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Workshop I - Gestão dos dados de pesquisa FAIR

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Workshop I - Gestão dos dados de pesquisa FAIR

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Workshop I - Gestão dos dados de pesquisa FAIR

  1. 1. Gestão de Dados de Pesquisa FAIR WORKSHOP- 10 CONFOA
  2. 2. Agenda 1 – Contexto de geração de dados 2- Afinal o que é o Dado de Pesquisa 3-Por que gerenciar dados de pesquisa 4- Como Gerenciar dados de pesquisa
  3. 3. Informação é um conceito complexo com centenas de definições [...]. Dado [por sua vez] é um conceito simples com poucas definições, porém sujeito a muitas e diferentes interpretações “ O que dificulta atribuir uma definição consensual ao dado de pesquisa é o fato idiossincrático que ele pode ser muitas coisas diferentes para pessoas e circunstancias diferentes. Isto acontece porque dado de pesquisa é dependente de interpretação. CRISTINE BORGMAN (2007, P.9)
  4. 4. AFINAL, O QUE É DADO DE PESQUISA ? uma sequencia de bits proveniente de um sensor sísmico é dado de pesquisa para os sismólogos; amostras de rochas são dados de pesquisa para um geomorfologista; conversas gravadas são dados de pesquisa para sociólogos; e inscrições em cuneiformes são dados de pesquisa para quem estuda linguagens do Oriente Próximo.
  5. 5. Porém, os cuneiformes podem ser também dados para o arqueólogo ou para o ambientalista que buscam padrões climáticos históricos; de forma similar, os dados sísmicos podem ser úteis para biólogos que estudam comportamento animal. Borgman (2007, p.119) cuneiformes dados sísmicos biólogos arqueólogos ambientalistas ... mas podem ser reinterpretados em outros contextos “Dados são sempre registrados tomando como base de algum interesse, perspectiva, tecnologia e prática que determinam seus significados e utilidades em diferentes contextos” Nielsen e Hjorland (2014, p.225)
  6. 6. SALES, SAYÃO (2019)
  7. 7. UMA PROPOSTA DE TAXONOMIA PARA luana - ibict sayão - cnen
  8. 8. DADOS EXPERIMENTAIS são provenientes de situações controladas em bancadas de laboratórios. Em tese, dados experimentais provenientes de experimentos que podem ser precisamente reproduzidos e não precisam ser armazenados indefinidamente; entretanto, nem sempre é possível reproduzir precisamente todas as condições experimentais.
  9. 9. DADOS BRUTOS ou DADOS PRIMÁRIOS Dados provenientes diretamente do instrumento científico .PROCESSAMENTO . CALIBRAÇÃO .VALIDAÇÃO .COMBINAÇÃO COM OUTROS DADOS Coleções de dados consolidados, revisados e geralmente passados por processos de curadoria que estão arquivados em centros de dados. Por exemplo: banco de dados de sequência genética, estruturas química, dados espaciais.
