{"id":8031,"date":"2025-05-10T08:05:15","date_gmt":"2025-05-10T08:05:15","guid":{"rendered":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/?p=8031"},"modified":"2025-05-28T10:50:03","modified_gmt":"2025-05-28T10:50:03","slug":"gestao-de-dados-cientificos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/?p=8031","title":{"rendered":"Gest\u00e3o de dados cient\u00edficos"},"content":{"rendered":"

Desafios e oportunidades para a Ci\u00eancia Aberta no Brasil<\/span><\/h4>\n

 <\/p>\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h4>\n

A preserva\u00e7\u00e3o e a reutiliza\u00e7\u00e3o de dados cient\u00edficos n\u00e3o foram estabelecidas individualmente por pesquisadores, mas sim atrav\u00e9s de uma iniciativa global, viabilizada por institui\u00e7\u00f5es de pesquisa e governos em v\u00e1rios pa\u00edses.[1]<\/sup>\u00a0A natureza do processo cient\u00edfico atual tem sofrido\u00a0 importantes altera\u00e7\u00f5es que\u00a0 precisam ser\u00a0 reconhecidas. Para\u00a0 entender\u00a0 melhor\u00a0 essas\u00a0 quest\u00f5es,\u00a0 s\u00e3o necess\u00e1rios estudos\u00a0 que\u00a0 enfatizem como essas metodologias est\u00e3o\u00a0 sendo\u00a0 empregadas e quais as solu\u00e7\u00f5es que v\u00eam sendo utilizadas.<\/p>\n

A\u00a0 publica\u00e7\u00e3o\u00a0 de\u00a0 observa\u00e7\u00f5es\u00a0 e\u00a0 resultados\u00a0 das\u00a0 atividades cient\u00edficas\u00a0 voltadas para\u00a0 an\u00e1lise,\u00a0 uso\u00a0 e\u00a0 reutiliza\u00e7\u00e3o de dados\u00a0 \u00e9\u00a0 um dos\u00a0 focos\u00a0 da\u00a0 Ci\u00eancia\u00a0 Aberta[2]<\/sup>\u00a0 ou, mais especificamente, da Gest\u00e3o de Dados Cient\u00edficos, aqui definida como Ci\u00eancia dos Dados Abertos. De acordo com Tenopir et al<\/em>.:[3]<\/sup><\/p>\n

 <\/p>\n

[..] O tema<\/em> do compartilhamento de dados \u00e9 uma parte importante do debate acad\u00eamico moderno. O movimento de acesso aberto focado em disponibilizar livremente artigos da pesquisa publicadas, cresceu para englobar os dados \u00a0associados \u00a0\u00e0 \u00a0pesquisa.<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Al\u00e9m dos\u00a0 aspectos\u00a0 apontados\u00a0 anteriormente, outra quest\u00e3o importante \u00e9 que a Ci\u00eancia Aberta apoia fortemente o reaproveitamento de metodologias cient\u00edficas e dados prim\u00e1rios. Para Gray:[4]<\/sup><\/p>\n

 <\/p>\n

“[..] a\u00a0 possibilidade de tratar os dados, em vez de somente\u00a0 colecion\u00e1-los, permite que os esfor\u00e7os concentrem-se na an\u00e1lise dos dados existentes. Os dados\u00a0 podem ent\u00e3o ser compartilhados, reduzindo custos e permitindo avan\u00e7os r\u00e1pidos e eficazes na ci\u00eancia<\/em>“.<\/p>\n

 <\/p>\n

Os autores citados anteriormente concordam que a Ci\u00eancia dos Dados Abertos n\u00e3o \u00e9\u00a0 necessariamente\u00a0 uma\u00a0 nova disciplina cient\u00edfica, mas sim uma proposta\u00a0 que trata da cria\u00e7\u00e3o\u00a0de\u00a0infraestruturas\u00a0computacionais\u00a0aprimoradas, que promovem solu\u00e7\u00f5es adequadas para apoiar a Ci\u00eancia, permitindo um \u201cpadr\u00e3o-ouro\u201d na ci\u00eancia moderna que \u00e9 alcan\u00e7ar replicabilidade total de experimentos cient\u00edficos ou, quando n\u00e3o for poss\u00edvel, alcan\u00e7ar a reprodutibilidade.[5]<\/sup> Outra caracter\u00edstica importante \u00e9 que a Ci\u00eancia dos Dados traz um novo paradigma, chamado Quarto Paradigma. De acordo com Tenopir et al<\/em>.:[3]<\/sup><\/p>\n

 <\/p>\n

[..] Essa nova era tem<\/em> sido<\/em> chamada<\/em> de<\/em> “o<\/em> Quarto<\/em> Paradigma\u201d:<\/em> descoberta cient\u00edfica baseada no uso intensivo em dados” na qual toda a literatura cient\u00edfica \u00e9 digital, todos os dados cient\u00edficos s\u00e3o digitais e interoper\u00e1veis”. Os dados digitais n\u00e3o\u00a0 s\u00e3o apenas os resultados da pesquisa, mas fornecem insumos para novas hip\u00f3teses,\u00a0 permitindo novos insights cient\u00edficos e impulsionando a\u00a0 inova\u00e7\u00e3o.<\/em> \u00a0<\/em><\/p>\n

