Skills4EOSC – projet de profils de carrière pour la science ouverte – Compétences minimales viables (MVS)

 28 Février 2023

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Ce bref document invite à commenter les ensembles de compétences minimales viables (MVS) proposés pour l’European Open Science Cloud (EOSC) conçu par le projet Skills4EOSC. Les MVS s’appuient sur des cadres de compétences et des ressources établis qui définissent la mission, les activités ou les résultats de la science ouverte attendus des rôles pertinents. Les MVS en font la synthèse et dressent le profil de chaque rôle, ce qui permet d’élaborer de nouveaux programmes d’études, de carrière et de cours. Un format de MVS simple est proposé pour articuler les aptitudes et les compétences clés qui permettent aux chercheurs, aux professionnels et aux parties prenantes de répondre aux attentes de l’EOSC en matière de science ouverte.

Table des matières
1 Résumé
1.1 Introduction des ensembles de compétences minimales viables
1.2 Définition
1.3 Méthode et exemple : les MVS pour les décideurs politiques
1.4 Relation avec les travaux existants
1.5 Rôles : Priorités actuelles des MVS
2 Exemple de MVS pour les décideurs politiques
3 Conception des MVS
4 Prochaines étapes
4.1 Définition des rôles pour les MVS et diffusion d’un catalogue de MVS
4.2 Intégration des compétences ELSI
4.3 Marquage par mot-clé des MVS
4.4 Alignement sur les résultats de la task force de l’association EOSC
4.5 Mise en place du processus de création et de publication des MVS
5 Sources pour le développement des MVS
6 Références

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1. Résumé

1.1 Introduction des ensemble de compétences minimales viables

L’une des principales priorités de Skills4EOSC est de hiérarchiser et de définir l’« ensemble des compétences minimales viables » (MVS) pour les acteurs de l’EOSC, comme les chercheurs et les divers rôles professionnels qui les aident à ouvrir efficacement la science, ainsi que les décideurs politiques et les autres parties prenantes. Le MVS est une ressource clé pour l’objectif principal du projet, qui est de faire progresser les compétences en matière de science ouverte.

La notion de produit « minimal viable » est bien établie dans le développement agile de logiciels. Elle a récemment été appliquée à la conception de l’EOSC lui-même, et l’« EOSC minimal viable » est basé sur un « sous-ensemble de ressources de l’EOSC nécessaires pour développer la valeur ajoutée et les opportunités que l’EOSC doit fournir à un moment donné dans le temps, considérées comme essentielles ». De la même manière, les MVS sont un sous-ensemble de compétences essentielles pour accomplir la mission de la science ouverte, et sont dérivées de ressources existantes (par exemple, les cadres ou les rapports de compétences).
Les MVS contribueront à combler les lacunes identifiées dans l’agenda stratégique pour la recherche et l’innovation de l’EOSC, à savoir le manque d’expertise en ce qui concerne la science ouverte et les données, l’absence de définition claire des profils professionnels en matière de données et des carrières correspondantes, ainsi que des ressources de formation fragmentaires. En établissant le profil du rôle de chaque acteur de l’EOSC, le MVS aidera les formateurs à identifier les principaux éléments des cours et des programmes dont ils ont besoin pour renforcer les capacités dans ces rôles, en se basant dans chaque cas sur des cadres et des ressources de compétences pertinents.

Veuillez utiliser notre questionnaire d’enquête sur l’UE pour nous faire part de vos commentaires. Nous vous invitons à nous partager vos retours sur l’approche du MVS décrite dans le présent document, y compris sur le format des exemples que nous proposons, leur contenu et les priorités que nous identifions pour les profils ultérieurs.

1.2 Définition

Un ensemble de compétences minimales viables (MVS) décrit les compétences et les concepts essentiels requis pour obtenir des résultats en matière de science ouverte pour les communautés et les organisations. Chaque MVS permet pour chaque rôle lié à la recherche d’identifier sa mission de science ouverte, les activités typiques à entreprendre pour atteindre de bonnes pratiques de science ouverte et les savoir-faire et compétences essentiels requis pour cela. Un MVS peut être associé à un profil de carrière décrivant les variations disciplinaires de ces savoir-faire et compétences. Il peut également fournir des conseils sur l’amélioration des niveaux de compétence nécessaires à l’évolution de la carrière.
Chaque MVS est spécifique à un rôle, mais un rôle peut être décrit par différents titres lorsque ceux-ci sont très étroitement liés, c’est-à-dire qu’ils partagent substantiellement la même mission pour la science ouverte et 80 % de leurs activités, savoir-faire et compétences.

