NeuroLibre est une plate-forme de publications reproductibles qui regroupe le code, les données et les environnements d’exécution nécessaires pour produire des objets de recherche exécutables dans le navigateur, notamment des articles, des didacticiels et des rapports. Les publications NeuroLibre intègrent des narratives scientifiques, des figures et du code avec l’environnement logiciel et le matériel informatique requis pour exécuter ce code. Cela offre une approche plus flexible à la publication de la recherche académique, complémente les articles de recherche statiques et facilite la communication des résultats scientifiques en produisant des publications ouvertes et reproductibles avec un accès FAIR à tous ses constituants.
La plateforme qui lui succède, Evidence, est conçue par la même équipe selon les mêmes principes et étend ce modèle à l’ensemble des sciences. Evidence est en version bêta publique, et les soumissions se font toujours sur NeuroLibre.
À quels besoins et problématiques est-ce que NeuroLibre répond ?
Un concept clé dans la pratique scientifique est l’évaluation par les pairs. Cependant, malgré un accord quasi-universel sur sa nécessité, les défauts de ce système ont conduit à une désillusion et à une insatisfaction à l’égard du processus d’évaluation et des interactions associées avec le système de publication traditionnel.
L’un des problèmes est l’incapacité des auteurs à fournir le minimum d’informations requis aux évaluateurs et à la communauté au sens large pour :
- Reproduire le travail de manière indépendante
- Accéder facilement aux éléments (données, scripts d’analyse, génération de graphiques, etc.) nécessaires à l’évaluation adéquate du travail en termes de méthode, d’analyse, etc.
- Évaluer la validité des conclusions
Ces éléments, essentiels à l’évaluation par les pairs, sont pourtant rarement fournis lors de l’approche traditionnelle de publication scientifique. Lorsqu’on y ajoute d’autres défauts tels que les biais de publication et les problèmes d’accessibilité (par exemple, les coûts d’exclusion, la libre disponibilité de la recherche financée par l’État, etc.), il en résulte une cascade de conséquences, notamment de faibles niveaux de réplication des études et le gaspillage de ressources publiques, conduisant à une diminution des découvertes scientifiques et de l’impact sociétal en aval.
NeuroLibre répond à ce problème en fournissant une plate-forme gratuite qui permet un examen par les pairs et une réplicabilité des études grâce à un nouveau paradigme de publication scientifique.
À quoi ressemble une publication NeuroLibre ?
Une publication NeuroLibre peut aller d’une section « Matériel Supplémentaire » pour un article publié ailleurs à un article complet enrichi d’éléments interactifs et contenant tout le nécessaire pour une reproductibilité totale.
Certaines caractéristiques clés d’une publication NeuroLibre sont :
- Affichage facile et librement accessible dans le navigateur de la publication ainsi que les liens vers toutes ses ressources sous-jacentes (données, scripts, etc.)
- Une version PDF téléchargeable et entièrement formatée de la publication, enregistrée comme contenu scientifique par Crossref (citable et découvrable) et repérable dans les moteurs de recherche scientifique comme Google Scholar
- Archives Zenodo et DOI pour la publication
- Données
- Livre exécutable (une collection de carnets Jupyter ou de documents MyST)
- Image de conteneur Docker (l’environnement logiciel complet nécessaire pour exécuter le code), également accessible dans un registre public de conteneurs
- Dépôt de code
- la possibilité de générer une instance temporaire, modifiable et réexécutable de la publication, le tout à partir d’une interface de navigateur pour une exploration en temps réel des résultats
- un badge Dimensions, actif dès la publication de NeuroLibre pour suivre le nombre de citations
Les articles câblés
Certaines publications vont plus loin : elles sont câblées (wired) à leurs données et à leurs analyses. Dans un article câblé, les figures sont des connexions vivantes aux données et aux analyses qui les sous-tendent, de sorte qu’une action du lecteur sur une figure modifie le résultat présenté. Dans le premier article câblé de NeuroLibre, Strong Coupling of Retinal Thickness and Optic Nerve Myelin in Vivo (Plante et coll., 2026), signé par des auteurs de Polytechnique Montréal et de NYU Abu Dhabi, le lecteur peut retirer des participants d’une régression et voir l’ajustement changer, et chaque résultat s’ouvre sur le carnet de calcul qui l’a produit.
Evidence : au-delà des neurosciences
NeuroLibre a été conçue pour les neurosciences, mais sa technologie ne leur a jamais été propre, et son corpus comprend déjà un article de physique et un essai d’histoire des sciences. Evidence, la plateforme qui lui succède, est conçue par la même équipe, selon les mêmes principes, pour servir l’ensemble des sciences. Evidence est en version bêta publique et n’accepte pas encore de soumissions. D’ici là, les soumissions se font sur NeuroLibre. Sa documentation (en anglais) se trouve à docs.evidencepub.io. Evidentron, l’assistant d’intelligence artificielle de la plateforme, permet aux lecteurs d’interroger une publication et ses données en langage courant (démonstration).
