O documento fornece orientações sobre o uso de repositórios digitais que organizam e preservam a produção científica de instituições, destacando a importância da gestão de dados e das práticas FAIR (encontráveis, acessíveis, interoperáveis, reutilizáveis). Enfatiza a necessidade de planos de gestão de dados por pesquisadores e políticas institucionais eficazes para lidar com grandes volumes de dados. Também aborda a curadoria de dados e as responsabilidades das instituições de pesquisa na preservação e compartilhamento de informações científicas.

1. Orientações básicas para uso

2. Introdução

3. Repositórios Digitais
Os repositórios digitais são bases de dados que reúnem
de maneira organizada a produção científica de uma
instituição ou área temática. Armazenam arquivos de
diversos formatos e proporcionam maior visibilidade
aos resultados de pesquisas e possibilitam a
preservação da memória científica de sua instituição.

4. Repositórios de dados científicos
A existência de várias centenas
de repositórios institucionais
em estágio de produção, não
assegura, contudo, a sua
capacidade de abrigar,
preservar e dar acesso a
conjuntos de dados científicos.

5. Que são Dados científicos
"...qualquer informação que possa ser armazenada em
formato digital, incluindo texto, números, imagens,
vídeos ou filmes, áudio, software, algoritmos, equações,
animações, modelos, simulações, etc.“
(National Science Board, Long-lived digital data collections,
2005)

6. Segundo Dudziak (2016) são os materiais comumente
registrados e aceitos na comunidade científica como
necessários para validar os resultados de pesquisa.
Exemplo: fatos e estatísticas recolhidas para posterior
referência ou análise, documentos, questionários,
transcrições, áudios, vídeos, fotografias, coleção de objetos
digitais adquiridos e gerados durante o processo de
pesquisa, modelos, algoritmos, scripts, arquivos de log etc.
DUDZIAK, Elisabeth. Dados de Pesquisa agora devem ser armazenados e citados. 2016.
Disponível em: <http://www.sibi.usp.br/?p=6189> Acesso em: 18 ago. 2017.
Que são Dados científicos

7. Dados FAIR
Facilmente encontráveis – Acessíveis – Interoperáveis – Reusáveis
Para serem facilmente encontráveis, os dados devem ser descritos
adequadamente, usando taxonomias e ontologias padrão sempre
que possível. Para serem acessíveis, os dados de pesquisas
idealmente devem ser abertos, disponíveis para compartilhamento
e reutilização.
Nem todos os dados de pesquisas podem ser abertos, mas a boa
prática indica que esses dados devem ser “tão abertos quanto
possível, e tão protegidos quanto necessário”.

8. Dados FAIR
Facilmente encontráveis – Acessíveis – Interoperáveis –
Reusáveis
Os dados de pesquisas também devem ser interoperáveis,
capazes de serem processados por máquinas usando vocabulários
que seguem os princípios FAIR. Para serem reusáveis, os
metadados que descrevem os dados devem cumprir padrões das
comunidades relevantes ao domínio.
https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples

9. O papel do pesquisador e o papel da instituição de pesquisa
Gestão dos dados científicos

10. Responsabilidade do pesquisador
Os pesquisadores devem planejar a coleta, curadoria,
descrição e disseminação dos dados no início da pesquisa.
A melhor maneira de captar essa informação é mediante
um plano de gestão dos dados de pesquisas, que
proporciona um quadro para a administração dos dados de
pesquisa.

11. Plano de gestão de dados científicos

12. Plano de gestão de dados científicos
http://vimeo.com/82408192

13. Responsabilidade das Instituições de pesquisa
Existe uma grave lacuna no nível de preparação entre
organizações de pesquisa ao lidar com grandes volumes de
dados. Essa lacuna é proeminente em áreas como formulação de
políticas, conscientização acerca das questões atuais,
desenvolvimento de habilidades, capacitação, custos, construção
de comunidades, governança, diferenças disciplinares, jurídicas,
terminológicas e geográficas.

14. Elaboração de políticas de gestão
Políticas de repositórios de dados de pesquisa

15. Política gestão de dados científicos
Toda organização de pesquisa deve ter uma política de
dados de pesquisas, que inclua um esquema de gestão
dos dados de pesquisas. Os financiadores das pesquisas
também devem ter uma política de dados de pesquisas,
estipulando as obrigações que um pesquisador deve
cumprir como condição do financiamento.

