ONTOLOGIAS DE DOMÍNIO: ESTUDO DAS RELAÇÕES CONCEITUAIS E SUA APLICAÇÃO

Lack of theoretical bases and sound methodologies are problems that arise when building Ontologies. These constitute hindrance to the creation of inference rules for machine understanding. The study proposes systematization of relations found in the literature from Information Science, Terminology, Computer Science and Bioinformatics. Fundamental Categories in Information Science provide a domain representation model, but not the relation among them. In Computer Science relations are revealed, but not the context in which they occur. The systematization proposed aims at linking couple of categories (categorical relations) with relations properly (formal relations). A sample of definitions from Gene Ontology was analyzed to identify relations already mentioned in the literature and/or new ones. Despite the models for definition in Gene Ontology not always relations could be easily identified. It is concluded that different relations may arise in different domains and that systematic definitions are fundamental for the establishment of formal relations.No âmbito da elaboração de Ontologias, uma problemática que tem se colocado é a ausência de um padrão teórico-metodológico para sua elaboração, o que implica na criação a criação de regras de inferências consistentes que possam ser interpretáveis pela máquina. Propõe-se então uma sistematização das relações apresentadas nas literaturas da Ciência da Informação, da Terminologia, da Ciência da Computação e da Bioinformática. Na Ciência da Informação, as Categorias Fundamentais proporcionam um modelo de representação de um domínio, mas não explicitam a relação entre elas. A Ciência da Computação explicita as relações, mas não fornece um contexto. A sistematização realizada busca unir as duplas de categorias (relações categoriais) com as relações potenciais entre elas (relações formais). A partir da seleção de um corpus da Gene Ontology, foi feita uma análise das definições, a fim de identificar as relações já mencionadas na literatura ou descobrir a existência de novas relações. Apesar da Gene Ontology apresentar padrões para as definições, nem sempre foi possível identificar facilmente as relações. Conclui-se que relações diferentes podem surgir em diferentes domínios e que definições sistematizadas são indispensáveis para o estabelecimento seguro de relações formais

Guia de gestão de dados de pesquisa para bibliotecários e pesquisadores.

1. INTRODUÇÃO, 5 2. O QUE É DADO DE PESQUISA?, 7 3. CICLO DE VIDA DOS DADOS DE PESQUISA, 11 4. PGD - PLANO DE GESTÃO DE DADOS, 15 5. DOCUMENTE SEUS DADOS, 27 6. PROTEJA SEUS DADOS, 39 7. PRESERVE SEUS DADOS, 49 8. COMPARTILHE SEUS DADOS, 53 9. FORMATE SEUS DADOS, 59 10. GARANTA A QUALIDADE DE SEUS DADOS, 63 11. ÉTICA E CONSENTIMENTO, 69 12. COPYRIGHT, 73 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, 76 APÊNDICE I - GLOSSÁRIO DE TERMOS DE GESTÃO DE DADOS DE PESQUISA, 78 APÊNDICE II – ESQUEMAS DE METADADOS PARA DADOS DE PESQUISA, 83 APÊNDICE III – ÍNDICE REMISSIVO DAS INTERROGAÇÕES SOBRE DADOS DE PESQUISA, 8690 p. il. color.INTRODUÇÃO: O reconhecimento do potencial informacional dos dados de pesquisa para a ciência contemporânea transforma a visão que os caracterizava como simples subprodutos dos processos de pesquisa. Naquele contexto, os dados eram considerados somente na sua configuração final, sem considerar os seus ciclos de vida, versões e linhagens e, via de regra, eram descartados ou armazenados em mídias ou em servidores sem a devida gestão quando os projetos eram concluídos. Quase sempre eram tragados silenciosamente pelo tempo: pela obsolescência tecnológica e pela fragilidade das mídias digitais1. Os pesquisadores, as instituições acadêmicas e as agências de fomento à pesquisa começam a compreender que esses dados, se devidamente tratados, preservados e gerenciados, podem constituir uma fonte inestimável de recursos informacionais para a pesquisa científica e para o ensino da ciência. Os repositórios de dados se incorporam rapidamente à infraestrutura mundial de informação científica e, dessa forma, as coleções de dados podem ser usadas, reusadas e compartilhadas. Potencialmente, esses dados podem capacitar os pesquisadores a formular novos tipos de indagações, hipóteses e a usar métodos analíticos inovadores no estudo de questões críticas para a ciência e para a sociedade2. Nessa direção, uma gestão eficiente dos dados é fundamental para o desenvolvimento de pesquisas de alta qualidade e excelência. A gestão de dados cobre todos os aspectos relativos à manipulação, organização, documentação e agregação de valor, e tem um papel crucial como facilitador nos processos de compartilhamento dos dados, na garantia da sustentabilidade e acessibilidade dos dados em longo prazo. As ações e comprometimentos promovidos pela gestão, coletivamente, permitem que os dados de valor possam ser reusados em outros projetos ao longo do tempo e do espaço3