1.3 Méthode et exemple : les MVS pour les décideurs politiques

Le projet Skills4EOSC comprend plusieurs work packages (WP) qui utiliseront le MVS pour tenir au courant de l’avancée de leur travail le développement de programmes d’études et de formation. La tâche de production du MVS (T2-1) a bénéficié du retour d’information fourni par les partenaires de ces WP, afin de s’assurer que sa conception et son contenu répondent à leurs besoins. Lors de la rédaction de chaque MVS, effectuée à partir de recherches documentaires, notre approche consistait également à déterminer l’implication directe du WP « utilisateur » dans chaque cas, ainsi que la contribution d’un WP parallèle visant à apporter des conseils sur les aspects des compétences ELSI (éthiques, juridiques et sociales) de chaque tâche du WP. Le premier exemple fourni dans ce rapport illustre les résultats de ce processus. Il s’agit d’un projet de travail qui sera annoté dans le futur, afin d’inclure des mots-clés et de mieux refléter l’aspect des compétences ELSI des savoir-faire et compétences essentiels.

1.4 Relation avec les travaux existants

Les MVS sont élaborés à partir d’un large éventail de travaux récents visant à définir les compétences relatives à l’EOSC, et en particulier pour les rôles relevant de la rubrique générale des « professionnels des données de la recherche ». Ces sources sont référencées dans une bibliographie Zotero décrite à la section 5, qui énumère également les références clés pour la conception du MVS et la sélection des rôles. Il s’agit notamment des résultats du groupe de travail de l’EOSC sur les compétences et la formation, des projets FAIRsFAIR et OBERRED, de la matrice d’évaluation des carrières en science ouverte et du groupe d’intérêt de la RDA sur la professionnalisation de la gestion des données. Nous nous alignons également sur des travaux plus spécifiques menés dans des domaines pertinents tels que l’élaboration des politiques (Joint Research Council) et la science des données (EDISON).

1.5 Rôles : Priorités actuelles du MVS

Le MVS vise à répondre aux besoins de formation d’une partie des « acteurs de l’EOSC ». La section 4 décrit l’éventail plus large des rôles que nous pourrions inclure dans le cadre de ce travail. La première série de profils comprend :

• les décideurs politiques ;
• les intendants, curateurs, bibliothécaire, et les gestionnaires de données ;
• les « courtiers du savoir » (Knowledge Brokers), les fonctionnaires ;
• les responsables du service RI, les professionnels de l’assistance aux utilisateurs ;
• les étudiants de premier cycle, les chercheurs (en début de carrière, chercheurs principaux) ;
• les conseillers juridiques et en éthique.

2. Exemple de MVS pour les décideurs politiques

Deux projets de MVS ont été rédigés, visant à répondre aux besoins de formation des décideurs politiques dans deux catégories. La première (« type 1 ») s’adresse aux décideurs politiques de la recherche, qui veulent faciliter la production de la science ouverte. La seconde catégorie (« type 2 ») inclut de manière plus large des décideurs politiques qui s’intéressent à d’autres questions politiques et à l’utilisation des résultats de la science ouverte pour éclairer leur travail. Les travaux ultérieurs sur ces profils et sur d’autres sont décrits dans la section 4.

Type 1 : Décideurs/responsables politiques de la recherche facilitant la science ouverte

Contexte organisationnel :

• ministères (sur la recherche et au-delà) ;
• organisations gouvernementales ;
• agences nationales ;
• organismes de financement nationaux ;
• organismes de recherche ;
• autorités chargées de la protection des données.

Mission de science ouverte pour ce rôle

Ériger une prise de conscience appropriée et des circonstances qui favorisent le soutien des programmes de science ouverte et l’adoption des pratiques de science ouverte pour une prise de décision politique efficace au service du bien commun.

À quels résultats de la science ouverte contribue-t-il ?

« L’objectif principal de cette catégorie de décideurs politiques est de poser les bases d’une

« élaboration de politiques fondée sur des données probantes » (Topp et al. 2018) en créant un environnement favorable à la science ouverte et qui encourage l’utilisation de celle-ci dans la prise de décision et l’élaboration des politiques. Cet objectif est principalement atteint par les moyens suivants :

• mettre en place les cadres, les incitations et le soutien financier appropriés pour améliorer l’application de la science ouverte et assurer un suivi continu ;
• créer des partenariats appropriés avec les principales parties prenantes ;
• constituer une équipe de spécialistes.