  10. 10. Nesse contexto a compreensão de três tipos de dados se torna essencial: DADOS PESSOAIS São dados relacionados a indivíduos vivos, que podem ser identificados a partir desses dados ou a partir desses dados combinados com outras informações. DADOS CONFIDENCIAIS São dados que não estão em domínio público tais como informações sobre negócios, lucros, saúde, detalhes médicos e opiniões políticas, entregues em confiança ou que duas partes concordam em mantê- los confidenciais, isto é, secretos. DADOS PESSOAIS SENSÍVEIS São dados sobre raça, origem étnica, opinião política, religião ou crenças similares, filiação sindical, doença física ou mental, vida sexual, etc. SENSÍVEL
  11. 11. DADOS GOVERNAMENTAIS Dados provenientes de recenseamento, seguro social, levantamentos de agências governamentais etc. são críticos para as pesquisas nas áreas de saúde, ciências sociais e humanidades. DADOS ACUMULADOS POR REDES SOCIAIS, MÁQUINAS DE BUSCA, ETC. Big data Comércio Transacional baseado em dados de negócios. Humanidades digitais REGISTROS Registros médicos críticos para as pesquisas nas áreas de saúde e ciências sociais. Registros arquivísticos, históricos, jornalísticos, administrativos, etc
  12. 12. PRINCÍPIOS FAIR workshop
  13. 13. Localizável Identificador persistente Metadado enriquecido Repositório de dados ID em metadados Acessível Interoperável Reutilizável Protocolo padronizados de comunicação Protolocolo abertos e gratuitos Autenticação, quando necessário Metadados sempre disponíveis Metadados ligadosVocabulários FAIR Vocabulários Metadados com multiplus atributos Proveniência Padrões da comunidade Licenças de uso P R I N C Í P I O S F A I R
  14. 14. O que acha de disponibilizar os dados do seu experimento para que outros cientistas possam reproduzi-lo e verificar sua pesquisa? Alguma vez, já leu uma publicação interessante e desejou ter acesso aos dados originais por considerá-los úteis para o seu trabalho? Alguma vez já teve problema com seu computador que levou à perda de dados ou informações importantes sobre a sua pesquisa? Se a resposta for sim, quanto tempo levou para recuperar esses dados? Se você precisar consultar dados de mais de dois ou três anos atrás, ainda será capaz de entendê-los? Já pensou na economia de tempo e dinheiro se seus dados pudessem estar disponíveis para reutilização?
  15. 15. PRINCÍPIOS FAIR ANTECEDENTES ONDE TUDO COMEÇOU representantes da academia, agências de fomento à pesquisa, editores científicos representantes da área industrial
  16. 16. MOVIMENTO GLOBAL Rápida aceitação e endosso  Conferência no Lorentz Center  Endosso da Research Data Alliance  Principal projeto do DTL  Parceiro internacional FORCE11  Artigo aceito na Scientific Data da NATURE  NIH aceita os princípios FAIR no Life Sciences Commons  Diretor do DTL Prof. Barend Mons nomeado Chair do High Level Expert Group EC  Início da iniciativa Personal Health Train, baseada em FAIR  CE anuncia o European Open Science Cloud tendo FAIR como base
  17. 17. PRINCÍPIOS FAIR
  18. 18. G20 ENDOSSA O FAIR! “We support appropriate efforts to promote open science and facilitate appropriate access to publicly funded research results on findable, accessible, interoperable and reusable (FAIR) principles.” (Statement 12) Let’s GO FAIR http://europa.eu/rapid/press-release_STATEMENT-16-2967_en.htm
  19. 19. Let’s GO FAIR
  20. 20. NIH A iniciativa NIH Commons Os vouchers Commons Data para gestão de dados obrigatória
  21. 21. OS PRINCÍPIOS DE DADOS FAIR http://www.nature.com/articles/sdata201618 Findable: F1. (meta)dados devem ter identificadores globais, únicos e persistentes F2. dados devem ser descritos utilizando metadados ricos (impacta diretamente R1) F3. metadados devem incluir clara e explicitamente os identificadores dos dados que descrevem F4. (meta)dados devem ser registrados ou indexados em mecanismos de busca Accessible: A1. (meta) dados devem ser recuperáveis pelos seus identificadores usando protocolo de comunicação padronizado A1.1 o protocolo deve ser aberto, gratuito e universalmente implementável A1.2. o protocolo deve permitir procedimentos de autenticação e autorização, quando necessário A2. metadados devem ser acessíveis, mesmo quando os dados não estiverem mais disponíveis. Interoperable: I1. (meta) dados devem ser representados por meio de uma linguagem formal, acessível, compartilhada e amplamente aplicável para a representação do conhecimento I2. (meta) dados devem usar vocabulários de acordo com os princípios FAIR I3. (meta) dados devem incluir referências qualificadas para outros (Meta) dados Reusable: R1. (meta) dados são descritos com uma pluralidade de atributos precisos e relevantes. R1.1. (meta) dados devem ser disponibilizados com licenças de uso claras e acessíveis R1.2. (meta) dados devem estar associados à sua proveniência R1.3. (meta) dados devem estar alinhados com padrões relevantes do seu domínio