Uma proposta de taxonomia para dados de pesquisa

In the context of contemporary research, research data ceases to be mere by-products of research activities and resurgence as protagonists in the search for new knowledge. This example is driven by the digital technologies that create conditions for the emergence of a large volume of data, the scientific process and the research process based on the collection, generation, processing and analysis of mass data of the databases. Researchers, academic institutions, policy makers, and development agencies initiate what research data is managed and the informational resources that can be shared and reused as input for further research. However, the data, different from the publications, are heterogeneous, diversified, generated for different purposes, by different technologies and in specific disciplinary domains. It is observed that there are terminological gaps that make information management difficult. From this point, the present paper accepts the challenge of evaluating the taxonomy for the classification of research data types, the anchoring in the theoretical-methodological approach of the Knowledge Organization

AFINAL, O QUE É DADO DE PESQUISA?

No contexto científico contemporâneo em que a geração, coleta e análise intensiva de dados se tornam etapas essenciais para o progresso científico, os sistemas de gestão e curadoria de dados se reconfiguram como infraestruturas-chave na composição das ciberinfraestruturas de pesquisa. Porém, a curadoria e gestão de dados só se efetivam se forem consideradas as especificidades dos domínios disciplinares, os fluxos de pesquisa e, sobretudo, as características dos dados coletados, aproximando o ciclo de vida da pesquisa com o ciclo de vida dos dados. Com o objetivo de contribuir para a superação desse desafio, o presente estudo  procura explicitar e discutir os principais conceitos, características e propriedades dos dados de pesquisa – sistematizando-os na forma de uma taxonomia - em função dos impactos que eles têm na concepção das infraestruturas tecno-socias e organizacionais dos sistemas de gestão e curadoria de dados de pesquisa

Plataformas de gestão de dados de pesquisa

In the contemporary research environment, well-managed research data is recognized as an essential factor for high-qualityresearch. This is because good management makes the datasets easier to reuse, which is translated into a higher coefficient ofcollaboration between scientists, maximizing the return on investment of research funding agencies, increasing transparencyin methods and workflows, enabling, in this way, a greater coefficient of reproducibility of scientific experiments. However,data management is a multifaceted problem that demands technologies, organizational structures, human knowledge and skillsto combine, in a complementary way, a wide spectrum of variables, thus characterizing them as a complex solution equation.Faced with this challenge, the present research starts from the following question: are the repositories enough to solve all thechallenges presented by research data management? To answer this question, a theoretical and exploratory research was developed, based on literature analysis and observation of repositories and data management service platforms available on the web. Asa result, the concept of disciplinary platform for research data management is presented as a possible alternative for solvingseveral challenges encountered by researchers and academics, who aim to find, access, share and reuse data as inputs for newresearch. It is concluded that the offer of new data management services must be supported by the available computationaland informational infrastructures, the analysis methodologies and workflows inherent to the disciplinary research processes andincorporate expertise that is capable of dealing with the environments and technologically sophisticated processes of currentresearch. It is concluded that data management should be guided by the provision of a set of data services that can be classified asscientific, computational, informational and administrative. Those services must closely support disciplinary workflows, processingand analysis methodologies through specific computational and informational infrastructures and incorporate multidisciplinaryexpertise that can deal with the technologically sophisticated environments and processes of current research

