Dados governamentais na perspectiva da Ciência Aberta: potencialidades e desafios para saúde pública a partir de um estudo de caso

O acesso, uso e reutilização de dados governamentais administrativos com finalidade de pesquisa, principalmente aqueles contendo informações pessoais, são tópicos amplamente discutidos atualmente. Levando-se em consideração que muitos países estão em fase incipiente de adoção de políticas de acesso a esses dados, acreditamos que a experiência do Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS) da Fiocruz poderá aportar contribuições ao debate, pois questões relativas ao acesso, uso e reutilização de dados administrativos estão sendo discutidas e executadas no CIDACS, inclusive para aderir a princípios da ciência aberta

USO E PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS NA PESQUISA CIENTÍFICA

A pesquisa científica e, em particular, a pesquisa em saúde utilizam dados pessoais e recorrem a marcos éticos para disciplinar a utilização desses dados e a redução dos riscos potenciais sem comprometer a qualidade do trabalho e a relevância do resultado. A utilização de bancos de dados das mais diversas naturezas vem se mostrando uma alternativa para o desenvolvimento da pesquisa, o que intensifica a necessidade que se trate conjuntamente o debate sobre aspectos éticos do uso de dados pessoais em pesquisa com os seus aspectos legais, considerando que os mais recentes marcos regulatórios de proteção de dados trazem regras específicas referentes à pesquisa científica

PANORAMA DAS INDICAÇÕES GEOGRÁFICAS NO BRASIL

The Geographical Indication-GI is a strategy used to identify the origin of products or services when the place has a great reputation or when it has peculiar characteristics or qualities attributed to its origin. The methodology of this research employed a search in the INPI's IG database without period delimitation, thus contemplating all the GIs that were in the database at the date of the search. As a result, a total of 69 recognized certifications were found, of which 50 are Indications of Proceeds 19 Denominations of Origin, whose locations and characteristics are described. It is believed that the knowledge of the situation regarding the GIs in the country can help in the development of public policies for the progress of the regions, those that already have certifications and, mainly, the induction of those that have the potential to obtain certification in order to promote the valuation of products and services for the benefit of Brazilian society.A Indicação Geográfica-IG consiste em uma estratégia usada para identificar a origem de produtos ou serviços quando o local tem grande reputação ou quando possui características ou qualidades peculiares atribuídas a sua origem. A metodologia desta pesquisa empregou busca no banco de dados de IG do INPI sem delimitação de período, contemplando, portanto, todas as IG que se encontravam na base na data da busca. Como resultado encontrou-se um total de 69 certificações reconhecidas, das quais 50 são Indicações de Procedências 19 Denominações de Origem, cujos locais e características são descritos. Acredita-se que o conhecimento da situação acerca das IG no país poderá auxiliar no desenvolvimento de políticas públicas para o progresso das regiões, das que já possuem certificações e, principalmente, da indução das que possuem potencial para obter a certificação no sentido de promover a valorização dos produtos e serviços em benefício da sociedade brasileira

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost