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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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.
Sarita Albagli
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.5069

Abstract:Editorial | Letter from the Editors
Luana Sales, Luís Fernando Sayão
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.5070

Guilherme Ataíde Dias, Renata Lemos Dos Anjos, Débora Gomes De Araújo
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4683

Abstract:RESUMO A pesquisa investigou as práticas e percepções associadas com a gestão de dados pelos pesquisadores na pós-graduação brasileira na área da Ciência da Informação (CI). O instrumento de pesquisa utilizado foi um questionário semiestruturado, enviado por e-mail para 341 pesquisadores vinculados aos programas de pós-graduação brasileiros em CI. Os dados obtidos foram analisados através de técnicas de estatística descritiva e análise temática. Verificou-se que as práticas de gestão de dados conduzidas pelos pesquisadores precisam ser aprimoradas e que eles possuem postura favorável com relação ao compartilhamento de dados, desde que exista algum controle formal sobre os mesmos.Palavras-chave: Dados de Pesquisa; Compartilhamento de Dados de Pesquisa; Ciência da Informação; Tecnologia da Informação.ABSTRACT The research investigated the practices and perceptions associated with data management by researchers in Brazilian postgraduate programs in the Information Science (IC) area. A semi-structured survey was used as the research instrument, it was sent by e-mail to 341 researchers linked to the Brazilian postgraduate programs in CI. The data was analyzed through descriptive statistics techniques and thematic analysis. It was found that the data management practices conducted by the researchers need to be improved and that they have a favorable approach regarding data sharing, provided there is some formal control over them.Keywords: Research Data; Research Data Sharing; Information Science; Information Technology.
Janicy Aparecida Pereira Rocha
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.4775

Abstract:RESUMO Dados de pesquisa são insumos importantes para a produção de conhecimento. A gestão e a curadoria adequada dos mesmos são formas de se evitar as constantes perdas de dados relatadas na literatura. Assim, apresenta-se a modelagem dos ciclos de vida de dados de pesquisa e a tipificação desses como forma de orientar a promoção de boas práticas de gestão e curadoria. Partindo desses pressupostos, o ciclo de vida dos dados gerados pelo Projeto Febre Amarela – Fiocruz-Minas é modelado e os dados são tipificados. Adicionalmente, são apontadas fragilidades e possibilidades para a gestão dos dados de pesquisa do referido projeto.Palavras-chave: Dados de Pesquisa; Ciclo de Vida dos Dados de Pesquisa; Gestão dos Dados de Pesquisa.ABSTRACT Research data are important inputs for the production of knowledge. The appropriate management and curation of these are ways to avoid the constant loss of data reported in the literature. Thus, this paper presents the modeling of the life cycles of research data and the classification of these as a way of guiding the promotion of good management practices and curation. Based on these assumptions, the data life cycle generated by the Yellow Fever Project - Fiocruz-Minas is modeled and the data are typified. In addition, weaknesses and possibilities for the management of research data of the Yellow Fever project are pointed out.Keywords: Research Data; Research Data Life Cycle; Research Data Management.
Patricia Henning, Luana Sales
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.5043

Abstract:Barend Mons is a molecular biologist and, since 2012, he has been a professor of BioSemantics in the Department of Human Genetics at the Leiden University Medical Center (LUMC) in the Netherlands. In 2015, he was chair of the High-Level Expert Group on the European Open Science Cloud (EOSC). Since 2017, he has been heading the GO FAIR initiative’s Dutch International Support and Coordination office. In 2018, he was elected president of the Committee on Data for Science and Technology (CODATA) of the International Science Council for a four-year term through 2022. He is also a member of the Netherlands Academy of Technology and Innovation (AcTI), and he is a representative of the Board on Research Data and Information (BRDI) of the National Academies of Science, Engineering, and Medicine in the USA.
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...
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...
Viviane Santos De Oliveira Veiga, Patricia Henning, Simone Dib, Erick Penedo, Jefferson Da Costa Lima, Luiz Olavo Bonino Da Silva, Luís Ferreira Pires
Published: 11 December 2019
Liinc em Revista, Volume 15; doi:10.18617/liinc.v15i2.5030

Abstract:RESUMO Este artigo trás para discussão o papel dos planos de gestão de dados como instrumento facilitador da gestão dos dados durante todo o ciclo de vida da pesquisa. A abertura de dados de pesquisa é pauta prioritária nas agendas científicas, por ampliar tanto a visibilidade e transparência das investigações, como a capacidade de reprodutibilidade e reuso dos dados em novas pesquisas. Nesse contexto, os princípios FAIR, um acrônimo para ‘Findable’, ‘Accessible’, ‘Interoperable’ e ‘Reusable’ é fundamental por estabelecerem orientações basilares e norteadoras na gestão, curadoria e preservação dos dados de pesquisa direcionados para o compartilhamento e o reuso. O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma proposta de template de Plano de Gestão de Dados, alinhado aos princípios FAIR, para a Fundação Oswaldo Cruz. A metodologia utilizada é de natureza bibliográfica e de análise documental de diversos planos de gestão de dados europeus. Concluímos que a adoção de um plano de gestão nas práticas cientificas de universidades e instituições de pesquisa é fundamental. No entanto, para tirar maior proveito dessa atividade é necessário contar com a participação de todos os atores envolvidos no processo, além disso, esse plano de gestão deve ser machine-actionable, ou seja, acionável por máquina.Palavras-chave: Plano de Gestão de Dados; Dado de Pesquisa; Princípios FAIR; PGD Acionável por Máquina; Ciência Aberta.ABSTRACT This article proposes to discuss the role of data management plans as a tool to facilitate data management during researches life cycle. Today, research data opening is a primary agenda at scientific agencies as it may boost investigations’ visibility and transparency as well as the ability to reproduce and reuse its data on new researches. Within this context, FAIR principles, an acronym for Findable, Accessible, Interoperable and Reusable, is paramount, as it establishes basic and guiding orientations for research data management, curatorship and preservation with an intent on its sharing and reuse. The current work intends to present to the Fundação Oswaldo Cruz a new Data Management Plan template proposal, aligned with FAIR principles. The methodology used is bibliographical research and documental analysis of several European data management plans. We conclude that the adoption of a management plan on universities and research institutions scientific activities is paramount. However, to be fully benefited from this activity, all actors involved in the process must participate, and, on top of that, this plan must be machine-actionable.Keywords: Data Management Plan; Research Data; FAIR Principles; DMP Machine-Actionable; Open Science.
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.