Le Projet Living Data propose annuellement des cours de 3 mois destinés à former les personnes étudiant aux cycles supérieurs à la gestion des données, à la reproductibilité, à la synthèse des données et à la collaboration
GESTION DES DONNÉES REPRODUCTIBLESIl reste encore des places disponibles — les candidatures doivent être déposées avant le 15 juillet 2026. La priorité est accordée aux étudiants de troisième cycle des universités McMaster, Dalhousie, Carleton, Guelph et Queens.
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Faites le test R (en anglais seulement)Vous devez maîtriser la programmation en R à un niveau intermédiaire, comme en témoigne l’obtention d’un score d’au moins 15 sur 25 à notre questionnaire de compétences en R (veuillez joindre une capture d’écran de votre score final à votre candidature).
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SYNTHÈSE COLLABORATIVE DES DONNÉE
Les inscriptions pour le cours du printemps 2027 seront ouvertes du 8 septembre au 8 octobre 2026
Inscription Les liens pour postuler seront publiés lorsque la période d’inscription sera ouverte.
Inscription Les liens pour postuler seront publiés lorsque la période d’inscription sera ouverte.
Descriptions des cour
GESTION DES DONNÉES REPRODUCTIBLES
2026-2027 Responsables du cours et mentors : Diane Srivastava (UBC), Sally Taylor (UBC), David Hunt (McGill) et Bryan Currinder (UBC)
Ce cours enseigne les meilleures pratiques de gestion des données en recherche en écologie et en évolution et inclut une expérience pratique de récupération d’un jeu de données au sein d’une petite équipe. Il s’agit de l’un des premiers cours de gestion des données reproductibles au Canada spécifiquement axés sur l’écologie, l’évolution et les sciences de l’environnement. Nous utiliserons une combinaison d’enseignement, d’activités en classe et de travaux en petits groupes pour examiner toutes les étapes du cycle de vie des données de recherche, depuis la collecte et le stockage des données jusqu’à leur organisation (conception de bases de données, principes de données « propres », versionnage), leur nettoyage (évaluation de la qualité, normes de données géospatiales et taxonomiques) et leur partage (métadonnées et documentation, archivage et accès aux données dans des dépôts numériques selon les nouveaux principes FAIR). Chaque étudiant et étudiante travaillera progressivement à l’élaboration d’un plan de gestion des données pour ses propres données de recherche et préparera également, en petits groupes, un ensemble de données biologiques existant en vue de son archivage à l’aide de scripts R. Il est prévu que les personnes étudiantes puissent inclure le DOI des jeux de données archivés dans leur CV professionnel. Les étudiants et étudiantes apprendront également à intégrer les pratiques recommandées en science ouverte dans leurs flux de travail de recherche individuels et collaboratifs, et à utiliser des plateformes et des outils numériques pour faciliter la collaboration, garantir la transparence, permettre les préenregistrements et mettre en œuvre le contrôle des versions et le suivi de la provenance
Ce cours enseigne les meilleures pratiques de gestion des données en recherche en écologie et en évolution et inclut une expérience pratique de récupération d’un jeu de données au sein d’une petite équipe. Il s’agit de l’un des premiers cours de gestion des données reproductibles au Canada spécifiquement axés sur l’écologie, l’évolution et les sciences de l’environnement. Nous utiliserons une combinaison d’enseignement, d’activités en classe et de travaux en petits groupes pour examiner toutes les étapes du cycle de vie des données de recherche, depuis la collecte et le stockage des données jusqu’à leur organisation (conception de bases de données, principes de données « propres », versionnage), leur nettoyage (évaluation de la qualité, normes de données géospatiales et taxonomiques) et leur partage (métadonnées et documentation, archivage et accès aux données dans des dépôts numériques selon les nouveaux principes FAIR). Chaque étudiant et étudiante travaillera progressivement à l’élaboration d’un plan de gestion des données pour ses propres données de recherche et préparera également, en petits groupes, un ensemble de données biologiques existant en vue de son archivage à l’aide de scripts R. Il est prévu que les personnes étudiantes puissent inclure le DOI des jeux de données archivés dans leur CV professionnel. Les étudiants et étudiantes apprendront également à intégrer les pratiques recommandées en science ouverte dans leurs flux de travail de recherche individuels et collaboratifs, et à utiliser des plateformes et des outils numériques pour faciliter la collaboration, garantir la transparence, permettre les préenregistrements et mettre en œuvre le contrôle des versions et le suivi de la provenance
