QUALIDADE DOS DADOS NA WEB: REVISÃO INTEGRATIVA SOBRE DIRETRIZES PARA PUBLICAÇÃO

Author:

Andrade Morgana Carneiro de1ORCID,Moreno Maria José Baños2ORCID,Pastor-Sánchez Juan-Antonio3ORCID

Affiliation:

1. Universidade Federal do Espírito Santo, Brazil

2. ODILO Plataforma Digital - Aprendizaje a Medida, Spain

3. Universidad de Murcia, Spain

Abstract

RESUMO O aumento exponencial de dados publicados na Web e a diversidade de sistemas requerem adoção de boas práticas para alcançarem índices de qualidade que possibilitem a descoberta, o acesso e o reúso. Para identificar as boas práticas, utilizou-se a revisão integrativa, assim como procedimentos da metodologia ProKnow-C. Após a aplicação dos procedimentos do ProKnow-C aos documentos recuperados nas bases de dados Web of Science, Scopus e Library, Information Science & Technology Abstracts, foi realizada a análise de 31 itens. Essa análise permitiu observar que, nos últimos 20 anos, as diretrizes para publicação de dados governamentais abertos tiveram grande impacto na implementação do modelo Linked Data em diversos domínios e, atualmente, os princípios FAIR e as Data on the Web Best Practices são as mais destacadas na literatura. Essas diretrizes apresentam orientações em relação a vários aspectos para publicação de dados, de forma a contribuir para a otimização da qualidade, independente do contexto em que são aplicadas. Já os princípios CARE e FACT, que embora não tenham sido formulados com o mesmo objetivo do FAIR e das Best Practices, representam grandes desafios para os cientistas da informação e da tecnologia no que se refere a ética, responsabilidade, confidencialidade, imparcialidade, segurança e transparência dos dados.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Library and Information Sciences,Museology,Information Systems

Reference100 articles.

1. 5-star open data,2015

2. Promoting access to public research data for scientific, economic, and social development;ARZBERGER P.;Data Science Journal,2004

3. A systematic review of open government data initiatives;ATTARD J.;Government Information Quarterly,2015

4. Key components of data publishing: using current best practices to develop a reference model for data publishing;AUSTIN C.;International Journal on Digital Libraries,2017

5. The FAIR data maturity model: An approach to harmonise FAIR assessments;BAHIM C.;Data Science Journal,2020

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3