Dépôt en masse sur l’entrepôt Nakala

Vous avez besoin de déposer de nombreux fichier dans Nakala ? Et bien, à nous aussi ça arrive. Et pour le faire, nous avons choisi d’utiliser le service MyNkl (d’autres solutions existent. Voici quelques pistes datant de 2021 : https://elan.hypotheses.org/1162). Fanny Corsi a rédigé une petite documentation bien utile pour nos besoins. Sans doute, cela pourra être une bonne base pour l’adapter aux vôtres, qui sait ?!

Documentation Mynkl, par Fanny Corsi (étudiante de Master Lettres modernes à l’UGA avec plein d’expérience en HN)

  • Permet le dépôt de fichier en masse sur Nakala : https://mynkl.huma-num.fr/
  • On peut choisir Nakala TEST au moment de la connexion ! Il faut ensuite utiliser une des clés API proposées sur l’interface d’accueil de Nakala TEST (https://test.nakala.fr/).
  • On peut donc faire un dépôt test dans le bac à sable de Nakala avant de passer sur l’interface Nakala.

Étape 1 :  Préparation des données

  • Préparer les fichiers à déposer
    1. Si la donnée est un fichier TEI
      • Vérifier que le fichier soit conforme à la TEI.
      • Vérifier, s’il existe, que le schéma .rng soit associé au fichier et que cela ne crée pas d’erreur.
      • Vérifier que le <teiHeader/> soit suffisamment complet et que les métadonnées soit correctement encodée. Si des modifications sont nécessaires recommencer les étapes précédentes.
      • Renommer le fichier si nécessaire.
    2. Si la donnée est un schéma d’encodage
      1. Vérifier que l’ODD soit conforme à la TEI et au projet.
      2. Vérifier que le <teiHeader> soit suffisamment complet et que les métadonnées soit correctement encodée. Si des modifications sont nécessaires recommencer les étapes précédentes.
      3. Vérifier les différents formats du schéma (odd, rng, html)
      4. Renommer les fichier si nécessaire
    3. Si la donnée est une image
      1. à venir
  • Préparer le .csv pour le dépôt en lot
    • Description des colonnes
      • Linked in item : pour lier un ou des fichiers à la donnée (c’est-à-dire à la ligne décrite)
      • Title : nom de la donnée qui sera donnée sur Nakala
      • Creator : noms de toutes les personnes ayant contribué à la constitution de la donnée sous le format Prénom, Nom
      • Created : date de publication au format YYYY-MM-DD ou YYYY-MM ou YYYY ou ‘inconnue’
      • Type : voir la documentation https://documentation.huma-num.fr/nakala-guide-de-description/#encodage-dctermsdcmitype-type-de-la-ressource 
      • License : https://documentation.huma-num.fr/nakala-guide-de-description/#licence-obligatoire
      • Linked in collection : pour créer une collection et lier la donnée à cette collection.
        • Si on crée une collection, alors il faut renseigner le ‘Status collection’. Par défaut le statut est “private” mais on peut le rendre “public” en le mentionnant dans cette colonne
        • Collections ids : pour lier la donnée à une/des collection.s déjà créée (mentionner le.s DOI)

Étape 2 : Dépôt des données en lot en lui-même

NB. On commence par un dépôt sur Nakala TEST pour voir si la préparation des données est correcte.

  1. Faire un dépôt TEST dans le bac à sable
    1. Se connecter sur Mynkl
      • Utiliser une clé d’API présente sur la page d’accueil du bac à sable (https://test.nakala.fr/).
      • Cocher la case “Nakala TEST” lors de la connexion
    2. Aller dans l’onglet “Déposer” > “Dépôts avec CSV” et suivre les étapes (déposer le csv, déposer les fichier, envoyer les données
    3. Se connecter à Nakala TEST et vérifier l’état du dépôt. Lorsque le test sur le bac à sable est validé, passer au dépôt sur Nakala.
  2. Déposer sur Nakala
    1. Cocher la case “Nakala” lors de la connexion
      • Se connecter sur Mynkl :
        • Utiliser sa clé d’API présente sur son compte Nakala
        • Cocher la case “Nakala” lors de la connexion
    2. Effectuer le dépôt comme pour le dépôt en test

OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Fanny Corsi (28 mars 2025). Dépôt en masse sur l’entrepôt Nakala. ELAN - L'élan littératures, arts et numériques de Litt&Arts (UMR 5316). Consulté le 19 avril 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/13lju


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