SYNTHÈSE COLLABORATIVE DES DONNÉE
2026-2027 Responsables du cours et mentors : Kerri Finlay (U of Regina), Andrea Paz (UdeM), David Hunt (McGill), Bryan Currinder (UBC), Diane Srivastava (UBC)
Ce cours prépare les étudiants et étudiantes à travailler efficacement au sein de petites équipes de recherche hautement collaboratives (groupes de travail) pour aborder des questions complexes en écologie, en évolution et en sciences de l’environnement. La première partie de ce cours offrira un aperçu des approches de synthèse des ensembles de données hautement structurés et provenant de sources multiples qui caractérisent l’écologie, l’évolution et la recherche environnementale. Y seront traitées la collecte, l’intégration, l’analyse et la visualisation des données. Les méthodes abordées incluront les modèles hiérarchiques, la méta-analyse, l’intégration de modèles et la mise à jour de modèles, offrant ainsi aux étudiants et étudiantes un guide pour naviguer entre ces méthodes et identifier celles à utiliser dans leurs recherches. Ce cours aborde également des concepts importants pour une recherche scientifique efficace en équipe, notamment : la communication interdisciplinaire et interculturelle, l’animation de réunions, la négociation des rôles, la résolution des conflits, le flux de travail de l’équipe, la collaboration numérique, la propriété intellectuelle et l’organisation des groupes de travail. Une attention particulière sera portée à la prise en compte des rapports de force et à la promotion de la diversité dans la collaboration. Dans la deuxième partie du cours, les étudiants et étudiantes mettront ces compétences en pratique au sein d’un groupe de travail, en personne ou en ligne. Veuillez noter que les groupes de travail en personne nécessiteront une présence à temps plein à une rencontre de cinq jours quelque part au Canada, tous les frais de déplacement seront couverts par le l’ICEE et d’autres bailleurs de fonds. Les groupes de travail donnent souvent lieu à des publications coécrites après la fin du cours. Les étudiants et étudiantes développeront également des compétences en programmation R, en gestion de versions avec Git, en recherche collaborative, en méthodologies reproductibles et en analyse de données.
Ce cours prépare les étudiants et étudiantes à travailler efficacement au sein de petites équipes de recherche hautement collaboratives (groupes de travail) pour aborder des questions complexes en écologie, en évolution et en sciences de l’environnement. La première partie de ce cours offrira un aperçu des approches de synthèse des ensembles de données hautement structurés et provenant de sources multiples qui caractérisent l’écologie, l’évolution et la recherche environnementale. Y seront traitées la collecte, l’intégration, l’analyse et la visualisation des données. Les méthodes abordées incluront les modèles hiérarchiques, la méta-analyse, l’intégration de modèles et la mise à jour de modèles, offrant ainsi aux étudiants et étudiantes un guide pour naviguer entre ces méthodes et identifier celles à utiliser dans leurs recherches. Ce cours aborde également des concepts importants pour une recherche scientifique efficace en équipe, notamment : la communication interdisciplinaire et interculturelle, l’animation de réunions, la négociation des rôles, la résolution des conflits, le flux de travail de l’équipe, la collaboration numérique, la propriété intellectuelle et l’organisation des groupes de travail. Une attention particulière sera portée à la prise en compte des rapports de force et à la promotion de la diversité dans la collaboration. Dans la deuxième partie du cours, les étudiants et étudiantes mettront ces compétences en pratique au sein d’un groupe de travail, en personne ou en ligne. Veuillez noter que les groupes de travail en personne nécessiteront une présence à temps plein à une rencontre de cinq jours quelque part au Canada, tous les frais de déplacement seront couverts par le l’ICEE et d’autres bailleurs de fonds. Les groupes de travail donnent souvent lieu à des publications coécrites après la fin du cours. Les étudiants et étudiantes développeront également des compétences en programmation R, en gestion de versions avec Git, en recherche collaborative, en méthodologies reproductibles et en analyse de données.
