Liinc em Revista

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EISSN : 18083536
Current Publisher: Liinc em Revista (10.18617)
Former Publisher: IBICT (10.18225)
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Latest articles in this journal

Maíra Murrieta Costa, Murilo Bastos Da Cunha
Published: 19 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4763

Abstract:
RESUMO Este trabalho discute os conceitos e características da ciência produzida no século XXI. Traz considerações sobre a ciberinfraestrutura necessária à colaboração e compartilhamento de dados de pesquisa. Contextualiza a gestão de dados e os motivos que podem causar impacto no compartilhamento de dados, dentre eles pesquisa em temas de soberania nacional, ou mesmo pesquisas que culminaram como desenvolvimento tecnológico. São apresentados exemplos sobre o processo de compartilhamento de dados em alguns países no exterior. No contexto brasileiro, apresenta e discute o marco legal sobre dados abertos governamentais e científicos. Além disso, apresenta algumas políticas institucionais brasileiras sobre gestão de dados. Ao final do artigo é apresentado um conjunto de diretrizes que pode servir de subsídio para a elaboração de uma política nacional para a gestão de dados de pesquisa.Palavras-chave: Brasil; Gestão de dados de pesquisa; gestão de dados científicos, Informação científica; Política nacional de informação.ABSTRACT This article discusses the concepts and characteristics of science produced in the 21st century. It presents considerations about the necessary cyberinfrastructure for research data collaboration and sharing. It contextualizes data management and the reasons that may impact data sharing, such as research on national sovereignty issues or research that culminated as technological development. Examples are given about the process of data sharing in some countries abroad. In the Brazilian context, it presents and discusses the legal framework on open governmental and scientific data. In addition, it presents some Brazilian institutional policies on data management. At the end presents a set of guidelines that can subsidy the creation of a national policy for research data management.Keywords: Brazil; National information policy; Research data management; Data scholarship, Scientific information.
Claudio Jose Silva Ribeiro
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4816

Abstract:
RESUMO O acesso aberto à produção em Ciência e Tecnologia vem impulsionando os debates sobre a adoção e uso de instrumentos para compartilhamento da produção científica. Este relato propõe um modelo de maturidade que trata de forma integrada os repositórios confiáveis de documentos e os repositórios de dados, formando a noção de repositório digital integrado, para posicionar a instituição em um nível de maturidade para estes instrumentos de compartilhamento da produção científica. Apresenta o estudo sobre modelos de maturidade como forma de avaliação da qualidade para repositórios. Adota o modelo CMMI como referência, relacionado os respectivos níveis. Apresenta um estudo sobre repositórios confiáveis e critérios de avaliação, finalizando a proposta com a inclusão dos princípios FAIR no processo de avaliação. Fazendo uso de uma combinação de métodos para desenvolvimento da investigação, propõe a avaliação da qualidade de repositórios do estado do Rio de Janeiro segundo o modelo elaborado. Propõe a consolidação dos resultados em um modelo de avaliação estruturado em níveis de maturidade, incluindo um método de avaliação para repositórios integrados.Palavras-chave: Modelo de Maturidade; Repositório Digital; Gestão da Qualidade; Ciência Aberta; Repositório Confiável; Princípios FAIR.ABSTRACT Open access to research outcomes and data obtained in Science and Technology production has risen debates about the adoption and use of sharing tools for those outcomes. This research proposes a maturity model that unifies trusted document repositories and data repositories to form a notion of an integrated digital repository, setting this institution on a maturity level regarding these scientific production sharing tools. It also presents studies on these maturity models as ways to evaluate the quality of those data repositories. It adopts the CMMI model as a reference, relating to its respective levels. It presents a study on trustworthy repositories and evaluation criteria and concludes with the incorporation of FAIR principles into the evaluating process. Using a combination of methods to develop its investigation, the research proposes the use of this maturity model to evaluate Rio de Janeiro state repositories. Finally, it proposes the consummation of its results using an evaluation scheme structured in maturity levels, which includes an evaluation method for integrated repositories.Keywords: Maturity Model; Digital Repository; Quality Management; Open Science; Trustworthy Repository; FAIR Principles.
Débora Gomes De Araújo, Marco Antonio Almeida Llarena, Sandra De Alburqueque Siebra, Guilherme Ataíde Dias
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4686

