Présenter ses données

La présentation des données constitue le socle de notre savoir scientifique collectif, puisque la compréhension qu’ont les lecteurs d’un jeu de données se limite généralement à ce que les auteurs en exposent dans leurs publications. Les figures jouent un rôle essentiel car elles montrent souvent les données qui sous-tendent les résultats principaux (Weissgerber, 2015).

Malheureusement, les auteurs se contentent souvent de graphiques simplifiés présentant des statistiques résumées, au lieu de fournir des informations détaillées sur la distribution des données ou de montrer l’ensemble du jeu de données. De plus, les images numériques ne doivent pas être considérées comme de simples illustrations esthétiques : elles constituent des données à part entière et doivent être traitées comme telles (Cromey, 2013). Puisque les figures représentent la méthode principale pour donner un aperçu des résultats d’un travail, les chercheurs doivent s’efforcer de présenter leurs données avec fidélité et transparence.

Code ALLEA :

Les chercheurs publient les résultats et les interprétations de leurs activités de recherche de manière ouverte, honnête, transparente et précise, et respectent la confidentialité des données ou des conclusions lorsqu’il est légitime de le faire.
Les chercheurs présentent leurs résultats et leurs méthodes, y compris le recours à des services externes ou à des outils d’IA et d’automatisation, de manière conforme aux normes reconnues de leur discipline et de façon à en faciliter, le cas échéant, la vérification ou la réplication.

Biais de publication

Les chercheurs qui ne parviennent pas à reproduire ou à répliquer des résultats antérieurs sont souvent peu enclins à poursuivre leurs investigations ou à publier leurs propres constats. Pourtant, ce phénomène engendre un biais de publication, susceptible de compromettre l’exactitude de la littérature scientifique, avec le risque de canoniser des faits erronés (Nissen et al., 2016). De plus, l’absence de vision complète peut fausser les conclusions tirées de méta-analyses ou de revues systématiques, ce qui conduit à une lecture biaisée susceptible, à son tour, d’influencer les décisions politiques.

Qui est concerné ?

Junior Researcher - Phd student

Dans la plupart des cas, l’analyse et la présentation des données sont réalisées par les chercheurs qui les ont collectées.

Senior Researcher

Les superviseurs et promoteurs ont la responsabilité de vérifier l’intégrité des données recueillies et de s’assurer que l’analyse, la présentation et les conclusions reflètent fidèlement les résultats obtenus.

Les éditeurs doivent mettre en place des politiques claires concernant la présentation des données dans les figures, et veiller non seulement à leur diffusion mais aussi à leur application effective.

Peer Reviewer - Editor

Les évaluateurs (peer reviewers) doivent se montrer suffisamment critiques vis-à-vis des figures, repérer les éventuels écueils et suggérer, si nécessaire, des méthodes de présentation alternatives.

Quand réfléchir à la présentation des données ?

La réflexion sur la présentation des données est essentielle : pendant la phase de recherche, en lien avec la gestion et l’analyse des données ; au moment de la publication, lors de la préparation des figures et de leur relecture critique ; après publication, notamment lorsqu’émergent des interrogations sur la validité des données présentées.

Illustrer ses résultats avec des graphiques

L’usage des diagrammes en barres pour représenter des données continues est devenu courant. Pourtant, cette approche repose sur des statistiques résumées (moyennes, écarts) qui masquent souvent la distribution réelle des données, en particulier lorsque l’échantillon est réduit.

Les chercheurs sont encouragés à privilégier des représentations permettant de visualiser la dispersion et les spécificités des données. La présentation doit refléter fidèlement les résultats sans dissimuler de particularités pouvant influencer leur interprétation. Les données doivent convaincre par elles-mêmes, et non par l’effet du graphique.

Quelques bonnes pratiques pour la presentation des données (continues) :

Fournir autant de données que possible afin de permettre au lecteur d’appréhender leur distribution.
Éviter les diagrammes en barres pour des données continues, surtout lorsque le nombre d’observations est faible ; privilégier plutôt des dot plots ou des box plots (voir Weissgerber 2019 paper).
Montrer les valeurs aberrantes (outliers), préciser si elles ont été incluses dans l’analyse statistique et justifier ce choix.
Au-delà de la liste des tests statistiques dans la section « Méthodes », indiquer le test utilisé pour chaque jeu de données.

La figure ci-dessous illustre comment des distributions très différentes peuvent aboutir au même diagramme en barres. Un accès aux données complètes peut cependant conduire à des conclusions bien différentes de celles suggérées par les seules statistiques résumées (Weissgerber, 2015).

Weissgerber TL, Milic NM, Garovic VD (2015) Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation.

Cela illustre l’importance d’avoir accès à l’ensemble complet des données, car celles-ci révèlent d’éventuelles valeurs aberrantes ou une distribution inégale, susceptibles d’influencer à la fois l’analyse statistique et la perception des résultats.

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Diffusion des résultats

Responsabilités dans le processus de publication

Pour que la recherche soit solide et digne de confiance, il est essentiel que le comportement scientifique correct ne soit pas seulement mis en œuvre pendant la phase de recherche, mais également au moment de la diffusion des résultats auprès de la communauté scientifique et de la société dans son ensemble. De manière générale, la transparence est primordiale. Bien que la recherche commence par une idée pouvant aboutir à une publication, il est important de souligner qu’il ne suffit pas de s’assurer que les scientifiques qui réalisent le travail respectent les bonnes pratiques, ni que leurs résultats soient ensuite utilisés de manière appropriée. En réalité, d’autres acteurs font partie de cet écosystème, tels que les revues, les éditeurs et d’autres dispositifs offrant une plateforme de diffusion à la recherche. Il est également crucial que la communauté scientifique comme la société dans son ensemble fassent preuve d’esprit critique lorsqu’elles s’approprient des résultats. La conduite responsable de la recherche constitue donc une responsabilité partagée.