16. Política de preservação digital de dados
– Para resumir a abordagem institucional com relação ao
arquivamento seguro das suas coleções digitais.
– Para explicar como a sua aplicação servirá para atender às
necessidades de confiabilidade, autenticidade e
acessibilidade a esses documentos.
– Para orientar o uso e os direitos de salvaguarda dos
acervos digitais.
– Para explicar como uma comunidade se encaixa na
estratégia global de preservação digital.

17. Um serviço inovador
Preservação de dados científicos

18. Repositório para curadoria de
dados de pesquisa

19. Serviços das plataformas de gestão de dados científicos
– armazenamento, para pesquisadores que coletam dados;
– plataforma de publicação, onde os dados de pesquisas e
respectivos softwares podem ser disponibilizados para
compartilhamento e reutilização;
– serviços de arquivo, para permitir a curadoria dos dados de
pesquisas no longo prazo, em geral como resposta às
exigências dos financiadores da pesquisa;
– um serviço de descoberta, que permite que os
pesquisadores e cidadãos busquem depósitos de dados de
pesquisas localmente e em toda a Internet.

20. Repositórios de dados científicos

21. Repositórios de dados científicos

22. Repositórios de dados científicos

23. Curadoria em repositórios digitais
A necessidade de conjugar a dimensão
institucional (muito ampla e multidisciplinar no
caso das universidades) com a dimensão
disciplinar (requisitos específicos) constitui um
dos principais desafios à utilização dos
repositórios institucionais como componente
fundamental na infraestrutura global de
curadoria dos dados científicos

24. Curadoria de dados científicos
 Trata das atividades de gestão requeridas para manter
dados de pesquisa a longo prazo de modo que esteja
disponível para o reuso e para a preservação.
 Em termos amplos, curadoria significa uma gama de
atividades e processos feitos para criar, gerir, manter e
validar um componente científico;
 A curadoria de dados trata da preservação da
informação científica.

25. Curadoria em repositórios digitais
A gestão de dados está relacionada
aos cuidados de dados de pesquisa
e comunicação científica apoiada
por uma infraestrutura que
coordena as atividades de
curadoria.
A curadoria de dados é definida
como um conjunto de atividades
repetidas com foco em tratamento
dos dados e criação de produtos dos
dados dentro de uma área
particular.

26. Curadoria em repositórios digitais
A curadoria de dados designa o conjunto de
ações que garante que um conjunto de dados
é genuíno, permitindo o seu uso por outros
que não os seus produtores.
A curadoria pode envolver ações de descrição
dos dados, de ligação destes a outros dados
que os tornem inteligíveis, de registro dos usos
e resultados.

27. Os Estrutura para Repositório de Dados Científicos

28. Integração com repositórios e sistemas de preservação

29. Integração com repositórios e sistemas de preservação

30. Integração com repositórios e sistemas de preservação

32. Integração com periódicos eletrônicos e sistemas de preservação

36. IBICT
Serviço de preservação de dados de pesquisa da rede Cariniana

38. Serviço de preservação de dados
– Migração de dados para o
melhor formato
– Migração dados para um
meio adequado
– Backup e armazenamento
de dados
– Criação de metadados e
documentação
– Arquivo confiável de dados

39. Serviço de preservação de dados
Ações de preservação (preservation actions) são tomadas
para garantir a viabilidade e disponibilidade da informação
digital em longo prazo, atestando autoridade sobre a
natureza do dado. Ações de preservação devem garantir
que o material permaneça autêntico, confiável e utilizável
enquanto sua integridade é mantida.

40. Serviço de preservação de dados
Tais ações incluem a validação, a atribuição de metadados de
preservação, atribuindo representação à informação e
garantindo estruturas de dados e formatos de arquivo
aceitáveis. Autenticação (authentication) por sua vez são
medidas de segurança projetadas para estabelecer a
veracidade da informação desde a origem ou meio de
transmissão, bem como, da autoridade de um indivíduo para
fornecer informações.

