Produção científica sobre repositórios de dados e ciência aberta publicada na base Web of Science:
Methodi Ordinatio e análise de conteúdo
Palavras-chave:
Análise de conteúdo, Repositório de dados, Acesso livre, Ciência abertaResumo
A abertura de dados proposta pelo movimento da Ciência Aberta pressupõe um planejamento para a coleta, organização e tratamento desses dados, visando ao compartilhamento, à acessibilidade e a reutilização deles. Os repositórios de dados foram planejados como estruturas que permitem o acesso aberto a esses conteúdos. Este estudo teve como objetivo analisar a influência dos repositórios de dados na abertura e compartilhamento de dados científicos propostos pelo movimento da Ciência Aberta. O Methodi Ordinatio, desenvolvido para organizar um portfólio de publicações, foi adotado para analisar o tema “Repositórios de Dados” e “Ciência Aberta”. Os estudos foram classificados segundo o índice InOrdinatio, e os 15 estudos mais bem classificados foram analisados por meio da análise de conteúdo de Bardin. A maioria dos estudos descreve a estrutura de repositórios de dados nas áreas biológicas, químicas e de saúde. Os demais abordaram a reutilização de dados, processos e ferramentas de organização e análise de dados e algoritmos de seleção e classificação de informações. As unidades de análise selecionadas para a análise de conteúdo foram categorizadas em acesso aberto, tecnologias de informação, processamento de dados e recuperação de informação. Sistemas (processos e estruturas), padrões de metadados, ontologias, web semântica, tipos de dados e seu gerenciamento foram abordados nesses estudos. Conclui-se que os repositórios de dados abertos estão crescendo rapidamente. A produção de maior impacto ocorreu nas áreas biológica e biomédica/de saúde e destaca a estrutura envolvida nesses repositórios. Os repositórios de dados fornecem sistemas de depósito, gerenciamento, busca, acesso e reutilização de dados baseados em processos e tecnologias, em sua maioria desenvolvidos em software de código aberto, alinhando-se ao modelo de Ciência Aberta proposto.
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Referências
Acharjya, D. P.; Kauser, A. P. A survey on big data analytics: challenges, open research issues and tools. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, v. 7, n. 2, p. 511-518, 2016. Available from: https://thesai.org/Downloads/Volume7No2/Paper_67-A_Survey_on_Big_Data_Analytics_Challenges.pdf. Cited: Oct. 1st 2023.
Bardin, L. Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70, 2020.
Bertin, P.R.B. et al. A parceria para Governo Aberto como plataforma para o avanço da Ciência Aberta no Brasil. Transinformação, v. 31, e190020, 2019. Doi: http://dx.doi.org/10.1590/2318-0889201931e190020.
Bhattacharya, S. et al. ImmPort, toward repurposing of open access immunological assay data for translational and clinical research. Scientific Data, v. 5, e180015, 2018. Doi: https://.doi.org/10.1038/sdata.2018.15.
Bishop, L.; Kuula-Luumi, A. Revisiting qualitative data reuse: a decade on. SAGE Open, p. 1-15, 2017. Doi: https://.doi.org/10.1177/2158244016685136.
Budapest Open Access Initiative. Budapest Open Access Initiative. Budapeste: BOAI, 2002. Available from: http://www.opensocietyfoundations.org/openaccess/read. Cited: Oct. 1st 2023.
Carlson, S. Lost in a sea of science data. Chronicle of Higher Education, v. 52, n. 42, p. A35, 2006.
Chan, L. et al. Open Science Beyond Open Access: for and with communities. A step towards the decolonization of knowledge. Ottawa: The Canadian Commission for UNESCO’s IdeaLab., 2020.
European Commission. Open innovation, open science, open to the world: a vision for Europe. Publications Office. 2015. Doi: https://doi.org/doi/10.2777/061652.
Fecher, B.; Friesike, S. Open Science: One term, five schools of thought. In: Bartling, S.; Friesike, S. (ed.). Opening Science. New York: Springer, 2014. Doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-00026-8_2.
Gad, A.G. et al. An improved binary sparrow search algorithm for feature selection in data classification. Neural Computing and Applications, v. 34, p. 15705-15752, 2022. Doi: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07203-7.
Greenberg, J. et al. A metadata best practice for a scientific data repository. Journal of Library Metadata, v. 9, n. 3-4, p. 194-212, 2009. Doi: https://doi.org/10.1080/19386380903405090.
Guo, X. et al. CNSA: a data repository for archiving omics data. Database, v. 2020, p. 1-6, 2020. Doi: https://doi.org/10.1093/database/baaa055.
Kearnes, S.M. et al. The open reaction database. Journal of the American Chemical Society, v. 143, p. 18820-18826, 2021. Doi: https://doi.org/10.1021/jacs.1c09820.
Kindling, M.; Strecker, D. List of Data Journals. Zenodo, Version 1.0., 2022. Doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.7082125.
Lancaster, F.W. Information Retrieval Systems: Characteristics, Testing and Evaluation. 2. ed. Los Angeles: John Wiley & Sons, 1979. (Information Sciences Series).
Michener, W.K. Ecological data sharing. Ecological Informatics, v. 29, n. 1, p. 33-44, 2015. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2015.06.010.
Moriya, Y. et al. The jPOST environment: an integrated proteomics data repository and database. Nucleic Acids Research, v. 47, n. 1, p. D1218-D1224, 2019. Doi: https://doi.org/10.1093/nar/gky899.
Nargesian, F. et al. Table union search on open data. Proceedings of the VLDB Endowment, v. 11, n. 7, p. 813-825, 2018. Doi: https://doi.org/10.14778/3192965.3192973.