  22. 22. OS PRINCÍPIOS DE DADOS FAIR http://www.nature.com/articles/sdata201618 Findable: F1. (meta)dados devem ter identificadores globais, únicos e persistentes F2. dados devem ser descritos utilizando metadados ricos (impacta diretamente R1) F3. metadados devem incluir clara e explicitamente os identificadores dos dados que descrevem F4. (meta)dados devem ser registrados ou indexados em mecanismos de busca Accessible: A1. (meta) dados devem ser recuperáveis pelos seus identificadores usando protocolo de comunicação padronizado A1.1 o protocolo deve ser aberto, gratuito e universalmente implementável A1.2. o protocolo deve permitir procedimentos de autenticação e autorização, quando necessário A2. metadados devem ser acessíveis, mesmo quando os dados não estiverem mais disponíveis. Interoperable: I1. (meta) dados devem ser representados por meio de uma linguagem formal, acessível, compartilhada e amplamente aplicável para a representação do conhecimento I2. (meta) dados devem usar vocabulários de acordo com os princípios FAIR I3. (meta) dados devem incluir referências qualificadas para outros (Meta) dados Reusable: R1. (meta) dados são descritos com uma pluralidade de atributos precisos e relevantes. R1.1. (meta) dados devem ser disponibilizados com licenças de uso claras e acessíveis R1.2. (meta) dados devem estar associados à sua proveniência R1.3. (meta) dados devem estar alinhados com padrões relevantes do seu domínio
  23. 23. F1. (meta)dados devem ter identificadores globais, únicos e persistentes Adotar identificador único persistente tanto para o conjunto de dados quanto para os metadados (ex: DOI, ARK, RRID, PID) F2. dados devem ser descritos utilizando metadados ricos (impacta diretamente R1) O conjunto de dados deve ser descrito por metadados ricos o suficiente para que, uma vez indexados em um mecanismo de busca, possam ser encontrados mesmo sem o seu identificador único persistente
  24. 24. F3. metadados devem incluir clara e explicitamente os identificadores dos dados que descrevem Como não podemos prever que os dados e seus metadados estejam sempre juntos, a associação entre eles deve ocorre pela inclusão do identificador persistente dos dados nos metadados. F4. (meta)dados devem ser registrados ou indexados em mecanismos de busca Para que os dados sejam encontrados, seus metadados devem ser indexados em mecanismos de busca (search engine), que possibilitem aos computadores e usuários encontrá-los com facilidade.
  25. 25. A1. (meta) dados devem ser recuperáveis pelos seus identificadores usando protocolo de comunicação padronizado A1.1 o protocolo deve ser aberto, gratuito e universalmente implementável Com o identificador persistente do conjunto de dados e/ou de seus metadados, o usuário deverá recuperá-los mais facilmente por meio de protocolos de comunicação padronizados. (ex: HTTP ou FTP) Independente de licenciamento dos dados e dos metadados, o protocolo de comunicação usado para dar acesso a eles deve ser aberto, gratuito e passível de ser implementado por qualquer interessado. (ex: HTTP ou FTP)
  26. 26. A2. metadados devem ser acessíveis, mesmo quando os dados não estiverem mais disponíveis. É preciso existir um conjunto de estratégias de preservação para dados e metadados. Os metadados devem ser sempre acessíveis, possibilitando a criação de índices para o conjunto de dados atuais vigentes e aqueles não mais disponíveis. A1.2. o protocolo deve permitir procedimentos de autenticação e autorização, quando necessário Dependendo das restrições de acesso aos dados e/ou metadados, um mecanismo de autenticação e autorização para o acesso deve ser liberado pelo protocolo de comunicação. (Ex: os repositórios confiáveis oferecem essa opção)
  27. 27. I1. (meta) dados devem ser representados por meio de uma linguagem formal, acessível, compartilhada e amplamente aplicável para a representação do conhecimento I2. (meta) dados devem usar vocabulários de acordo com os princípios FAIR I3. (meta) dados devem incluir referências qualificadas para outros (Meta) dados Para que se possa representar dados e metadados devem ser adotadas linguagens de representação do conhecimento que sejam padronizadas, acessíveis e amplamente aplicáveis. (Ex: RDF, XML, DICOM, etc.) Dados e metadados devem possuir referências a vocabulários e/ou ontologias que os descrevem. Devemos garantir que esses também sigam os princípios FAIR. É necessário referenciar o conjunto de dados, possibilitando que aqueles gerados a partir de outros conjuntos, sejam interligados. Assegurando a ligação semântica entre eles.