Abstract:
RESUMO O objetivo foi analisar as intersecções entre os elementos dos modelos de ciclos de vida dos dados das iniciativas do DCC, DataONE e o CVD-CI. Trata-se de uma pesquisa descritiva, qualitativa e bibliográfica. Verificou-se que há correspondências entre etapas (nem sempre de um para um) dos ciclos de vida dos dados analisados. Foi possível constatar que o CVD-CI condensa várias atividades em uma única etapa, o que pode dificultar a sua aplicabilidade. De uma maneira geral, os modelos propostos ainda carecem de maior detalhamento para poderem ser aplicados diretamente por pesquisadores/curadores.Palavras-chave: Ciclo de Vida dos Dados; Curadoria Digital; Dados científicos; Tecnologia da Informação.ABSTRACT The objective was to analyze the intersections among the data life cycle model elements of the DCC, DataONE and CVD-CI initiatives. It is a descriptive, qualitative and bibliographical research. It was verified that there are correspondences between stages (not always one-to-one) of the analyzed data life cycles. It was possible to verify that the CVD-CI condenses several activities in a single step, which can hinder its applicability. In general, the proposed models still need to be further detailed so that they can be directly applied by researchers/curators.Keywords: Data Life Cycle; Digital Curation; Scientific Data; Information Technology.
Fabiano Couto Corrêa Da Silva
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4812

Abstract:
RESUMO São expostos os princípios fundamentais da ciência de dados e as generalidades de uma de suas áreas de estudo: a Visualização de dados. O artigo aborda como os dados multivariados tem sido representados por meio de imagens e gráficos ilustrados que relacionam os elementos de sintaxe e semântica que podem contemplar o pensamento analítico nas margens visuais. Analisa como a Visualização de Dados foi desenvolvida ao longo do tempo, utilizando exemplos reconhecidos como de vanguarda neste campo, validando a pesquisa com análise cognitivas básicas em princípios de apresentação de evidências nos displays de informação.Palavras-chave: Visualização de Dados; Infografias; Dados Científicos; Storytelling, Big Data.ABSTRACT The fundamental principles of data science and the generalities of one of its areas of study are exposed: Data Visualization. The article discusses how multivariate data has been represented through illustrated images and graphs that relate the elements of syntax and semantics that can include analytical thinking in visual margins. It analyzes how Data Visualization has been developed over time, using examples recognized as cutting edge in this field, validating research with basic cognitive analysis on principles of evidence presentation in information displays.Keywords: Data Visualization; Infographics; Scientific Data; Storytelling, Big Data.
Fabiana De Melo Amaral Gonçalves Pinto, Janaynne Carvalho Do Amaral, Melina De Brito Dos Santos
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4766

Abstract:
RESUMO O artigo investiga a prática da curadoria de dados de pesquisa em repositórios de ensaios clínicos. Propõe reflexões sobre a informação e seus múltiplos formatos no domínio da saúde e sugere uma definição para dados de pesquisa clínicos. Apresenta o conceito de curadoria de dados de pesquisa e fomenta novos estudos que priorizam a discussão sobre a gestão de dados de pesquisa e o movimento da Ciência Aberta no domínio da saúde. Aponta para a necessidade de implantação de políticas de gestão de dados de pesquisa que assegurem critérios de descrição, sistematização, compartilhamento, recuperação, interoperabilidade, preservação e reuso de dados. Como reflexão final, ressalta o desafio de discutir e implementar a prática de curadoria de dados de pesquisa produzidos por ensaios clínicos e evidencia o vasto e oportuno campo a ser explorado, tanto para pesquisadores quanto para profissionais da informação.Palavras-chave: Curadoria de Dados; Dados de Pesquisa; Ensaio Clínico; Ciência Aberta; Reuso de Dados.ABSTRACT The article investigates the practice of curating research data in clinical trial repositories. That proposes reflections on health information and its multiple formats and suggests the definition for clinical research data. It introduces the concept of research data curation and promotes new studies, which prioritize the discussion about research data management and the Open Science movement in the health domain. The article brings points to the need to implement research data management policies that ensure criteria for data description, systematization, sharing, retrieval, interoperability, preservation and reuse. As a final reflection, it highlights the challenge of discussing and implementing the practice of curating research data produced by clinical trials and highlights the vast and timely field to be explored for both researchers and information professionals.Keywords: Data Curator; Research data; Clinical Trial; Open Science; Data Reuse.Lista
Sônia Elisa Caregnato, Samile Andréa De Souza Vanz, Caterina Groposo Pavão, Paula Caroline Jardim Schifino Passos, Eduardo N. Borges, Rene Faustino Gabriel Junior, Luis Alberto Azambuja, Rafael Port Da Rocha
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4771

