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Retour d’expérience sur Zotero dans les pratiques documentaires du chercheur

Depuis 2015, Caroline Muller est Professeure agrégée (PRAG) en histoire contemporaine à l’université de Reims Champagne Ardenne (URCA). Elle était auparavant  en contrat doctoral à l’Université Lumière Lyon 2. Sa thèse, soutenue en septembre 2017, a été dirigée par Bruno Dumons au LARHRA (Laboratoire de Recherche Historique Rhône Alpes).
Elle anime le carnet de recherche Acquis de conscience où elle a publié cet article.

Une conversation a eu lieu hier sur Twitter au sujet de Zotero, l’outil de bibliographie désormais bien connu développé par le Roy Rosenzweig Center for History and New Media. Les différents arguments – pour, contre, pour mais-sous-conditions– m’ont donné envie de faire le point sur ma propre pratique du logiciel, les atouts que j’y vois mais aussi les difficultés passées.

La discussion synthétise plusieurs réticences et arguments que les collègues avancent souvent quand on leur parle de Zotero. Beaucoup préfèrent la gestion de la bibliographie via des fichiers élaborés sous Word, pour plusieurs raisons.

  • La première est que le temps de saisie de leur bibliographie serait trop long : pour ceux et celles qui ont déjà vingt ans de carrière, les données accumulées peuvent être massives.
  • La seconde réticence tient à la manipulation du logiciel qui « ne fonctionne pas toujours très bien » ou encore « donne des bibliographies remplies d’erreurs »
  • Enfin, le dernier argument souvent avancé est que le principe de « un clic-une fiche biblio collectée » serait dangereux et conduirait à collecter des références en tout sens sans les lire ou les classer.

Je voudrais revenir sur ces différentes idées en réfléchissant à ma propre pratique. J’ai la chance d’avoir commencé la recherche avec Zotero ; autrement dit, je n’ai pas eu besoin d’intégrer une bibliographie préexistante dans le logiciel. Je pense cependant que les collègues gagneraient à passer un ou deux jours à intégrer leurs fichiers Word car le gain de temps (mais aussi de confort d’exploration, j’y reviendrai) est considérable sur une vie de recherche.
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Caroline Muller

Maîtresse de conférences Université Rennes 2

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Évaluation de la qualité des contenus numériques: regard sur la méthode d’audit de contenu

Isabelle Sperano est enseignante-chercheure dans le Master architecture de l’information à l’ENS de Lyon. Ses activités d’enseignement et de recherche portent sur l’UX design et l’architecture de l’information. Elle s’intéresse particulièrement à l’évaluation, à l’organisation et au design de l’information dans des environnements numériques de grande ampleur. Cet article présente une partie des résultats d’une étude conduite dans le cadre de sa thèse de doctorat en architecture de l’information à l’école de design de l’Université Laval (Québec) portant sur l’évaluation de la qualité des contenus numériques.

Depuis une vingtaine d’années, le Web s’est imposé comme média privilégié par une variété d’organisations (instances gouvernementales, entreprises, organismes, etc.) pour transmettre une quantité substantielle d’informations à leurs destinataires. La mise en place adéquate de ces imposantes structures informationnelles dépend, entre autres, de spécialistes de l’information et de la communication de divers champs d’expertise, dont l’architecture d’information (AI). Dans la mesure où l’accès à une information particulière constitue l’objectif principal d’une majorité d’activités de recherche sur le Web, ces spécialistes portent normalement une grande attention au contenu présenté. Pour ce faire, différentes méthodes visant à mieux appréhender le contenu ont vu le jour depuis quelques années. L’audit de contenu est l’une d’elles.

 L’audit de contenu

L’audit de contenu est une méthode d’évaluation du contenu d’un site Web ou d’un écosystème informationnel plus vaste (réseaux sociaux, applications, infolettre, etc.). Elle rend possible l’identification, le dénombrement, la description et surtout l’évaluation de chaque élément de contenu et de ses caractéristiques respectives (Jones 2010; Land 2014; Martin et Hanington 2012). Concrètement, cette méthode consiste à confronter chaque contenu – chaque « page » dans le cas d’un site Web – à une liste de critères d’évaluation sélectionnés par l’auditeur. Tout au long de son examen diagnostique, l’auditeur note ses observations et consigne ses constatations dans une grille.

Conduit adéquatement et avec rigueur, l’audit de contenu constituerait un outil indispensable à la révision ou à la conception d’un écosystème informationnel (Bloomstein 2012; Pernice 2015). Cette méthode d’analyse rétrospective du contenu et de la structure informationnelle non seulement permettrait de cerner l’étendue et l’ampleur d’un écosystème informationnel, mais contribuerait aussi à engager des discussions et à susciter des débats entre les différents acteurs d’un projet numérique. Cet examen approfondi rendrait possible l’identification de lacunes à corriger (ex. : redondance du contenu, faible qualité rédactionnelle, manque d’actualisation, faiblesses structurelles) et révélerait corrélativement l’ampleur des problèmes à résoudre (Halvorson et Rach 2012; Land 2014). En outre, l’audit de contenu rendrait possible l’anticipation de certains problèmes (contenus jugés trop sensibles, lesquels ne devraient pas apparaître sur le Web, faiblesses dans la chaîne éditoriale, etc.) (Halvorson et Rach 2012). De par sa capacité à mettre en lumière différents paramètres du contenu sinon imperceptibles au concepteur, et ce, dès le début d’un projet d’AI, l’audit de contenu influencerait grandement, selon plusieurs auteurs (Halvorson et Rach 2012; Kissane 2011; Spencer 2010), la réussite des étapes subséquentes d’une démarche d’AI (organisation de l’information, conception de la navigation, etc.).

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