Proposal for a model of research data management service

The planning, development, implementation, and operation of research data management platforms involves many variables that need to be properly addressed. The design of these platforms constitutes a complex and multifaceted problem, of which the solution needs to be manifested in the form of services that meet the needs of research flows in specific disciplinary domains, informational, technological and scientific parameters, varied professional profiles, political, legal and ethical constraints, and economic and temporal sustainability. In this multifaceted environment of contemporary science, the question we intend to answer is: What types of data management services can be offered based on the workflows of the scientific environment, considering the peculiarities of the disciplinary domains and serving as a support mechanism for the development of research and encouraging the sharing and reuse of scientific data? As an answer to the question, theoretical-exploratory research was developed that took as a methodological basis the analysis of the literature in the area, with special emphasis on articles, reports, manuals and data infrastructure projects, prepared by researchers and research institutions, giving prominence to the observation points of the actors most closely involved in the issue. From the interrelationship of the diverse variables raised, the result is the description of a set of services that can be offered, organized in a service model. It is hoped that this model can serve as a guide for research institutions that wish to implement data management platforms closer to their communities and that follow the standards and traditions of sharing and reusing scientific data from their researchers.O planejamento, desenvolvimento, implantação e operação de plataformas de gestão de dados de pesquisa envolvem muitas variáveis que precisam ser adequadamente articuladas. O projeto dessas plataformas constitui-se um problema complexo e multifacetado, cuja solução precisa ser manifestada na forma de serviços que atendam às necessidades dos fluxos de pesquisa de domínios disciplinares específicos, parâmetros informacionais, tecnológicos e científicos, perfis profissionais variados, condicionantes políticas, éticas e legais, e sustentabilidade econômica e temporal. Neste ambiente multifacetado próprio da ciência contemporânea, a questão que se pretende responder é: que tipos de serviços de gestão de dados podem ser oferecidos em uma articulação que permeie os fluxos de trabalhos do ambiente científico, considerando as peculiaridades dos domínios disciplinares e servindo como mecanismo de auxílio para o desenvolvimento de pesquisas e incentivo ao compartilhamento e reuso de dados científicos? Como resposta, desenvolveu-se uma pesquisa de cunho teórico-exploratório que tomou como base metodológica a análise da literatura da área, com ênfase especial em artigos, relatórios, manuais e projetos de infraestrutura de dados, elaborados por pesquisadores e instituições de pesquisa, dando proeminência aos pontos de observação dos atores mais proximamente envolvidos na questão. A partir do inter-relacionamento das diversas variáveis levantadas, apresenta-se como resultado a descrição de um conjunto de serviços que podem ser oferecidos, organizados em um modelo de serviços. Espera-se que esse modelo possa servir como norte para instituições de pesquisa que desejem implantar plataformas de gestão de dados mais próximas das suas comunidades e que sejam aderentes aos padrões e tradições de compartilhamento e o reuso de dados científicos de seus pesquisadores

SUBSÍDIOS PARA A CONTRUÇÃO DE UM MODELO DE AVALIAÇÃO DE SISTEMAS DE GESTÃO DE DADOS DE PESQUISA

Para que haja uma efetiva gestão das coleções de dados de pesquisa, o requisito essencial é que ela se realize por meio de plataformas que assegurem infraestrutura tecnológica e gerencial, sustentabilidade econômica e politica de longo prazo e que sejam capazes de oferecer serviços disciplinares e um espaço de colaboração para os pesquisadores. Esses sistemas cumprem um duplo papel: se configuram como sistemas de informação que apoiam os pesquisadores na publicação, preservação e disseminação de suas próprias coleções de dados; e, ao mesmo tempo, são ferramentas críticas para o descobrimento e o acesso a coleções de dados de outros pesquisadores, possibilitando o reuso e promovendo a pesquisa interdisciplinar. Avaliar as plataformas colaborativas de gestão de dados, tanto do ponto de vista do pesquisador que quer depositar seus dados ou encontrar dados de outras fontes, usufruir de serviços informacionais, computacionais e de capacitação, bem como da instituição de pesquisa que deseja mensurar a conformidade do seu repositório com as melhores práticas, tecnologias, padrões e metodologias, exige considerar um grande número de parâmetros técnicos, gerenciais e organizacionais. Como contribuição para a composição de um modelo de avaliação de plataformas colaborativas de dados de pesquisa, o presente trabalho apresenta uma sistematização dos principais itens que devem ser considerados na geração de métricas que podem ser aplicadas esses sistemas

Uma proposta de taxonomia para dados de pesquisa

In the context of contemporary research, research data ceases to be mere by-products of research activities and resurgence as protagonists in the search for new knowledge. This example is driven by the digital technologies that create conditions for the emergence of a large volume of data, the scientific process and the research process based on the collection, generation, processing and analysis of mass data of the databases. Researchers, academic institutions, policy makers, and development agencies initiate what research data is managed and the informational resources that can be shared and reused as input for further research. However, the data, different from the publications, are heterogeneous, diversified, generated for different purposes, by different technologies and in specific disciplinary domains. It is observed that there are terminological gaps that make information management difficult. From this point, the present paper accepts the challenge of evaluating the taxonomy for the classification of research data types, the anchoring in the theoretical-methodological approach of the Knowledge Organization