  28. 28. R1. (meta) dados são descritos com uma pluralidade de atributos precisos e relevantes. R1.1. (meta) dados devem ser disponibilizados com licenças de uso claras e acessíveis Prover metadados descritos com alto nível de detalhes que permita ao pesquisador avaliar a possibilidade do seu reuso bem como adequação às suas necessidades. É fundamental que o responsável pelos dados e metadados defina explicitamente quem pode ter acesso a eles, com que finalidade e sob quais condições. Essas informações são definidas por meio de licenças de uso.
  29. 29. R1.2. (meta) dados devem estar associados à sua proveniência Especificar a proveniência (linhagem) dos dados é importante não só para que o pesquisador possa avaliar a utilidade dos dados ou metadados, mas também para que possa atribuir o devido crédito a quem produziu, manteve ou editou esses dados. Dentre as informações relativas à proveniência destacam-se: a) A linhagem dos dados, ou seja, o processo de obtenção dos dados (gerado ou coletado); b) Particularidades ou limitações sobre os dados que outros pesquisadores devem conhecer; c) Data da geração do conjunto de dados, condições de laboratório, quem preparou os dados, configurações de parâmetros, nome e versão do software utilizado; d) Explicitar se são dados brutos ou processados; e) A versão dos dados arquivados e/ou reutilizados deve ser claramente especificada e documentada. R1.3. (meta) dados devem estar alinhados com padrões relevantes do seu domínio Além de atender aos padrões específicos da área de cada comunidade deve-se dar atenção as boas práticas de arquivamento e compartilhamento específicos da área de pesquisa.
  30. 30. O QUE O FAIR NÃO É? Esses princípios não têm a menor pretensão de impor qualquer tipo de padrão. Eles não são somente RDF ou dados conectados e Web Semântica. Eles podem ser igualmente utilizados por qualquer tipo de dado e serviço provenientes de qualquer disciplina. E os dados FAIR não são a mesma coisa que dados abertos.
  31. 31. OS DADOS DEVEM SER ABERTOS QUANDO POSSÍVEIS E FECHADOS QUANDO NECESSÁRIOS Dados abertos são aqueles que podem ser livremente compartilhados e usados por qualquer pessoa, em qualquer lugar e situação, para qualquer finalidade; Dados FAIR são aqueles que adotam identificadores persistentes, formatos comuns e abertos e metadados ricos e documentação apropriada, etc.; Os dados de pesquisa devem ser abertos por defaut porém podem pleitear um pequeno periodo de embargo para facilitar o uso do seu criador; Se os dados forem relativos à informações pessoais, sensíveis, sigilosas ou relacionadas a assuntos que detém direitos autorais ou propriedade intelectual é fundamental cumprir com as regulações de proteção de dados.