Nosek, B.A. et al. Promoting an open research culture. Science, v. 348, n. 6242, p. 1422. 2015. Doi: https://doi.org/10.1126/science.aab2374.
Okuda, S. et al. jPOSTrepo: an international standard data repository for proteomes. Nucleic Acids Research, v. 45, n. D1, p. D1107-D1111, 2017. Doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkw1080.
Pagani, R. N.; Kovaleski, J. L.; Resende, L.M. Methodi Ordinatio: a proposed methodology to select and rank relevant scientific papers encompassing the impact factor, number of citation, and year of publication. Scientometrics, v. 105, p. 2109-2135, 2015. Doi: https://doi.org/10.1007/s11192-015-1744-x.
Pampel, H. et al. Re3data: Indexing the global research data repository landscape since 2012. Scientific Data, v. 10, n. 1, p. 571. 2023. Doi: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02462-y.
Piwowar, H.A.; Vision, T.J. Data reuse and the open data citation advantage. PeerJ, v. 1, e175, 2013. Doi: https://doi.org/10.7717/peerj.175.
Pontika, N. et al. Fostering Open Science to research using a taxonomy and an eLearning Portal. In: iKnow: 15th International Conference on Knowledge Technologies and Data Driven Business, 21-22., 2015, Graz, Austria. Proceedings […]. New York: Association for Computing Machinery, 2015. p. 1-8. Doi: http://dx.doi.org/doi:10.1145/2809563.2809571.
Sansone, S.A. et al. FAIRsharing as a community approach to standards, repositories and policies. Nature Biotechnology, v. 37, n. 4, p. 350-369, 2019. Doi: https://doi.org/10.1038.s41587-019-0080-8.
Sayão, L.F.; Sales, L.F. Plataformas de gestão de dados de pesquisa: expandindo o conceito de repositórios de dados. Palabra Clave, v. 12, n. 1, e171, 2023. Doi: https://doi.org/10.24215/18539912e171.
Sena, P.M.B.; Segundo, W.L.R.C.; Melo, B.A. Ciência Aberta como parceria para Governo Aberto: compromisso por um novo modelo de avaliação. Informação & Informação, v. 27, n. 3, p. 14-33, 2022. Doi: https://doi.org/10.5433/1981-8920.2022v27n3p14.
Shi, G. et al. DRAMP 3.0: an enhanced comprehensive data repository of antimicrobial peptides. Nucleic Acids Research, v. 50, n. D1, p. D488-D496, 2022. Doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkab651.
Silva, F.C.C.; Silveira, L. O ecossistema da Ciência Aberta. Transinformação, v. 31, e190001, 2019. http://dx.doi.org/10.1590/2318-0889201931e190001
Silveira, L. et al. Taxonomia da Ciência Aberta: revisada e ampliada. Encontros Bibli, v. 28, e91712, 2023. Doi:https://doi.org/10.5007/1518-2924.2023.e91712.
Smedley, D. et al. The BioMart community portal: an innovative alternative to large, centralized data repositories. Nucleic Acids Research, v. 43, n. W1, p. W589-W598, 2015. Doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkv350.
Strasser, C.; Abrams, S.; Cruse, P. DMPTool 2: expanding functionality for better data management planning. International Journal of Digital Curation, v. 9, n. 1, 2014. Doi: https://doi.org//10.2218/ijdc.v9i1.319.
Strasser, C. et al. Promoting data stewardship through best practices. In: Jones, M.B.; Gries, C. (ed.). Proceedings of the environmental information management conference. Santa Barbara: University of California, 2011. p. 126-131.
Strasser, C.; Cruse, P. The DMPTool and DataUp: helping researchers manage, archive, and share their data. Research Data Management Implementations Workshop, v. 13-14, 2013.
Sud, M. et al. Metabolomics Workbench: an international repository for metabolomics data and metadata, metabolite standards, protocols, tutorials and training, and analysis tools. Nucleic Acids Research, v. 44, n. D1, p. D463-D470, 2016. Doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkv1042.
Taylor, J.R. et al. The Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience (Cam-CAN) data repository: structural and functional MRI, MEG, and cognitive data from a cross-sectional adult lifespan sample. Neuroimage, v. 144, p. 262-269, 2017. Doi: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.09.018.
Tenopir, C. et al. Data sharing by scientists: practices and perceptions. Plos One, v. 6, e21101, 2011. Doi: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0021101.
Ularu, E.G. et al. Perspectives on big data and big data analytics. Database Systems Journal, v. 3, n. 4, p. 3-14, 2012.
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. An introduction to the UNESCO recommendation on Open Science. Paris: UNESCO, 2022. Available in: https://www.unesco.org/en/openscience. Cited: October 1st 2023.
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. Towards a global consensus on open science: report on UNESCO´s global online consultation on open science. Paris: UNESCO, 2020. Available in: https://www.unesco.org/en/open-science. Cited: October 1st 2023.
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. Recommendation on Open Science. Paris: 2021. Available in: https://www.unesco.org/en/open-science. Cited: October 1st 2023.
Vicente-Saez, R.; Martinez-Fuentes, C. Open Science now: a systematic literature review for an integrated definition. Journal of Business Research, v. 88, p. 428, 2018. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.12.043
Walters, W.H. Data journals: incentivizing data access and documentation within the scholarly communication system. Insights, v. 33, p. 18, 2020. Doi: https://doi.org/10.1629/uksg.510.
Wilkinson, M.D. et al. The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, v. 15, n. 3, p. 160018, 2016. Doi: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18.
Zheng, S. et al. DrugComb update: a more comprehensive drug sensitivity data repository and analysis portal. Nucleic Acids Research, v. 49, n. 1, p. 174-184, 2021. Doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkab438.
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