Research data management platforms: expanding the concept of data repositories

Dados de pesquisa bem gerenciados, no ambiente de pesquisa contemporânea, é reconhecidamente um fator essencial para uma pesquisa de alta qualidade, pois a boa gestão os torna mais fáceis de reuso, o que se traduz em maior coeficiente de colaboração entre cientistas, maximização do retorno do investimento das agências financiadoras de pesquisa, maior transparência nos métodos e fluxos de trabalho, possibilitando a reprodutibilidade dos experimentos científicos. No entanto, a gestão de dados é um problema multifacetado que demanda tecnologias, estruturas organizacionais, conhecimento humano e habilidades para juntar, de maneira complementar, um largo espectro de variáveis, caracterizando-as, dessa forma, como uma equação de resolução complexa. Diante desse desafio, a presente pesquisa parte da seguinte questão: são os repositórios suficientes para solucionar todos os desafios apresentados pela gestão de dados de pesquisa? Para respondê-la foi desenvolvida uma pesquisa de cunho teórico e exploratório, pautada na análise da literatura e na observação de repositórios e plataformas de serviços disponíveis na web, culminada no presente ensaio, cujo objetivo é apresentar o conceito de plataforma de gestão de dados de pesquisa, como uma alternativa possível para a resolução de diversos desafios encontrados por pesquisadores e acadêmicos, que visam encontrar, acessar, compartilhar e reusar dados como insumos para novas pesquisas. Conclui-se que a gestão de dados deve se orientar pela oferta de um conjunto de serviços que podem ser classificados como científicos, computacionais, informacionais e administrativos. Esses serviços devem dar suporte próximo aos workflows disciplinares, processamento e metodologias de análise por meio de infraestruturas computacionais e informacionais específicas e incorporar expertises multidisciplinares que sejam capazes de lidar com os ambientes e processos tecnologicamente sofisticados da pesquisa atual.In the contemporary research environment, well-managed research data is recognized as an essential factor for high-quality research. This is because good management makes the datasets easier to reuse, which is translated into a higher coefficient of collaboration between scientists, maximizing the return on investment of research funding agencies, increasing transparency in methods and workflows, enabling, in this way, a greater coefficient of reproducibility of scientific experiments. However, data management is a multifaceted problem that demands technologies, organizational structures, human knowledge and skills to combine, in a complementary way, a wide spectrum of variables, thus characterizing them as a complex solution equation. Faced with this challenge, the present research starts from the following question: are the repositories enough to solve all the challenges presented by research data management? To answer this question, a theoretical and exploratory research was developed, based on literature analysis and observation of repositories and data management service platforms available on the web. As a result, the concept of disciplinary platform for research data management is presented as a possible alternative for solving several challenges encountered by researchers and academics, who aim to find, access, share and reuse data as inputs for new research. It is concluded that the offer of new data management services must be supported by the available computational and informational infrastructures, the analysis methodologies and workflows inherent to the disciplinary research processes and incorporate expertise that is capable of dealing with the environments and technologically sophisticated processes of current research. It is concluded that data management should be guided by the provision of a set of data services that can be classified as scientific, computational, informational and administrative. Those services must closely support disciplinary workflows, processing and analysis methodologies through specific computational and informational infrastructures and incorporate multidisciplinary expertise that can deal with the technologically sophisticated environments and processes of current research.Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educació

Gestão de dados de pesquisa: um panorama da atuação da União Europeia

Se, na década passada, as discussões que se iniciaram pelos anos de 1970 ainda ocupavam o espaço acadêmico sobre qual o posicionamento que a comunidade científica seguiria em relação aos meios e modos de divulgação de sua produção, mais um elemento surge para aumentar o debate: a necessidade de compartilhamento dos dados da pesquisa. Cada vez mais os dados de pesquisa passam a ter um papel significativo dentro do cenário científico mundial. A proposta deste trabalho é realizar um mapeamento dos repositórios de dados de pesquisa existentes nos países membros da União Europeia, inclusive realizando um levantamento que quantifique o número de repositórios de dados existentes nestes países. Foi acessado o link de cada país relacionado, disponível no documento do Openaire intitulado “Overview of Open Access in the EU member states”, fazendo uma revisão sistemática sobre a existência e a quantidade de repositório de dados de pesquisa e como descrevem seu funcionamento. Como resultado, o artigo apresenta uma sistematização do panorama atual da gestão de dados de pesquisa e dos repositórios existentes e um panorama geral das políticas implementadas e em desenvolvimento na UE