  32. 32. QUEM ESTÁ ENVOLVIDO? As agências de financiamento agregam maior valor e dão maior transparência ao resultado das pesquisas, por elas financiadas. Os editores melhoram o processo de revisão por pares, além de dar maior publicidade às investigações. As universidades possibilitam maior integridade e visibilidade às pesquisas Os provedores de serviços estão inseridos nos repositórios institucionais, na infraestrutura de pesquisa, e nos produtores de serviços comerciais Os pesquisadores ajudam na organização e tratamento dos seus dados o que consequentemente reverterá em um melhor resultado de pesquisa e possibilidades de compartilhamento. Os Forúns de coordenação tem a responsabilidade de divulgar e apoiar a implementação do FAIR Os bibliotecários e administradores de dados abrem uma nova responsabilidade na sua profissão e os inserem nas práticas da Ciência Aberta
  33. 33. Dados e metadados devem adotar um Identificador persistente único; os metadados devem ser ricos e ambos indexados em repositórios confiáveis. Deve-se usar linguagem de representação do conhecimento, vocabulários e/ou ontologias que adotem os princípios FAIR além de dados e metadados interligados. Os dados e metadados devem possuir múltiplos atributos; usarem licenças apropriadas; descreverem suas procedências e usarem padrões específicos da sua comunidade. RESUMINDO Deve-se usar de protocolos de comunicação padronizados, abertos e gratuitos, que ofereçam autenticação e acesso aos metadados mesmo quando o dado não estiver mais disponíveis
  34. 34. ESTRUTURA DO RELATÓRIO Conceito: Por que FAIR? Criando cultura de dados FAIR Criando um ecossistema técnico dos dados FAIR Habilidades e construindo capacidades Medindo as mudanças Financiamento e sustentabilidade sos dados FAIR https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/turning_fair_into_reality_1.pdf
  35. 35. OBJETOS DIGITAIS FAIR  Para implementar o FAIR requer objetos digitais FAIR Objetos digitais inclui dados, softwares e outros recursos de pesquisa Uso de Identificadores persistentes apropriados, ex: DOI, ORCID, RAIDs, RRIDs Uso de formatos comuns e de preferência abertos acompanhados de códigos Acompanhados de metadados ricos e licenças abertas
  36. 36. COMPONENTES DO ECOSSISTEMA FAIR
  37. 37. INTERACÃO DOS COMPONENTES DO ECOSSISTEMA FAIR
  38. 38. GLOBAL OPEN FAIR Internet de Dados e Serviços FAIR 27de junho 2019
  39. 39. PILARES DO GO FAIR
  40. 40. 3 Estados-Membro na liderança (NL, FR, DE) 7 Estados-Membro adicionais em processo de integração Escritório Internacional GO FAIR Brasil Estados Unidos França 7 Redes de Implementação temática em andamento Agências de fomento à pesquisa Doenças Raras Quimica Biodiversidade Economioa e Ciências Sociais Treinamento Museus de História Natural Biotecnologia Saúde GO FAIR HOJE
  41. 41. • Busca de adesões de novas áreas do conhecimento. Em negociações com a área de Energia Nuclear com a CNEN e agrícola coma EMBRAPA e Ministério da Ciência Tecnologia, Inovação e Comunicação (MCTIC) • Elaboração de folhetos e Guias para bibliotecários e pesquisadores divulgando o tema. • Organização de um número especial sobre "Dados de pesquisa" para a revista - LIINC do IBICT (incluindo o tema FAIR) • Cursos e workshops sobre Gestão de Dados para bibliotecários e pesquisadores, sobre o FAIR e GOFAIR. • Divulgação dos princípios em palestras. • Criação do Website do GOFAIR Brasil e GO FAIR Brasil Saúde O QUE O GOFAIR BRASIL ESTÁ FAZENDO?
  42. 42. Manifesto da Rede Brasileira de Implementação do Campo da Saúde
  43. 43. O B J E T I V O S
  44. 44. GRUPOS DE TRABALHO
  45. 45. Plano de Gestão de DADOS workshop
  46. 46. PLANO E GESTÃO DE DADOS E AGÊNCIAS DE FOMENTO
  47. 47. As particularidades intrínsecas dos diferentes domínios disciplinares Questões legais, éticas e de integridade pertinentes ao compartilhamento Necessidade de infraestrutura tecnológica e técnica que garanta a interoperabilidade e a preservação dos dados; Sensibilização e capacitação dos atores envolvidos Financiamentos e sustentabilidade a médio e longo prazo Essa discussão possui um alto nível de complexidade, tendo em vista os diversos fatores pouco explorados nas práticas de gestão e abertura de dados. Dentre elas destacamos:
  48. 48. O que é um PGD? um documento formal que descreve todo o ciclo de vida da gestão dos dados desde o processo de coleta, processamento, geração, armazenamento e preservação dos dados.