Dates et heure
GESTION DES DONNÉES REPRODUCTIBLES
Session d’automne (8 sept. au 3 déc. 2026) (pas de cours du 9 au 13 nov.)
* Pour les étudiants et étudiantes de la Colombie-Britannique et de la Saskatchewan, l’heure du cours sera décalée d’une heure après le changement d’heure dans le reste du Canada à la fin de l’heure d’été.
- Mardi/Jeudi 9 h à 10 h 30 heure du Pacifique / 10 h à 11 h 30 après le 1er novembre*
- Mardi/Jeudi de 10 h à 11 h 30, heure des Rocheuses
- Mardi/Jeudi 10 h à 11 h 30, heure de la Saskatchewan / 11 h à 12 h 30 après le 1er novembre*
- Mardi/Jeudi de 11 h à 12 h 30, heure du Centre (Manitoba)
- Mardi/Jeudi 12 h à 13 h 30, heure de l’Est
- Mardi/Jeudi de 13 h à 14 h 30, heure de l’Atlantique
- Mardi/Jeudi de 13 h 30 à 15 h, heure de Terre-Neuve-et-Labrador
* Pour les étudiants et étudiantes de la Colombie-Britannique et de la Saskatchewan, l’heure du cours sera décalée d’une heure après le changement d’heure dans le reste du Canada à la fin de l’heure d’été.
SYNTHÈSE COLLABORATIVE DES DONNÉE
Session du printemps (11 janvier au 7 avril 2027) (Groupe de travail en personne du 15 au 19 février) (pas de cours du 1er au 5 mars)
* Pour les étudiants et les étudiantes de la Colombie-Britannique et de la Saskatchewan, l’heure du cours sera avancée d’une heure après le changement d’heure dans le reste du Canada au début de l’heure d’été.
- Lundi/Mer. 9 h à 10 h 30, heure du Pacifique / 8 h à 9 h 30 après le 14 mars*
- Lundi/Mer. 10 h à 11 h 30, heure des Rocheuses
- Lundi/Mer. 10 h à 11 h 30, heure de la Saskatchewan / 9 h - 10 h 30 après le 14 mars*
- Lundi/Mer. 11 h à 12 h 30, heure du Centre (Manitoba)
- Lundi/Mer. 12 h à 13 h 30, heure de l’Est
- Lundi/Mer. 13 h à 14 h 30, heure de l’Atlantique
- Lundi/Mer. 13 h 30 à 15 h, heure de Terre-Neuve-et-Labrador
* Pour les étudiants et les étudiantes de la Colombie-Britannique et de la Saskatchewan, l’heure du cours sera avancée d’une heure après le changement d’heure dans le reste du Canada au début de l’heure d’été.
Foire aux questions (FAQ)
SUIS-JE ADMISSIBLE ?
Ces cours sont ouverts aux étudiants et étudiantes des cycles supérieurs en écologie, en évolution et en sciences de l’environnement affiliés à une organisation membre de l’ICEE, notamment plusieurs universités canadiennes, la Société canadienne d’écologie et d’évolution (SCEE) et le Canadian Rivers Institute (CRI). Vous trouverez la liste des organisations membres de l’ICEE ici. Pour s’inscrire par l’intermédiaire de la SCEE ou du CRI, la personne étudiante ou encore son ou sa directrice doit en être membre.
CES COURS SONT-ILS VIRTUELS ?
Le cours « Gestion des données reproductibles » est entièrement virtuel.
Le cours « Synthèse collaborative des données » est offert en ligne et en mode hybride. La majeure partie du cours se déroule en ligne et comprend la participation à un groupe de travail en personne de cinq jours ou à un groupe de travail virtuel d’une durée similaire. Les groupes de travail en personne exigent une présence à temps plein à une rencontre de cinq jours quelque part au Canada, tous les frais de déplacement sont couverts par l’ICEE et d’autres bailleurs de fonds.