43. Serviços do Repositório de Dados Científicos
http://repositoriopesquisas.ibict.br

44. Serviços do Repositório de Dados Científicos

48. Estado atual
 Dataverses 12
 Instituições 03
 Conjuntos de dados 153
 Arquivos 442
 Usuários
 Projetos 05
 Grupo de Pesquisa 01
 Periódicos 01
 Objetos educacionais 01

51. Informações para visitantes

53. Para entrar no Dataverse acesse
repositoriopesquisas.ibict.br ou
pelo portal da Cariniana
(http://cariniana.ibict.br) no
menu serviços, conforme
imagem.

56. Ao clicar no menu
“dataverses” o usuário terá
acesso aos dataverses ,
dentro do dataverse
selecionado os conjuntos de
dados e dentro deles os
arquivos.
Navegação

57. Para realizar as buscas é possível
realizá-la na busca direta (simples)
ou restringindo a pesquisa em
“busca avançada”.
Ao selecionar a “busca avançada”, é
possível restringir sua pesquisa por
dados do dataverse, conjunto de
dados, arquivos. Conforme
ilustração abaixo:
Opções de busca

58. Menu superior
Sobre Guias Suporte Acesso Entrar

59. O menu “Sobre” dá acesso às informações para
pesquisadores, revistas, instituições, desenvolvedores
etc.

60. O menu “Guias” encaminha ao guia de usuário da
universidade de Harvard.

61. No menu “Suporte” é possível encaminhar
mensagens ao suporte do Dataverse.

62. Para criar uma conta no dataverse, o usuário deverá entrar
pelo menu “Acesso” e fazer o cadastro conforme figura
abaixo.

63. No menu “Entrar” o usuário que possui um
Dataverse poderá fazer login e acessá-lo.

64. Informações para pesquisadores

65. Requisitos
Para utilizar o Dataverse como pesquisador, o usuário deverá:
• Ter um projeto de pesquisa
• Informar seu projeto à coordenação da Rede e solicitar um
login como pesquisador
O Dataverse da Cariniana é direcionado aos:
• pesquisadores do IBICT;
• pesquisadores de Instituições Parceiras da Rede Cariniana;
• pesquisadores da rede de pesquisa Dríade;
• periódicos na plataforma OJS/SEER

66. Submissão de arquivos
Após inserir o login e senha, o pesquisador responsável deverá
criar um dataverse para seu dados de pesquisa, para tanto basta
selecionar:
Adicionar dados > Novo Dataverse ( ) e inserir as
informações solicitadas.

67. Submissão de arquivos
Após criar o dataverse, você poderá adicionar conteúdo nele ou
criar outro dataverse dentro deste. Para adicionar conteúdo ao
dataverse selecione:
Adicionar dados > Novo conjunto de dados ( ),
preencha as informações solicitadas e, por fim, selecione
arquivos para adicionar.
Durante sua criação, é possível preencher apenas as informações
básicas solicitadas e depois voltar para completá-las ou para
inserir arquivos.

68. Publicação
Após criados, é possível publicar o seu dataverse e seus conjuntos
de dados. Para tanto, basta abrir a página de seu dataverse e
selecionar Publicar ( ).
• É necessário publicar cada dataverse criado e cada conjunto de
dados individualmente, não sendo possível publicar todos
simultaneamente.

69. Permissões
A qualquer momento é possível restringir o acesso ao conteúdo
dos dados, bem como definir níveis de permissões para
determinados usuários. Para tanto selecione Editar > Permissões
e selecione suas preferências:

70. Informações para curadores

71. Repositório de Curadoria de dados científicos DATAVERSE

72. Criação de um dataverse
 Inclusão de arquivos Criação de conjunto de dados

73. Edição de arquivos
• Apagar
• Metadados
• restrito
• Irrestrito
• Tags
• Adicionar + Editar metadados
• Editar requisitos de termos
• Versões

74. Ações
Citar:
• XML do EndNote
• RIS
• BibTeX
Editar:
• Arquivos (Upload)
• Metadados
• Termos
• Permissões
• URL Privada
• Widgets

75. Ações
• Informação Geral
• Tema + Widgets
• Permissões
• Grupos
• Modelos de conjunto de
dados
• Livro de visitas
• Dataverses em destaque

76. Inclusão de metadados

80. Bibliografia básica
http://learn-rdm.eu/wp-content/uploads/RDMToolkit.pdf

81. Orientações básicas para uso