  49. 49. 02 • Identificadores persistentes tanto para os dados quanto para os metadados; • Metadados ricos e que sejam depositados em Repositórios confiáveis; • O uso de linguagem de representação do conhecimento, vocabulários controlados, ontologias e que os dados e metadados sejam interligados; • Que os dados e os metadados possuam múltiplos atributos, usem licenças apropriadas, descrevam suas procedências e usem padrões específicos da sua comunidade. Para os dados serem FAIR o PDG deve no mínimo solicitar:
  50. 50. ELE PRECISA SER FAIR
  51. 51. Quais ferramentas usar?
  52. 52. NOVA GERAÇÃO DE PLANOS DE GESTÃO DE DADOS Plano de Gestão de Dados acionável por máquina é um PGD estruturado de maneira automatizada, de modo que todos os atores envolvidos no processo de gestão de dados possam participar de forma ativa e participativa.
  53. 53. ATORES ENVOLVIDOS Miksa, T; Simms, S; Mietchen, D; Jones, S, Ten principles for machine-actionable data management plans. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006750
  54. 54. 1 INFORMAÇÃO ADMINISTRATIVA 2 DESCRIÇÃO DOS DADOS COLETADOS OU DA REUTILIZAÇÃO DE DADOS EXISTENTES a) Como os dados serão coletados, produzidos ou como os dados existentes serão reutilizados? b) Quais os tipos, formatos e volume de dados que serão coletados ou produzidos? 3 DOCUMENTAÇÃO E QUALIDADE DOS DADOS a) Quais metadados e documentos acompanharão os dados? (por exemplo, a metodologia de coleta e a forma de organização dos dados) b) Quais medidas de controle de qualidade dos dados serão utilizadas? 4 ARMAZENAMENTO E BACKUP DURANTE O PROCESSO DE PESQUISA a) Como os dados e metadados serão armazenados e como serão feitas as cópias de segurança durante a pesquisa? b) Como a segurança dos dados e a proteção dos dados sensíveis serão tratadas durante a pesquisa? 6 COMPARTILHAMENTO DE DADOS E PRESERVAÇÃO A LONGO PRAZO a) Como e quando os dados serão compartilhados? Existem possíveis restrições ao compartilhamento de dados ou motivos para embargo? b) Como os dados para preservação serão selecionados e onde os dados serão preservados a longo prazo (por exemplo, em um repositório de dados)? c) Quais métodos ou ferramentas de software serão necessários para acessar e usar os dados? d) Como será assegurado o registro de um identificador único e persistente (como um DOI - Digital Object Identifier) para cada conjunto de dados? 7. RESPONSABILIDADES E RECURSOS FINANCEIROS PARA O GERENCIAMENTO DOS DADOS a) Quem será o responsável pela gestão dos dados? Fornecer o nome, cargo e instituição. b) Quais recursos (ex.: financeiros e de tempo) serão dedicados à gestão de dados e à garantia que eles sejam FAIR (localizável, acessível, interoperável, reutilizável)? b) Como outras questões legais, tais como direitos de propriedade intelectual serão gerenciadas? Qual legislação se aplica? c) Como as possíveis questões éticas e os códigos de conduta a seguir serão levadas em consideração? 5 REQUISITOS LEGAIS, ÉTICOS E DE CÓDIGOS DE CONDUTA a) Se forem tratados dados pessoais, como será assegurado o cumprimento da legislação relativa aos dados pessoais e à proteção dos dados?
