#Inra2025 #OpenScience : une science ouverte grâce au numérique

Une science ouverte grâce au numérique

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Priorité #OpenScience : une science ouverte grâce au numérique

La révolution numérique modifie profondément le travail des chercheurs : de nouvelles questions de recherche vont émerger de jeux de données sans précédent, aujourd’hui disponibles et partagés au sein de la communauté scientifique et avec nos concitoyens. Ce constat invite à imaginer un nouveau partage du travail entre producteurs et analyste de données, à revisiter les modalités d’analyse des données massives et à contribuer à l’essor d’une économie de l’information.

 

Contexte et vision
 

5 Objectifs

. © Inra
© Inra

> OpenScience-1 : Des infrastructures de recherche connectées

> OpenScience-2 : Une organisation des données pour le partage et la réutilisation

> OpenScience-3 : Des approches
prédictives en biologie

 

> OpenScience-4 : De nouveaux modes de diffusion de la connaissance

> OpenScience-5 : Le métier et l’environnement du chercheur adaptés au numérique

 

 

Objectifs ONU du développement durable

 

Objectif ONU 9 : bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation durable qui profite à tous et encourager l’innovation

Objectif ONU 17 : partenariats pour la réalisation des objectifs

 

Défis de la Stratégie Nationale de Recherche

 

Défi SNR : santé et bien-être

Santé et bien-être

Défi SNR : sécurité alimentaire et défi démographique

Sécurité alimentaire
et défi démographique

Défi SNR : société de l'information et de la communication

Société de l'information
et de la communication

Défi SNR : sociétés innovantes, intégratives et adaptatives

Sociétés innovantes,
intégratives et adaptatives

Nombre de résultats par page

Le département GA contribue à l'objectif #OpenScience-1

 
 
Publié le 25/11/2016

Au cours des dix dernières années, le département Génétique Animale (GA) a cherché à optimiser son dispositif d’unités expérimentales, en supprimant des redondances inutiles et en couplant autant que possible les dispositifs GA et PHASE. Nous manifesterons une attention toute particulière à adapter nos ambitions aux moyens que nous pourrons allouer au maintien de notre capacité opérationnelle. Chaque fois que c'est possible, nous recherchons des partenariats avec des professio...

Le département GA contribue à l'objectif #OpenScience-2

 
 
Publié le 12/11/2016

Le département de Génétique Animale poursuit sa politique de SI intégrés, hébergés au CTIG, permettant le recueil optimal des informations sur les unités expérimentales de GA et PHASE. Nous œuvrons également pour le renouveau d'un SI mutualisé national hébergé par l'INRA dans le cadre de la mise ne place du règlement zootechnique européen, permettant l'évaluation génétique des animaux par nos partenaires ainsi que l'accès pour la recherche aux données produites. Nous mai...

Le département GA contribue à l'objectif #OpenScience-3

 
 
Publié le 27/10/2016

L'un des buts centraux du département Génétique Animale (GA) est de développer les méthodes estimant au mieux le potentiel génétique de chaque animal. À ce titre, la grande majorité de notre action s'inscrit très directement dans une approche de biologie prédictive. On peut mettre en avant deux grandes familles d'approches prioritaires : 1) l’évaluation génétique des animaux notamment grâce aux méthodes de la sélection génomique permettant sélection et gestion de la dive...

Le département GA contribue à l'objectif #OpenScience-4

 
 
Publié le 14/10/2016

La revue GSE est déjà en open access, ce qui combiné avec un positionnement fort sur la méthodologie de la sélection génomique, a fait faire un bond à son facteur d'impact. Pour les années qui viennent, nous sommes particulièrement sensibles: A) à l'intérêt de produire des jeux de données d'intérêt distribuables, permettant à d'autres chercheurs de travailler sur nos données, source de reconnaissance de notre dispositif, de collaborations ultérieures et contribuant à étab...

Le département GA contribue à l'objectif #OpenScience-5

 
 
Publié le 05/10/2016

Les chercheurs et les ingénieurs du département Génétique Animale (GA) ont développé des compétences méthodologiques dans des domaines différents de la bioinformatique, de la génétique quantitative et statistique des caractères et du modèle animal, de la génétique des populations. Nous souhaitons dans les années qui viennent d’une part A) rapprocher autant que possible nos différents méthodologistes pour faciliter l'émergence de travaux concertés, comme par exemple le c...