La plateforme

Management & Data Science est une plateforme d’innovation ouverte et gratuite où les experts de la Datascience collaborent aux projets de la transformation numérique.

 

DÉCOUVRIR

Explorez un espace de recherche ouvert et utile

La revue scientifique publie des connaissances pour comprendre la transformation numérique des entreprises et l’impact du big data sur le management.

Les articles abordent la recherche théorique, ses applications, la discussion sur les enjeux actuels ou des cas d'application en entreprise.

Montez en compétence sur les démarches et les outils de la Datascience

Les modules de cours de Management & Datascience sont gratuits et assurés par des experts.

Accessibles à tous, ils abordent les méthodesles langages et les programmes ou des cas concrets d'application de la manipulation des données massives.

DÉVELOPPER

Résolvez des problèmes concrets à travers des compétitions

Les Data Challenges sont des compétitions, sur le modèle des Hackathons, où la communauté recherche les solutions aux problèmes des entreprises à partir de leurs données.

Les équipes lauréates reçoivent un prix et leur contribution peut être publiée pour profiter à la communauté.

Analysez plus facilement les données massives

Avec le Datalab, Management & Datascience propose une suite de services de cloud privé pour stocker et analyser les données massives.

Accessibles à tous, ils incluent le stockage des données ou du code, des outils de calcul et de Machine learning, une application de gestion de projet et la publication des résultats.

CONTRIBUER

Soumettez, faites évaluer, et vos résultats profitent à tout le monde

La publication sur la plateforme est rapide et la diffusion est facilitée par le libre accès et la licence Creative Commons.

Tout article soumis à la rédaction est évalué par le comité éditorial avant d’être publié dans la revue. les critères de sélection reposent sur la pertinence et la rigueur.

Mesurez l'impact de vos publications

En plus des indicateurs de la communauté, la plateforme fournit des altmétriques (mesures d'impact alternatives) pour suivre la diffusion de vos publications.

Management & Datascience a choisi la solution PlumX.

PARTAGER

Trouvez des partenaires et échangez sur vos projets

La valeur de la communauté est dans la qualité de ses membres : compétiteurs, auteurs, formateurs… Que vous soyez simple membre, contributeur ou expert, vous trouverez les interlocuteurs pour répondre à vos besoins.

Vous pouvez identifier les membres, organisations ou équipes formées, avec leur activité.

Utilisez les discussions pour poser vos questions, proposer un problème ou interpeller un expert.

Venez partager les avancées de la communauté

Dans un domaine à défricher, tous les résultats et toutes les expériences comptent : les vôtres peuvent avoir un réel impact.

Rejoignez la communauté qui crée l'intelligence des données

La communauté est bâtie sur un modèle de partage des connaissances pour booster l'innovation. Devenez Expert !

Publier une ressource

Tout ce qu’il faut savoir pour publier dans Management & Datascience

Soumission d’un document

Les manuscrits doivent être soumis (au format Word) par voie électronique, à l’adresse suivante : soumission@management-datascience.org.
  1. Sur réception du document complet et respectant le guide des auteurs, un membre du comité de rédaction en fait une lecture pour décider de son acceptabilité.
  2. Dans le cas d’une acceptation, le document est évalué directement par des membres du comité éditorial.
  3. Le rédacteur en chef prend l’une des décisions suivantes : Publication,  Publication avec corrections mineures, Refus.
  4. Un courriel est envoyé à l’auteur afin de lui signifier l’acceptation ou son refus.
  5. Les auteurs ont un certain délai pour procéder aux corrections éventuelles.
  6. La nouvelle version est alors transmise au rédacteur en charge de la publication, qui évalue une seconde fois le document. Les auteurs peuvent alors être invités à procéder à de nouvelles corrections. Si les corrections ne sont pas apportées, le comité de rédaction se donne le droit de ne pas publier le document concerné.
Management & Datascience ne prélève aucun frais de soumission, ni de publication.

Règles d’éthique

Originalité et plagiat

Les auteurs garantissent que leur proposition d’article est originale, qu’elle ne porte pas atteinte aux droits moraux de la propriété intellectuelle de toute autre personne ou entité.

Accès et conservation des données

Les éditeurs encouragent les auteurs à partager les données à l’appui des publications de recherche. Les données de recherche font référence aux résultats d’observations ou d’expériences qui valident les résultats de la recherche. Les éditeurs encouragent les auteurs à indiquer la disponibilité de leurs données dans une déclaration de données jointe à l’article soumis. Avec l’énoncé des données, les auteurs peuvent être transparents au sujet des données qu’ils ont utilisées dans l’article.

Conflits d’intérêt

Les auteurs déclarent à la direction de la revue tout conflit d’intérêt potentiel, qu’il soit professionnel, financier ou autre qui pourrait être interprété comme ayant pu influencer leur démarche. En outre, ils mentionnent toutes les sources de financement de la recherche présentée dans la contribution.

Mention des auteurs

L’auteur correspondant s’assure que seuls les auteurs et ayant apporté une contribution significative à la conception, l’élaboration et l’interprétation de l’étude présentée figurent dans la liste des co-auteurs. Il veille également à ce que tous les co-auteurs aient vu et approuvé la version finale du document, et décidé de le soumettre à la publication. Les remerciements peuvent permettre de mentionner certains contributeurs qui ont apporté une aide substantielle au travail publié.

Propos diffamatoires

Les auteurs garantissent que leur proposition d’article ne contient pas de déclaration diffamatoire, frauduleuse ou sciemment inexacte.

Publications multiples ou redondantes

Les auteurs garantissent que leur proposition d’article n’a pas déjà été publiée et qu’elle ne repose ni en partie, ni en totalité sur des travaux déjà publiés (à l’exception des notes et comptes rendus de lecture et des articles de la rubrique Échanges qui reposent respectivement et uniquement sur l’œuvre commentée ou l’article d’ouverture des Échanges). Ils ne soumettent pas leur contribution à plusieurs revues en même temps.

Références

Les auteurs garantissent qu’ils citent de manière appropriée toutes les publications qu’ils ont utilisées dans leur travail.

Traitement éditorial

Les auteurs autorisent l’équipe éditoriale de la revue à apporter d’éventuels aménagements à leur article et collaborent avec elle quand des aménagements leurs sont soumis pour accord.

Erratum

Si ils découvrent une erreur importante ou une inexactitude après la parution de leur article, les auteurs en informent rapidement la revue et coopèrent avec elle pour se rétracter ou corriger l’article concerné.

Si ils sont contactés par la revue après la parution de leur article à la suite de la découverte d’une erreur importante, ils transmettent rapidement soit leurs corrections, soit des preuves de la justesse de l’article original.

Droits d’auteur

Les articles soumis à la revue ne doivent pas avoir été publiés auparavant dans leur forme actuelle ou sensiblement similaire, ou être à l’étude pour publication au sein d’une autre revue.

Un test anti-plagiat est effectué systématiquement lors des soumissions pour vérifier l’originalité de la contribution.

Les auteurs qui soumettent des articles pour publication garantissent que le travail ne constitue pas une violation de tout droit d’auteur existant et s’engage à indemniser l’éditeur contre toute violation de cette garantie.

Les auteurs conservent leurs droits d’auteur et les droits de publication complets sans restrictions.

Les articles publiés par Management & Data Science sont placés sous licence Creative Commons – Attribution – Pas de Modification (CC BY-ND). Cette licence autorise la redistribution, à des fins commerciales ou non, tant que l’œuvre est diffusée sans modification et dans son intégralité, avec attribution et citation de votre nom.