (passage extrait du site de la MSH)
Pour consulter cette plateforme : https://msh-lorraine.fr/nos-services/plateforme-cenhtor
DOREL (DOnnées de REcherche Lorraines) est l’entrepôt de données de l'Université de Lorraine (logiciel libre Dataverse) intégré à la plateforme nationale https://recherche.data.gouv.fr et appelé fusionné complètement avec elle à l'horizon 2024. Il s'agit de référencer les données, avec un appareil de méta-données moissonnable et de leur octroyer un DOI (Digital Object Identifier, identifiant numérique pour un objet scientifique que l'on souhaite rendre citable. Un DOI est unique et pérenne, il est couplé à des métadonnées et fournit un lien stable vers un objet scientifique et sa description)
Pour consulter cette plateforme :
Entrepôt DOREL proprement dit : https://dorel.univ-lorraine.fr
Tout l'accompagnement aux données à l'université de Lorraine : https://scienceouverte.univ-lorraine.fr/donnees-de-la-recherche/
La politique de l'UL et l'accompagnement à la diffusion des connaissance : https://scienceouverte.univ-lorraine.fr/
Pour consulter des dépôts
la collection du Bureau des longitudes dans DOREL, qui consiste en une publication d'extractions de la base maintenue par les Archives Henri-Poincaré sous Omeka,
https://dorel.univ-lorraine.fr/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.12763/FQCHN1
https://dorel.univ-lorraine.fr/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.12763/CJT04X
https://dorel.univ-lorraine.fr/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.12763/F3AR2Q
A terme, portails Omeka et entrepots Dataverse pourront interagir pour mutualiser les fonctionnalités.
Appuis
La MSH apporte un appui à l'enrichissement des données pour dépôt sur Plateforme SHS CENTHOR https://msh-lorraine.fr/nos-services/plateforme-cenhtor/
Le Comité Opérationnel pour les Données de la Recherche apporte un accompagnement personnalisé à travaers l'adresse e-mail générique suivante :
Il est conseillé de prendre contact en amont de tout lancement de projet (données et/ou édition de données), avec Florence Bouchet, IER, qui glane les requêtes SHS derrière cette adresse générique.
Financements
Plusieurs modalités de co-financements sont à trouver :
Financements européens : https://eosc-portal.eu/ & https://www.eosc.eu
Valorisation non économique de l'UL : expertise des projets tous les 2 ans par la commission dédiée, budget sur 2 ans (pièce jointe), maturité du projet requise
MSH (dans le cadre du CPER COVD 2020-2025) : enveloppe de fonctionnement encore en attente d'être concrétisée au niveau de la région
Pôle (Co-financement avec les UR, eventuellement la MSH, l'établissement ou autres financeurs extérieurs) : somme capée en attente de décisions du conseil du pôle, co-financement extérieur requis pour péréniser le budget sur 2 ans minimum
NB : Se rajoute à cela EXPLOR (traitement quantitatif des données) https://explor.univ-lorraine.fr/aide-faq/
Le mésocentre EXPLOR est l’outil de calcul mutualisé de l’Université de Lorraine. Son objectif principal est de fédérer les moyens techniques et humains nécessaires à l’accompagnement de la recherche dans tous les domaines impliquant les besoins en calcul intensif. En outre, ses capacités de stockage importantes doivent lui permettre de répondre à un besoin croissant de traitement massif de données.