Abstract:
RESUMO O artigo apresenta análise exploratória das práticas e das percepções a respeito do acesso aberto a dados de pesquisa embasada em dados coletados por meio de survey, realizada com pesquisadores brasileiros. As 4.676 respostas obtidas demonstram que, apesar do grande interesse pelo tema, evidenciado pela prevalência de variáveis relacionadas ao compartilhamento e ao uso de dados e aos repositórios institucionais, não há clareza por parte dos sujeitos sobre os principais tópicos relacionados. Conclui-se que, apesar da maioria dos pesquisadores afirmar que compartilha dados de pesquisa, a disponibilização desses dados de forma aberta e irrestrita ainda não é amplamente aceita.Palavras-chave: Dados Abertos de Pesquisa; Compartilhamento de Dados; Reuso de Dados.ABSTRACT This article presents an exploratory analysis of the practices and perceptions regarding open access to research data based on information collected by a survey with Brazilian researchers. The 4,676 responses show that, despite the great interest in the topic, evidenced by the prevalence of variables related to data sharing and use and to institutional repositories, there is no clarity on the part of the subjects on the main related topics. We conclude that, although the majority of the researchers share research data, the availability of this data in an open and unrestricted way is not yet widely accepted.Keywords: Open Research Data; Data Sharing; Data Reuse.
Eduardo Couto Dalcin, João Lanna, Natália Queiroz, Rafaela Campostrini Forzza
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4740

Abstract:
RESUMO Desde a Declaração de Berlin sobre o Acesso Aberto ao Conhecimento em Ciências e Humanidades, publicada em 2003, a demanda por uma “ciência aberta” cuja preocupação primordial é tornar a atividade de pesquisa mais transparente, mais cola­borativa e mais eficiente, tem crescido na comunidade acadêmica. Aliado a isso, vem se consolidando a percepção de que o acesso e compartilhamento de dados de pesquisa contribui de forma significativa para que a ciência avance e maximize os investimentos aplicados em programas de pesquisa. Neste sentido este estudo apresenta uma proposta composta de repositórios digitais e ferramentas computacionais voltadas para publicação e compartilhamento de recursos de informação em institutos de pesquisa. A arquitetura proposta, baseada em ferramentas livres e de código aberto mostrou-se adequada à gestão e publicação de recursos de informação em instituições de pesquisa. Porém, esta abordagem apontou a necessidade de uma ferramenta de busca que integre as diferentes ferramentas, assim como da existência de um vocabulário controlado, capaz de indexar os recursos em seus diferentes contextos.Palavras-chave: Dados Abertos; Ciência Aberta; Publicação de Dados Científicos.ABSTRACT Since the Berlin Declaration on Open Access to Knowledge in Science and Humanities published in 2003, the demand for an "open science" whose primary concern is to make research activity more transparent, more collaborative and more efficient, has grown at the academy. Added to this, the perception that the access and sharing of research data contribute significantly to science advance and maximize the investments applied in research programs has been consolidated. In this sense, the present work presents a proposal composed of digital repositories and computational tools aimed at publishing and sharing of information resources in research institutes. The proposed architecture, based on free and open-source tools, proved adequate for the management and publication of information resources in research institutions. However, this approach pointed to the need for a search tool that integrates the different tools, as well as the existence of a controlled vocabulary, capable of indexing resources in their different contexts.Keywords: Open Data; Open Science; Scientific Data Publishing.
Eduardo Alves Silva, Dalton Lopes Martins
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4765

Abstract:
RESUMO O presente artigo tem por objetivo apresentar a investigação efetuada a partir de objetos digitais, mais propriamente coleções digitais, procurando conceituar como compreende ciência aberta no contexto da pesquisa sobre os acervos museológicos de uma importante instituição, como o Museu do Índio. Utilizando-se de particularidades da ferramenta Tainacan aplicada pelo Museu do Índio para a disponibilização de seu acervo, de forma a efetuar a coleta de dados que tem grande representatividade no que diz respeito a um acervo museológico, a partir dessa coleta, foi possível representar os dados a partir do uso de métodos correlatos a análise de redes sociais (ARS), o que possibilita uma análise visual das informações obtidas e uma boa representatividade das correlações percebidas entre os diferentes aspectos do acervo.Palavras-chave: Museu do Índio; Ciência Aberta; Tainacan; Análise de Redes Sociais.ABSTRACT The aim of this article is to present research carried out using digital objects, more specifically digital collections, seeking to conceptualize how open science is understood in the context of research on the museum collections of an important institution, such as the Museu do Índio. Using special features of the Tainacan tool used by the Museu do Índio to make available its collection, in order to collect data that has great representativity in what concerns a museum collection, from the collected information it was possible to represent the data using related methods to the Social Networks Analysis (SNA), which allows a visual analysis of the information obtained and a good representation of the perceived correlations between the different aspects of the collection.Keywords: Museu do Índio; Open Science; Tainacan; Social Network Analysis.
Renata Curty
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4777

