Plataformas de gestão de dados de pesquisa : expandindo o conceito de repositórios de dados [Separata] /
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 invest...
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| 520 | |a 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. | ||
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