Activités principales

• Promouvoir et soutenir la science ouverte.
• Engager tous les publics et les principales parties prenantes concernés.
• Identifier les actions visant à faire progresser les politiques nationales pour les principes FAIR et la science ouverte.
• Comprend l’importance de combler les lacunes en matière de compétences numériques.
• Promouvoir les compétences numériques pour les sciences dont la quantité de données, transférables dans différents secteurs, est importante.
• Mettre en place des politiques ou un cadre stratégique pour promouvoir une ligne de conduite privilégiée pouvant inclure un soutien financier à la recherche.

Savoir-faire et compétences essentielles

• Bonne compréhension de la science ouverte et de ses pratiques.
• Capacité à établir la stratégie, les cadres et la ligne de conduite appropriés pour favoriser et renforcer la science ouverte.
• Capacité à mobiliser les ressources humaines.
• Capacité à mobiliser des ressources financières.
• Capacité à valoriser et à mobiliser les principaux acteurs (lobbying).
• Capacité à identifier la pertinence entre les données probantes et le contexte politique.
• Capacité à évaluer la viabilité financière des résultats politiques.

Type 2 : Décideurs et responsables politiques informés par des données probantes

Contexte organisationnel :

• ministères (sur la recherche et au-delà) ;
• organisations gouvernementales ;
• agences nationales ;
• organismes de financement nationaux ;
• organismes de recherche ;
• autorités chargées de la protection des données.

Mission de science ouverte pour ce rôle

Recueillir des informations par le biais de consultations et de recherches, réduire et extraire à partir des informations pertinentes une politique, un ensemble de politiques ou un cadre stratégique, qui servent à traiter une question spécifique (Commission européenne, Direction générale de la recherche et de l’innovation et  Bureau exécutif de l’EOSC, 2021, p.22).

À quels résultats de la science ouverte contribue-t-il ?

L’objectif de cette catégorie de responsables politiques est de garantir une « élaboration de politiques fondée sur des données probantes » (Topp et al. 2018) en élaborant des politiques fondées sur des données de la recherche crédibles et pertinentes.

Pour ce faire, les moyens suivants sont mis en œuvre :

• recherche approfondie des données ouvertes disponibles et identification des informations opportunes, pertinentes et crédibles ;
• consultation appropriée des chercheurs et d’autres parties prenantes telles que les citoyens, en fonction de la spécificité de leur activité (scientifique ou politicien) et de leur rôle (courtier honnête ou défenseur d’une cause) ;
• synthèse des informations recueillies pour élaborer une politique adaptée à chaque question spécifique.

Activités principales

• Identifier les résultats disponibles de la science ouverte en rapport avec une question nécessitant des mesures politiques.
• Collaborer avec des communautés d’experts pour l’obtention, l’examen et l’évaluation des données et l’élaboration d’une politique.
• Mettre en œuvre un suivi et une évaluation appropriés pour mesurer l’impact d’une politique conçue sur la base des résultats de la science ouverte.
• S’assurer que la production et l’évaluation des éléments de preuves soient inclusives.
• Promouvoir et soutenir la science ouverte.

Savoir-faire et compétences essentiels

• Connaissance des pratiques de la science ouverte : compréhension approfondie de ses possibilités, de ses limites et de ses contraintes dans l’élaboration des politiques, avec une attention particulière sur la vie privée, la sécurité, les principes FAIR et d’autres questions juridiques et éthiques concernant la science ouverte.
• Gestion des connaissances : identifier la pertinence des résultats par rapport à une question spécifique, synthétiser les résultats de la recherche et les réunions, avoir des compétences en matière de gestion des installations afin de comprendre les services et les ressources nécessaires pour mener à bien le travail de la communauté scientifique.
• Gestion du domaine : capacité à contrôler et à évaluer les politiques existantes.
• Évaluation des politiques : capacité à suivre et à évaluer la mise en œuvre des politiques.