Qui est concerné ?

(Co-) Author

Cela ne diminue en rien la responsabilité des auteurs, qui doivent veiller à ce que la diffusion de leurs travaux soit exacte, réalisée en temps opportun et transparente. Les bonnes pratiques académiques recouvrent notamment une attribution correcte du statut d’auteur, la citation appropriée des travaux antérieurs, le choix d’une plateforme adéquate pour diffuser ses résultats, ainsi qu’une prise en compte rigoureuse des résultats négatifs.

Le moyen le plus courant de diffuser les résultats de recherche reste la publication dans une revue scientifique à comité de lecture (peer-reviewed journal). Ces revues prennent des formes variées : certaines couvrent un large éventail de thématiques, tandis que d’autres sont spécialisées par discipline ou par sujet précis. Quelle que soit leur orientation, elles jouent un rôle central en effectuant un contrôle de la qualité scientifique afin que des travaux de faible valeur ne soient pas publiés et que les résultats ne soient communiqués qu’après avoir été validés par des pairs. Ce processus est appelé évaluation par les pairs (peer review). Les revues doivent définir des critères de qualité internes et organiser un processus de relecture adapté. Pour ce faire, elles s’appuient sur des évaluateurs chargés d’examiner de manière critique les travaux et d’identifier les faiblesses éventuelles d’une étude.

Il est important de souligner que la responsabilité des auteurs comme celle des revues/éditeurs ne s’arrête pas une fois l’article publié. En effet, ils doivent également assumer leurs responsabilités en cas de problème après publication, en corrigeant ou, si nécessaire, en rétractant le travail de manière transparente. Le Committee on Publication Ethics (COPE) propose à cet égard un ensemble de pratiques essentielles ainsi qu’une variété de schémas décisionnels (flowcharts) utiles pour guider aussi bien les lecteurs que les éditeurs de revues lorsqu’ils sont confrontés à des pratiques de recherche inacceptables.

It is important to note that the responsibility of the author(s) and the journal/publisher, does not end once the work has been published. In fact, both authors and journals/publishers have to take responsibility whenever post-publication issues arise, if necessary by correcting or even retracting the work in a transparent way. The Committee on Publication Ethics provides a number of core practices together with a variety of useful flowcharts that can assist readers of the work and journal editors with determining a strategy in case they encounter questionable research practices

Reader(s)

Il est essentiel de reconnaître le rôle des lecteurs dans le processus de publication. Ce sont eux qui déterminent l’importance des résultats, par exemple en citant les travaux. Il est donc crucial que ce public fasse preuve d’esprit critique et ne détourne pas les résultats à son avantage. Les lecteurs responsables ne se limitent pas au titre ou au résumé : ils examinent l’article dans son intégralité afin d’en saisir pleinement le contenu. Lire consiste à vérifier si les conclusions sont réellement justifiées et à évaluer dans quelle mesure elles peuvent être appliquées.

Rédaction sensible au genre

Les Sex and Gender Equity in Research Guidelines (SAGER) encouragent une approche plus systématique du traitement du sexe et du genre dans la recherche, toutes disciplines confondues. Elles s’appliquent à l’ensemble des recherches impliquant des êtres humains, des animaux ou des matériaux d’origine humaine ou animale (organes, cellules, tissus), ainsi qu’à d’autres disciplines dont les résultats sont destinés à être appliqués à l’humain, comme l’ingénierie.

Principes généraux

Les auteurs doivent utiliser avec précision les termes sexe et genre afin d’éviter toute confusion.
Lorsque les sujets de recherche sont des organismes différenciables par le sexe, l’étude doit être conçue et conduite de manière à pouvoir révéler d’éventuelles différences liées au sexe, même si celles-ci n’étaient pas attendues initialement.
Lorsque les sujets peuvent également être différenciés selon le genre (construit par des contextes sociaux et culturels), l’étude doit intégrer cette dimension supplémentaire.

Recommandations par section de l’article :

Titre et résumé : si une seule catégorie de sexe est incluse dans l’étude, ou si les résultats concernent exclusivement un sexe ou un genre, le titre et le résumé doivent le préciser (sexe des animaux ou origine des cellules, tissus, matériaux utilisés, ainsi que sexe et genre des participants humains).
Introduction : les auteurs doivent indiquer, lorsque cela est pertinent, si des différences liées au sexe et/ou au genre sont à prévoir.
Méthodes : les auteurs doivent expliquer comment le sexe et le genre ont été pris en compte dans la conception de l’étude, préciser si une représentation équilibrée des femmes et des hommes a été assurée, et justifier toute exclusion.
Résultats : lorsque cela est approprié, les données doivent être systématiquement présentées de manière désagrégée par sexe et par genre. Les analyses fondées sur ces distinctions doivent être rapportées, qu’elles aboutissent à des résultats positifs ou négatifs. Dans les essais cliniques, les données relatives aux abandons et retraits doivent également être présentées séparément par sexe.
Discussion : les implications potentielles du sexe et du genre sur les résultats et leur interprétation doivent être discutées. Si aucune analyse de ce type n’a été réalisée, la raison doit être précisée, ainsi que l’impact de cette absence sur l’interprétation globale des résultats.

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