Normes ouvertes, infrastructure nationale
- Formats ouverts. Les publications NeuroLibre sont rédigées en MyST Markdown, la norme communautaire de l’écosystème Jupyter Book. Les 21 articles publiés sont désormais tous au format MyST, et l’équipe apporte des améliorations à cette chaîne d’outils libre. Elle participe aussi aux travaux de la Continuous Science Foundation et d’openRxiv sur l’Open Exchange Architecture, une norme commune qui permet de faire circuler les articles scientifiques, avec leurs données et leur code, entre les outils de rédaction et de publication.
- Infrastructure canadienne. La plateforme est hébergée sur le nuage Arbutus de l’Alliance de recherche numérique du Canada. Entièrement définie par du code, elle peut aussi être déployée sur d’autres infrastructures, partout dans le monde.
- Archivées et exécutables. Chaque publication réexécutable archive son article, ses données, son image de conteneur et son code sous des DOI Zenodo distincts (plus de 70 pour 21 publications), et chaque environnement publié peut aussi être récupéré dans un registre public de conteneurs (registry.evidencepub.io).
- Reliées au Portail de la PCNO. Les jeux de données du Portail issus de publications NeuroLibre renvoient directement à celles-ci, avec un badge indiquant le type de publication et une option de tri qui les place en tête de liste.
Que peut faire NeuroLibre pour moi ?
Solidifier votre travail avant de le partager avec la communauté, rendant ainsi plus probable son acceptation dans une revue traditionnelle
Compte tenu des mentalités de « Publier ou Périr » répandues dans les environnements de recherche, l’objectif principal stratégique de développement de carrière de la plupart des chercheurs est de produire des publications (PDF statiques) via des éditeurs traditionnels, de préférence dans des revues à fort impact.
En tant que communauté, nous devons de toute urgence élargir nos critères d’évaluation des contributions d’un chercheur à la science, ceci s’inscrivant dans les objectifs plus vastes de la Science Ouverte. La création d’une publication NeuroLibre sert à la fois ce type de réforme et l’objectif traditionnel d’une publication à fort impact en :
- Créant une liste de vérifications des éléments clés pour garantir que votre recherche est conforme aux meilleures pratiques avant la publication
- Permettant des commentaires ouverts de la communauté qui peuvent conduire à l’amélioration du manuscrit et/ou du travail sous-jacent avant d’atteindre le processus de révision traditionnel, ce qui rend ainsi plus probable l’acceptation dans une revue traditionnelle
- Faisant preuve d’une transparence et d’une confiance claire envers la communauté et les évaluateurs avant même qu’ils ne commencent à lire
- Facilitant pour vous, vos pairs et évaluateurs potentiels le suivi, la modification, l’archivage et la reproduction de votre travail
Rendre les ressources de votre publication vraiment FAIR
Forcément, le partage a une grande valeur. Mais la manière habituelle dont les ressources sont partagées est loin d’être conforme aux principes FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables). Les données ne sont pas FAIR ou démocratisées si elles sont difficiles à trouver, analyser, comprendre ou réutiliser. Voici quelques exemples courants de partage bien intentionné mais mal exécuté :
- Données publiées sur OSF, Zenodo ou d’autre référentiels populaires, assemblées à la hâte dans une archive ZIP avec un contenu non standard, mal décrit et non consultable
- Code publié sur GitHub ou ailleurs, qui manque de documentation et d’informations essentielles sur les dépendances et l’exécution
- Code et données partagés qui sont si exigeants en termes de calcul qu’il est irréaliste pour quiconque d’exécuter les tâches sur du matériel typique
NeuroLibre résout ce type de difficultés en fournissant l’environnement et les ressources archivées et versionnées nécessaires pour reproduire entièrement votre travail, comme décrit dans la section ci-dessus « À quoi ressemble une publication NeuroLibre ». Plus de détails, y compris des parties du flux de travail qui mènent à la création des composants d’une publication NeuroLibre, se trouvent dans la section NeuroLibre de cet article.
Quelles sont les exigences pour une publication NeuroLibre ?
- Un référentiel de code public contenant un/plusieurs fichier(s) Jupyter Notebooks et/ou MyST.
- Un référentiel de données public pour générer les sorties (généralement des figures) de la partie exécutable de votre contenu.
- Configurations d’exécution reproductibles reconnues par BinderHub.
- Une bibliographie au format BibTeX (paper.bib) et des informations sur l’auteur (paper.md).