Sources d’informations complémentaires :

• OECD, 2020 “Building Digital Workforce Capacity and Skills for Data-Intensive Science.” OECD Science, Technology and Industry Policy Papers 90. https://doi.org/10.1787/e08aa3bb-en.
• Engelhardt, Claudia, Raisa Barthauer, Katarzyna Biernacka, Aoife Coffey, Ronald Cornet, Alina Danciu, Yuri Demchenko, et al. 2022. How to Be FAIR with Your Data. https:/www.univerlag.uni-goettingen.de/handle/3/isbn-978-3-86395-539-7.
• European Commission. Directorate General for Research and Innovation., and EOSC Executive Board. 2021. “Digital Skills for FAIR and Open Science: Report from the EOSC Executive Board Skills and Training Working Group.” LU: Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2777/59065.
• Group, EOSC Glossary Interest. 2020. “EOSC Glossary.” https://doi.org/10.5281/zenodo.4472643
• Topp, Lene, David Mair, Laura Smillie, and Paul Cairney. 2018. “Knowledge Management for Policy Impact: The Case of the European Commission’s Joint Research Centre.” Palgrave Communications 4 (1): 1–10. https://doi.org/10.1057/s41599-018-0143-3 .
• UNESCO. 2022. “Building Capacity for Open Science.” UNESCO Digital Library. 2022. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000383326.locale=en.

3. Conception des MVS

Le MVS sert à fournir une méthode ou un ensemble d’exigences pour une ressource d’apprentissage dans le but d’aider les formateurs et autres acteurs à trouver et à réutiliser les ressources existantes ou à informer leur production de nouvelles ressources d’apprentissage. La conception du MVS inclut des définitions des principaux éléments dans le même modèle que celui utilisé pour l’exemple des décideurs politiques.

Tableau 1. Dictionnaire des éléments du MVS

Les MVS pour les rôles professionnels émergents dans le domaine des données (par exemple, intendant des données) incluront des variations des « savoir-faire et compétences essentiels » pour préciser les niveaux de maitrise qui peuvent être attendus à différents stades de la carrière. Nous proposons d’utiliser les définitions suivantes :

3.1.1 Niveaux de compétence

• De base : connaissance des compétences techniques essentielles et des soft skills requis.
• Intermédiaire : connaissances et expérience dans l’application des compétences techniques pertinentes et des soft skills, exécutées avec confiance et de manière routinière, avec peu ou pas de supervision.
• Avancé : connaissances et expérience dans l’application des compétences techniques pertinentes et des soft skills, pour répondre à des besoins complexes et spécialisés, avec la capacité de superviser d’autres personnes.

3.1.2 Étapes de carrière

1) Étape de base / doctorant praticien de la science ouverte (OSP1) [R1 – R2]
2) Stade intermédiaire / praticien reconnu de la science ouverte (OSP2) [R2-3]
3) Stade avancé / praticien principal de la science ouverte (OSP3) [R3 -R4

Ces étapes sont synthétisées à partir de travaux récents du Centre commun de recherche de la Commission européenne dans le contexte de l’élaboration des politiques (Schwendinger et al, 2022), et des quatre niveaux du Cadre européen pour les carrières de la recherche (Commission européenne, 2011).

3.1.3 Notes

1. La définition de ressource d’apprentissage est tirée de la Learning Resource Metadata Initiative (LRMI)
2. Les ressources d’apprentissage pertinentes doivent être étiquetées/associées au MVS correspondant, mais il n’est pas nécessaire qu’elles soient répertoriées dans le MVS lui-même.
3. Un modèle est proposé ci-dessous dans la figure 1, pour illustrer la manière dont les éléments sont liés les uns aux autres et définir ces relations comme des propriétés. Il est basé sur le modèle défini pour terms4FAIRskills . Les principales différences sont les suivantes :

i) la mission est ajoutée, afin d’être explicite sur la portée de la fonction d’un rôle par rapport à la science ouverte ;
ii) le terme « compétence » est utilisé à la place du terme « concept » ;
iii) le terme « résultat de la science ouverte » est utilisé à la place du terme « lignes directrices pour l’intendance des données » ;
iv) les activités contribuent à la mise en œuvre des résultats ;
v) le terme « ressource » d’apprentissage est utilisé à la place du terme « support », de manière à ce que nous puissions faire correspondre le MVS aux normes des métadonnées pour de telles ressources, et permettre à ces ressources d’être liées au MVS via des termes similaires dans des catalogues ou des registres utilisant ces normes (par exemple dans le portail de l’EOSC).

