👉 The go-to standard in neuroscience (especially neuroimaging).
👉 Le standard pour la neuro (surtout imagerie cérébrale).
Best when:
À privilégier si :
-
IRM, fMRI, EEG, MEG
IRM, fMRI, EEG, MEG
-
Your dataset follows BIDS (the field standard)
Données structurées en BIDS (standard du domaine)
Strengths:
Points forts :
-
Widely used internationally
Très utilisé par la communauté internationale
-
Automatic dataset validation
Validation automatique des données
-
High reusability
Forte réutilisabilité
Limitations:
Limites :
-
Requires well-formatted data
Nécessite des données bien formatées
-
Less suited for “non-standard” neuroscience datasets
Moins adapté aux datasets “hors standard neuro”
👉 For HSS/SHS and interdisciplinary projects.
👉 Pour les projets SHS / interdisciplinaires.
Best when:
À privilégier si :
-
Neuroscience + HSS (cognition, linguistics, behaviour…)
Neuro + SHS (cognition, linguistique, comportement…)
Strengths:
Points forts :
-
Long-term preservation, DOI
Pérennité, DOI
-
Good for academic dissemination
Bon pour valorisation académique
👉 The French institutional framework.
👉 Le cadre institutionnel français.
Best when:
À privilégier si :
-
The project is funded in France
Projet financé en France
-
Institutional / ANR / European requirements
Exigences institutionnelles / ANR / Europe
Strengths:
Points forts :
-
Aligned with French policies
Conformité aux politiques françaises
-
Support (curation, documentation)
Accompagnement (curation, documentation)
-
Long-term storage
Stockage pérenne
👉 The simple, versatile option.
👉 Le choix simple et polyvalent.
Best when:
À privilégier si :
-
A “classic” dataset (tables, scripts, derived data)
Dataset “classique” (tableaux, scripts, données dérivées)
-
You need a DOI quickly
Besoin rapide de DOI
Strengths:
Points forts :
-
Very easy to use
Très facile à utiliser
-
Automatic DOI
DOI automatique
-
Good international visibility
Bonne visibilité internationale
Limitations:
Limites :
-
Little domain-specific structure
Peu de structuration spécifique
-
Not neuroscience-specific
Pas spécialisé neuroscience
🧩 💡 Recommended strategy
🧩 💡 Stratégie recommandée
Rather than choosing a single repository: 👉 a smart combo:
Plutôt que choisir un seul entrepôt : 👉 combo intelligent :
-
Raw neuroscience data → OpenNeuro
Données brutes neuro → OpenNeuro
-
Published version / paper / simplified dataset → Zenodo or Nakala
Version publiée / article / dataset simplifié → Zenodo ou Nakala
-
Institutional framework → Recherche Data Gouv
Cadre institutionnel → Recherche Data Gouv
🧠 Quick summary
🧠 En résumé rapide
-
🔬 Pure neuroscience → OpenNeuro
🔬 Neuro pur → OpenNeuro
-
🇫🇷 Institutional (France) → Recherche Data Gouv
🇫🇷 Institutionnel → Recherche Data Gouv
-
📚 HSS/SHS / dissemination → Nakala
📚 SHS / valorisation → Nakala
-
🌍 General-purpose → Zenodo
🌍 Généraliste → Zenodo
🛠️ Integrating Huma-Num tools
🛠️ Intégration des outils Huma-Num
In ShareDocs 5:
Dans ShareDocs 5 :
-
OCR (for interviews), about 30 minutes per file
Reconnaissance de caractère (OCR) (pour les entretiens), 30 minutes par fichier
-
Automatic speech recognition, about 1 hour for 30 minutes of audio
Reconnaissance vocale automatique (idem), 1 heure par fichier de 30 minutes d'audio
-
Video/audio format conversion, about 40 minutes for 30 minutes of media
Conversion de fichiers vidéo/audio, 40 minutes par fichier de 30 minutes
-
Scientific computing
Calcul scientifique
🧰 OSF (Open Science Framework) and neuroscience
🧰 OSF (Open Science Framework) et neuroscience
OSF helps you organize a project (files, links, preregistrations, wiki), share
materials, and document workflows, complementing data repositories.
OSF est utile pour organiser un projet (fichiers, liens, pré‑enregistrements, wiki),
partager des matériaux et documenter un workflow, en complément des entrepôts de données.
Access: osf.io
Accès : osf.io