Abstract:
RESUMO As diretivas governamentais e institucionais em torno do compartilhamento de dados de pesquisas financiadas com dinheiro público têm impulsionado a rápida expansão de repositórios digitais de dados afim de disponibilizar esses ativos científicos para reutilização, com propósitos nem sempre antecipados, pelos pesquisadores que os produziram/coletaram. De modo contraditório, embora o argumento em torno do compartilhamento de dados seja fortemente sustentado no potencial de reúso e em suas consequentes contribuições para o avanço científico, esse tema permanece acessório às discussões em torno da ciência de dados e da ciência aberta. O presente artigo de revisão narrativa tem por objetivo lançar um olhar mais atento ao reúso de dados e explorar mais diretamente esse conceito, ao passo que propõe uma classificação inicial de cinco abordagens distintas para o reúso de dados de pesquisa (reaproveitamento, agregação, integração, metanálise e reanálise), com base em situações hipotéticas acompanhadas de casos de reúso de dados publicados na literatura científica. Também explora questões determinantes para a condição de reúso, relacionando a reusabilidade à qualidade da documentação que acompanha os dados. Oferece discussão sobre os desafios da documentação de dados, bem como algumas iniciativas e recomendações para que essas dificuldades sejam contornadas. Espera-se que os argumentos apresentados contribuam não somente para o avanço conceitual em torno do reúso e da reusabilidade de dados, mas também reverberem em ações relacionadas à documentação dos dados de modo a incrementar o potencial de reúso desses ativos científicos.Palavras-chave: Reúso de Dados; Reprodutibilidade Científica; Reusabilidade; Ciência Aberta; Dados de Pesquisa. ABSTRACT The availability of scientific assets through data repositories has been greatly increased as a result of government and institutional data sharing policies and mandates for publicly funded research, allowing data to be reused for purposes not always anticipated by primary researchers. Despite the fact that the argument favoring data sharing is strongly grounded in the possibilities of data reuse and its contributions to scientific advancement, this subject remains unobserved in discussions about data science and open science. This paper follows a narrative review method to take a closer look at data reuse in order to better conceptualize this term, while proposing an early classification of five distinct data reuse approaches (repurposing, aggregation, integration, meta-analysis and reanalysis) based on hypothetical cases and literature examples. It also explores the determinants of what constitutes reusable data, and the relationship between data reusability and documentation quality. It presents some challenges associated with data documentation and points out some initiatives and recommendations to overcome such problems. It expects to...
João Luiz Rebelo Moreira, Luiz Olavo Bonino Da Silva, Luís Ferreira Pires, Marten Van Sinderen, Patricia Henning
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4817

Abstract:
RESUMO É necessário um esforço significativo para encontrar, entender e reutilizar dados da pesquisa. Para endereçar esse problema, os princípios de dados Localizáveis, Acessíveis, Reutilizáveis e Interoperáveis (FAIR em inglês) foram criados, e descrevem um conjunto mínimo de requisitos para gerenciamento e administração de dados, considerados a base tecnológica para a Nuvem Europeia de Ciência Aberta. O FAIR Data Point (FDP) utiliza dados ligados (LD) para expor dados e metadados aderentes aos princípios de dados FAIR, especificando um conjunto de metadados padronizados que um repositório de dados deve implementar. Os proprietários de dados podem expor conjuntos de dados e os usuários de dados podem reutilizar conjuntos de dados por meio de serviços RESTful, permitindo a interoperabilidade em escala na web. Os repositórios de dados e o software subjacente apenas recentemente começaram a oferecer suporte à LD, e seus metadados estão disponíveis apenas como pares de valores-chave. Uma questão em aberto neste contexto é como permitir que um software de repositório de dados existente seja compatível com a especificação do FDP, ou seja, como adicionar descrições semânticas aos repositórios de dados para garantir a interoperabilidade semântica entre dados de diferentes repositórios. Este artigo descreve uma solução não invasiva e não intrusiva de proxy semântico que permite que um software de repositório de dados, o serviço EUDAT B2share, se comporte como um FDP, permitindo a interoperabilidade semântica por meio de traduções semânticas. A solução inclui uma metodologia para o mapeamento de metadados com base em transformações endógenas de modelos léxicos para modelos semânticos. Mostramos como os metadados nos pares de valores-chave de um repositório de uso geral podem ser compatíveis com a tecnologia LD sem alterar o software do repositório. A validação da solução inclui testes funcionais das camadas de metadados do FDP e uma análise de desempenho do impacto do proxy semântico na troca de dados. Os resultados mostram que o B2share pode ser compatível com as especificações do FDP, tendo impacto reduzido no desempenho da troca de dados. Portanto, a validação mostra que a solução é viável e adequada para transformar um software de repositório de dados de uso geral em um FDP.Palavras-chave: Dados FAIR; Reusabilidade de Dados; Software de Repositório de Dados; FAIR Data Point.ABSTRACT Significant effort is required to find, make sense and reuse research data. To tackle this problem, the Findable, Accessible, Reusable and Interoperable (FAIR) data principles describe a minimal set of requirements for data management and stewardship, considered as the technological basis for the European Open Science Cloud. The FAIR data point (FDP) leverages linked data (LD) to expose data and metadata adhering to the FAIR data principles, specifying a set of standardized metadata that a data...