1.6.3.1 Fig.1 – Éléments et propriétés d’un ensemble de compétences minimales viables

4. Prochaines étapes

4.1. Définition des rôles pour le MVS et diffusion d’un catalogue de MVS

L’ensemble initial de MVS devrait être publié par le biais de Skills4EOSC Deliverable D2.1 à la fin du mois de mai 2023. Il couvrira au moins 10 rôles, le nombre final dépendant de deux facteurs : la mesure dans laquelle nous constatons la nécessité de regrouper des rôles très similaires dans le même MVS et la demande en aval pour que d’autres rôles soient inclus dans l’ensemble initial.

La figure 2 montre l’ensemble des rôles que nous considérons comme entrant dans le champ d’application, les rôles en cours étant mis en évidence (en orange).

4.2 Intégration des compétences ELSI

Les participants au projet Skills4EOSC entreprennent parallèlement un travail d’identification des aspects éthiques, juridiques et sociaux des profils de compétences. Cet aspect sera pleinement intégré dans l’exemple des compétences des décideurs politiques présenté à la section 2, ainsi que dans les autres profils.

4.3 Marquage par mot-clé des MVS

Nous avons l’intention de marquer chaque MVS par des mots-clés issus de vocabulaires contrôlés, afin d’exprimer en termes plus concrets les relations entre un MVS et toutes les ressources d’apprentissage existantes que les formateurs et les personnes en formation souhaiteraient utiliser pour accompagner le MVS. Les deux principales sources de mots-clés qui seront utilisées sont :

• l’ontologie Terms4FAIRskills : elle identifie les compétences relatives aux activités qui peuvent être utilisées pour rendre les données FAIR et les conserver comme tel. Cette ontologie ne couvre pas entièrement la science ouverte. Toutefois, compte tenu des chevauchements importants, nous proposons de marquer le MVS par les mots-clés « activités » et « résultats » avec des termes équivalents de l’ontologie.
• Les parcours d’apprentissage d’EOSC Future : ils définissent les différentes catégories d’acteurs de l’EOSC et identifient les rôles pertinents pour chacun d’entre eux pour lesquels une formation est nécessaire. Nous proposons de marquer le MVS par le mot-clé « mission de la science ouverte », afin de garantir que les utilisateurs du MVS puissent utiliser efficacement les parcours d’apprentissage d’EOSC Future et les ressources de formation auxquelles ces derniers conduisent.

4.4 Alignement sur les résultats de la task force de l’association EOSC

Le travail de Skills4EOSC visant à décrire des profils de rôle et de carrière basés sur des ensembles de compétences minimales viables résonne fortement avec le travail parallèle dans le contexte de l’association EOSC, en particulier les task forces sous l’égide du groupe consultatif sur les carrières et programmes d’études liés à la recherche. Le projet a des membres qui se recoupent avec plusieurs de ces task forces et notre objectif est de chercher à s’impliquer davantage dans leurs travaux dès qu’ils seront disponibles.

4.5 Mise en place du processus de création et de publication des MVS

L’ensemble initial des MVS offrira des profils pour un échantillon significatif des rôles d’acteurs de l’EOSC. Il ne s’agit toutefois pas d’une liste exhaustive, et d’autres travaux seront entrepris pour promouvoir ce format afin d’encourager la collaboration avec des projets et des initiatives qui pourraient bénéficier de son adoption. Dans l’intérêt de la viabilité à long terme de l’approche, nous visons à produire des lignes directrices pour la rédaction et la révision, et à faciliter la soumission des MVS à un comité éditorial. De plus amples détails seront fournis dans le premier résultat du projet, D2.1.

5. Sources pour le développement des MVS

Le MVS se compose de références issues d’autres sources d’information, comme indiqué précédemment. Une bibliographie Zotero a été compilée pour le développement du MVS. Elle est disponible via le lien suivant :

https://www.zotero.org/groups/4892313/task_2.1_landscaping_and_mapping_ski lls_to_professional_profiles/library

La compilation de cette bibliographie a été considérablement facilitée par les efforts du groupe d’intérêt RDA Professionalising Data Stewardship, qui a publié son rapport sur le paysage au cours de la même période. Leur travail est l’une des nombreuses références utilisées pour la rédaction du présent rapport, il est mentionné dans la section suivante.