Le cours « Synthèse collaborative des données » est offert en ligne et en mode hybride. La majeure partie du cours se déroule en ligne et comprend la participation à un groupe de travail en personne de cinq jours ou à un groupe de travail virtuel d’une durée similaire. Les groupes de travail en personne exigent une présence à temps plein à une rencontre de cinq jours quelque part au Canada, tous les frais de déplacement sont couverts par l’ICEE et d’autres bailleurs de fonds.
COMMENT OBTENIR DES CRÉDITS POUR CES COURS ?
Chaque cours vaut 3 crédits. Dans certaines universités, un cours de 3 crédits peut être comptabilisé comme une étude dirigée (ou travaux dirigés). Communiquez avec le représentant de l’ICEE dans votre université pour faire une demande de crédits d’étude dirigée. Vous trouverez la liste des représentants de la l’ICEE ici.
Si votre demande est gérée par la Société canadienne d’écologie et d’évolution (SCEE) ou par le Canadian Rivers Institute (CRI), plutôt que par votre université d’origine, vous devrez trouver un membre du corps professoral de votre université prêt à faire reconnaître vos crédits d’étude dirigée.
Si votre demande est gérée par la Société canadienne d’écologie et d’évolution (SCEE) ou par le Canadian Rivers Institute (CRI), plutôt que par votre université d’origine, vous devrez trouver un membre du corps professoral de votre université prêt à faire reconnaître vos crédits d’étude dirigée.
COMMENT POSTULER ?
Cliquez sur le lien en haut de cette page pour vous inscrire. Étant donné que le nombre de places est limité, votre inscription ne garantit pas votre place dans le cours. Au moins une place par formation est réservée pour chaque organisation membre de l’ICEE et les personnes candidates peuvent être placées sur une liste d’attente. Les inscriptions ne seront pas acceptées après la date limite. Vous serez contacté(e)s environ deux semaines après la clôture des inscriptions pour vous informer de l’état de votre candidature. Les personnes retenues recevront ensuite des instructions supplémentaires concernant l’inscription à la formation.
EXISTE-T-IL UN PRÉREQUIS POUR CE COURS ?
Vous devez maîtriser la programmation en R à un niveau intermédiaire, ce que vous devrez démontrer par l’entremise d’un questionnaire en ligne à soumettre au moment de votre inscription. Si vous n’avez pas encore atteint ce niveau, nous vous offrirons volontiers des ressources pour votre autoapprentissage afin que vous puissiez suivre ces cours l’année prochaine. Un niveau intermédiaire en R est requis, car il est essentiel à une collaboration efficace avec les autres étudiants et étudiantes.
Un niveau intermédiaire en R signifie que vous savez importer des données à partir de fichiers CSV, créer de nouvelles variables et utiliser des tests logiques (par exemple, >, !=). Vous pouvez exécuter des modèles linéaires généralisés et créer et personnaliser une grande variété de graphiques. Vous pouvez également utiliser les commandes tidyverse pour réorganiser, synthétiser et fusionner facilement des tableaux de données. Vous pouvez créer des boucles « for » et utiliser des instructions « if-else ». Nous ne nous attendons pas à ce que vous soyez capable d’écrire vos propres fonctions, d’utiliser des expressions régulières ou de manipuler des listes et d’appliquer des fonctions.
Un niveau intermédiaire en R signifie que vous savez importer des données à partir de fichiers CSV, créer de nouvelles variables et utiliser des tests logiques (par exemple, >, !=). Vous pouvez exécuter des modèles linéaires généralisés et créer et personnaliser une grande variété de graphiques. Vous pouvez également utiliser les commandes tidyverse pour réorganiser, synthétiser et fusionner facilement des tableaux de données. Vous pouvez créer des boucles « for » et utiliser des instructions « if-else ». Nous ne nous attendons pas à ce que vous soyez capable d’écrire vos propres fonctions, d’utiliser des expressions régulières ou de manipuler des listes et d’appliquer des fonctions.