Análise da viabilidade de associação dos planos de gestão de dados acionáveis por máquina com o ciclo de vida dos dados no ecossistema de pesquisa brasileira

Autores
Cunha Vidal, Lucia Helena; Gabriel Junior, René Faustino; Groposo Pavão, Caterina Marta
Año de publicación
2023
Idioma
portugués
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Discute a importância dos dados de pesquisa e destaca a necessidade de plano de gestão de dados adequado para garantir disponibilidade, acesso, processamento e reuso dos dados, no eixo temático 2: dados abertos. Expõe que o problema dos planos de gestão de dados não estão integrados com outros atores no ecossistema de pesquisa, dificultando o acompanhamento do ciclo de vida dos dados. Propõe analisar a viabilidade da utilização de ferramentas interoperáveis com diversas bases de dados para tornar os planos de gestão de dados acionáveis por máquina e integrados com o ciclo de vida dos dados no ecossistema BrCris. É esperado contribuir à prospecção de planos de gestão de dados acionáveis por máquina aprimorando sua implantação e uso no Brasil. De natureza básica, abordagem qualitativa e procedimentos de pesquisa bibliográfica e documental, será descritiva e explicativa. A coleta de dados será realizada em bases de dados bibliográficas nacionais e internacionais da Ciência da Informação, Ciência da Computação e Administração. Apresenta ferramentas para elaboração de planos de gestão de dados e o padrão comum acionável por máquina da Research Data Alliance, que contempla as etapas do ciclo de vida dos dados e os atores de um ecossistema de pesquisa. Analisa desafios e oportunidades para implementação dos planos de gestão de dados acionáveis por máquina no Brasil. É esperado que esta pesquisa contribua para a identificação e prospecção de modelos de maDMPs para pesquisadores, compreendendo suas características, estruturas e abordagens para gestão de dados de pesquisa, além fornecer uma visão abrangente dos modelos existentes e suas contribuições para integração com ecossistemas de pesquisa.
Ibero-American Science and Technology Education Consortium
Materia
Informática
Gestión de datos
Plan de gestión
Investigación
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/166399

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description Discute a importância dos dados de pesquisa e destaca a necessidade de plano de gestão de dados adequado para garantir disponibilidade, acesso, processamento e reuso dos dados, no eixo temático 2: dados abertos. Expõe que o problema dos planos de gestão de dados não estão integrados com outros atores no ecossistema de pesquisa, dificultando o acompanhamento do ciclo de vida dos dados. Propõe analisar a viabilidade da utilização de ferramentas interoperáveis com diversas bases de dados para tornar os planos de gestão de dados acionáveis por máquina e integrados com o ciclo de vida dos dados no ecossistema BrCris. É esperado contribuir à prospecção de planos de gestão de dados acionáveis por máquina aprimorando sua implantação e uso no Brasil. De natureza básica, abordagem qualitativa e procedimentos de pesquisa bibliográfica e documental, será descritiva e explicativa. A coleta de dados será realizada em bases de dados bibliográficas nacionais e internacionais da Ciência da Informação, Ciência da Computação e Administração. Apresenta ferramentas para elaboração de planos de gestão de dados e o padrão comum acionável por máquina da Research Data Alliance, que contempla as etapas do ciclo de vida dos dados e os atores de um ecossistema de pesquisa. Analisa desafios e oportunidades para implementação dos planos de gestão de dados acionáveis por máquina no Brasil. É esperado que esta pesquisa contribua para a identificação e prospecção de modelos de maDMPs para pesquisadores, compreendendo suas características, estruturas e abordagens para gestão de dados de pesquisa, além fornecer uma visão abrangente dos modelos existentes e suas contribuições para integração com ecossistemas de pesquisa.
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