6. Références

N°	Description/Lien
R1	EOSC Association (2022) Strategic Research and Innovation Agenda (SRIA) of the European Open Science Cloud (EOSC). EOSC Partnership. https://eosc.eu/sria
R2	Manola, N. et al. (editors); European Commission, Directorate-General for Research and Innovation (2021). Digital Skills for FAIR and Open Science: Report from the EOSC Executive Board Skills and Training Working Group. Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2777/59065
R3	European Commission, Directorate-General for Research and Innovation (2011), Towards a European Framework for Research Careers. https://cdn5.euraxess.org/sites/default/files/policy_library/towards_a_european_framework_for_research_careers_final.pdf
R4	Schwendinger, F., Topp, L. and Kovacs, V., (2022) Competences for Policymaking, EUR 31115 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2022, ISBN 978-92-76-53454-9, doi:10.2760/642121, JRC129623. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC129623
R5	OBERRED (2022) Skills Framework https://oberred.eu/skills-framework/
R6	Norwegian Career Assessment Matrix (NOR-CAM) https://www.uhr.no/en/_f/p3/i86e9ec84-3b3d-48ce-8167-bbae0f507ce8/nor-cam-a-tool-box-for-assessment-and-rewards.pdf
R7	OECD (2020), “Building digital workforce capacity and skills for data- intensive science”, OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, No. 90, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/e08aa3bb-en
R8	Ayres, B., Lehtsalu, L., Parton, G., Ádám Száldobágyi, Warren, E., Whyte, A., & Zimmer, N. (2022). RDA Professionalising Data Stewardship – Current Models of Data Stewardship: Survey Report. Research Data Alliance. https://doi.org/10.15497/RDA00075
R9	Mijke Jetten, Marjan Grootveld, Annemie Mordant, Mascha Jansen, Margreet Bloemers, Margriet Miedema, & Celia W.G. van Gelder. (2021). Professionalising data stewardship in the Netherlands. Competences, training and education. Dutch roadmap towards national implementation of FAIR data stewardship (1.1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.4623713

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NOTE SUR LES DROITS D’AUTEUR

Le projet Skills4EOSC a reçu un financement provenant du programme pour la recherche et l’innovation Horizon Europe de l’Union européenne dans le cadre de l’accord de subvention n° 101058527 et du UK Research and Innovation (UKRI) dans le cadre de la garantie de financement Horizon Europe du gouvernement britannique [numéro de subvention 10040140]

Ce travail réalisé par les Parties du projet Skills4EOSC est protégé par une licence internationale Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Le projet Skills4EOSC est cofinancé par le programme Horizon Europe de l’Union européenne (subvention n° 101058527) et par le UK Research and Innovation (UKRI) dans le cadre de la garantie de financement Horizon Europe du gouvernement britannique (subvention n° 10040140).

BORDEREAU DE LIVRAISON

Date	Nom	Partenaire/Activité	Date
De	Angus Whyte	UEDIN/ T2.1	28.02.23
Modéré par	Dominique Green	UEDIN/ WP2	28.02.23
Contributeur	Karla Avanço	AMU/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Sara Di Giorgio	GARR/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Arnaud Gingold	OPERAS-AMU/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Laurence Horton	UEDIN/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Bojana Koteska	UKIM/ T2.1	27.02.23
Contributeur	Katerina Kyprianou	GRNET/ WP3	17.01.23
Contributeur	Ognjen Prnjat	GRNET/ WP3	17.01.23
Contributeur	Päivi Rauste	CSC/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Luca Schirru	KUL/ ELSI WP	28.02.23
Contributeur	Claire Sowinski	INIST- CNRS/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Gabriela Torres Ramos	INIST- CNRS/ T2.1	15.12.22
Contributeur	Nida van Leersum	TU-DELFT/ T2.1	27.02.23
Approuvé par	Emma Lazzeri	SGARR	28.02.23

REGISTRE DES DOCUMENTS
Version Date Commentaire Auteur
v.0.1 27.02.2023 Projet initial basé sur les résultats internes de la tâche T2.1 et du WP2, la collaboration du WP3 sur les MVS des décideurs politiques, ainsi qu’une consultation et un retour d’information plus larges sur le projet. Angus Whyte (UEDIN), Dominique Green (UEDIN),
Sara Di Giorgio (GARR).
v.1 28.02.2023 Projet complet Idem

Partenaire principal	Digital Curation Centre (UEDIN)
Version	1.0
Statut	Version ouverte à la co-création – consultation publique
Diffusion Niveau	PUBLIC
Lien vers le document	https://doi.org/10.5281/zenodo.7686263
DOI	10.5281/zenodo.7686263

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