  55. 55. Informação Geral o Nome o Título o Campo de Estudo o Supervisor(s) o Resumo o Responsabili dade o Gestão o Suporte na Gestão de Dados o Durante a pesquisa o Depois da pesquisa o Aspectos Legais o Aspectos Éticos Compartilhamento Preservação Documentação e Armazenamento Reuso Final Adaptado de: https://libguides.ru.nl/datamanagementEN/dm o Repositório de Dados o Possíveis embargos o Identificadores persistentes PLANO DE GESTÃO DE DADOS: PROPOSTA FIOCRUZ
  56. 56. ACESSO AO PGD (VERSÃO BETA) Grupo Pirarucu http://bit.ly/grupo1pgd Grupo Tambaqui http://bit.ly/grupo2pgd Grupo Tucunaré http://bit.ly/grupo3pgd
  57. 57. Patrícia Henning henningpatricia@gmail.com Viviane Veiga viviane.veiga@icict.fiocruz.br OBRIGADA workshop
  58. 58. Nova Geração de Plano de Gestão de dados: questões a serem discutidas. Patrícia Henning UNIRIO Viviane Veiga ICICT/FIOCRUZ
  59. 59. O que é um PGD? Um plano de gestão de dados (PGD) é um documento formal que descreve todo o ciclo de vida da gestão dos dados desde o processo de coleta, processamento, geração, armazenamento e preservação dos dados. 02
  60. 60. PGD alinhado aos princípios FAIR é uma proposta do Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde - ICICT para a Fiocruz 02
  61. 61. PGD FAIR 02  Identificadores persistentes tanto para aos dados quanto para os metadados;  Metadados ricos e que sejam depositados em Repositórios confiáveis; • O uso de linguagem de representação do conhecimento, vocabulários controlados, ontologias e que os dados e metadados sejam interligados; • Que os dados e os metadados possuam múltiplos atributos, usem licenças apropriadas, descrevam suas procedências e usem padrões específicos da sua comunidade. Para os dados serem FAIR o PDG deve no mínimo solicitar:
  62. 62.  European Commission (EC)  Science Europe (SE)  European Research Council (ERC)  Consortium of European Social Science Data Archive  Netherlands Organisation for Scientific Research (NOW)  The Netherlands Organisation for Health Research and Development (ZonMW)  Data Archiving and Networked Servies (DANS)  Wellcome Trust (WT)  Digital Curation Center (DCC)  University of Twente (UT) Templates analisados:
  63. 63. Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management, promovido pelas iniciativas Science Europe e Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO). Foi enriquecido de algumas questões de cunho administrativo e configurado para atender as necessidades dos pesquisadores da FIOCRUZ.
  64. 64. Que ferramenta usar?
  65. 65. Nova Geração de Planos de Gestão de dados Plano de Gestão de Dados acionável por máquina é um PGD estruturado de maneira automatizada, de modo que todos os atores e sistemas envolvidos no processo da gestão de dados possam participar de forma ativa e colaborativa.
  66. 66. Miksa, T; Simms, S; Mietchen, D; Jones, S, Ten principles for machine-actionable data management plans. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006750
  67. 67. Atores envolvidos no ecossistema de gestão de dados Miksa, T; Simms, S; Mietchen, D; Jones, S, Ten principles for machine-actionable data management plans. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006750
  68. 68. 1 Integrar os PGDs aos fluxos de trabalho de todas as partes integrantes do ecossistema de dados de pesquisa. 2 Permitir que sistemas automatizados atuem em nome dos atores envolvidos 3 Elaborar políticas tanto voltadas para as pessoas quanto para as máquinas 4 Descrever os componentes do ecossistema de gerenciamento de dados para máquinas e seres humanos 5 Usar Identificadores Persistentes e vocabulários controlados 6 Seguir um modelo de dados comum para os PGDs legíveis por máquina 7 Disponibilizar os PGDs para uso de humano e de máquina 8 Apoiar a avaliação e monitoramento da gestão de dados 9 Criar PGDs atualizáveis, vivos , com versões de documento 10 Publicar os PGDs Princípios para um PGDs acionável por máquina Miksa, T; Simms, S; Mietchen, D; Jones, S, Ten principles for machine-actionable data management plans. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006750
  69. 69. https://opendmp.eu/about OpenAIRE e EUDAT
  70. 70. DMP Roadmap • É uma ferramenta de PGD Machine- Actionable desenvolvida em conjunto pelo Digital Curation Center (DCC) e o Centro de Curdoria da Universidade da Califórnia.
  71. 71. NOVIDADE de Hoje!!
  72. 72. Patrícia Henning henningpatricia@gmail.com Viviane Veiga viviane.veiga@icict.fiocruz.br OBRIGADA!

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