\u00a0<\/em><\/p>\n

Tenopir et\u00a0 al<\/em>.[3]<\/sup> complementa:<\/p>\n

 <\/p>\n

“[..] A ideia do Quarto Paradigma,[4] <\/sup>baseia-se no uso intensivo de dados entre dom\u00ednios distintos, sendo o caminho do futuro para as redes distribu\u00eddas e colaborativas de pesquisadores, trabalhando juntas para enfrentar\u00a0 problemas da pesquisa cient\u00edfica<\/em>\u201d.<\/p>\n

 <\/p>\n

Dessa forma, o contexto brasileiro atual ainda apresenta-se\u00a0 num est\u00e1gio preliminar, embora a realidade j\u00e1 esteja mudando em muitas institui\u00e7\u00f5es. Nos \u00faltimos anos, as institui\u00e7\u00f5es brasileiras de pesquisa iniciaram a\u00e7\u00f5es para abordar alguns dos desafios no contexto contempor\u00e2neo de Ci\u00eancia dos Dados Abertos, considerando principalmente a cria\u00e7\u00e3o de reposit\u00f3rios de dados.<\/p>\n

<\/h4>\n

<\/h4>\n

Reposit\u00f3rio de Dados<\/strong><\/h4>\n

Os reposit\u00f3rios de dados s\u00e3o respons\u00e1veis por manter, por um longo per\u00edodo, dados, softwares e outros objetos digitais necess\u00e1rios para permitir a replicabilidade ou reprodutibilidade[6]<\/sup> de um experimento cient\u00edfico. Pode-se classificar em reposit\u00f3rios generalistas ou reposit\u00f3rios voltados para dom\u00ednios espec\u00edficos da ci\u00eancia.[7, 8]<\/sup><\/p>\n

 <\/p>\n

\u201cO uso de reposit\u00f3rios de dados brasileiros tem crescido gradualmente, refletindo um esfor\u00e7o nacional por maior ades\u00e3o aos princ\u00edpios da Ci\u00eancia Aberta.\u201d<\/em><\/span><\/h4>\n

 <\/p>\n

Os reposit\u00f3rios generalistas manipulam dados de v\u00e1rias disciplinas e aceitam v\u00e1rios tipos de dados. Esses reposit\u00f3rios s\u00e3o comumente utilizados em situa\u00e7\u00f5es em que os dados n\u00e3o podem ser publicados em um reposit\u00f3rio de dom\u00ednio ou disciplina da ci\u00eancia espec\u00edfico. No Brasil os reposit\u00f3rios generalistas s\u00e3o disponibilizados por institui\u00e7\u00f5es de pesquisa, universidades, ou mesmo por ag\u00eancias financiadoras de pesquisa (Reposit\u00f3rios Institucionais).<\/p>\n

Um reposit\u00f3rio especializado em um dom\u00ednio ou disciplina espec\u00edfica aumentar\u00e1 significativamente a probabilidade de que os dados e softwares depositados atendam aos princ\u00edpios FAIR,[9]<\/sup> sendo: localiz\u00e1veis (Findable<\/em>), ou seja, facilmente encontrados por humanos e m\u00e1quinas por meio de metadados e identificadores persistentes; acess\u00edveis (Accessible<\/em>), garantindo que possam ser recuperados, preferencialmente de forma automatizada, mesmo a longo prazo; interoper\u00e1veis (Interoperable<\/em>), permitindo integra\u00e7\u00e3o com outros dados e ferramentas, usando formatos e padr\u00f5es amplamente aceitos; e reutiliz\u00e1veis (Reusable<\/em>), com metadados ricos e bem documentados, facilitando seu uso em diferentes contextos. Esses reposit\u00f3rios s\u00e3o geralmente mantidos por redes de pesquisa, programas cient\u00edficos ou organiza\u00e7\u00f5es cient\u00edficas, governamentais ou acad\u00eamicas.<\/p>\n

A Figura 1<\/strong>, reproduzida do artigo de O\u2019Brie,[10]<\/sup> cita\u00a0v\u00e1rios reposit\u00f3rios de dados, permitindo observar que reposit\u00f3rios especializados, confi\u00e1veis e aceitos pela comunidade de uma determinada disciplina permitem que os dados possam ser mais facilmente encontrados e reutilizados.<\/p>\n

\"\"
\nFigura 1<\/strong>: Exemplos de reposit\u00f3rios de dados cient\u00edficos.
\n<\/strong>(Fonte: O\u2019Brie 2022. Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/a><\/h6>\n

 <\/p>\n

Servi\u00e7os dos reposit\u00f3rios<\/em><\/strong><\/p>\n

Os reposit\u00f3rios de dados disponibilizam servi\u00e7os necess\u00e1rios para apoiar a gest\u00e3o dos objetos digitais (e.g. conjuntos de dados, metadados, c\u00f3digos computacionais, modelos, resultados de an\u00e1lises, documenta\u00e7\u00e3o, publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas e identificadores persistentes) gerados durante o processo cient\u00edfico. Os servi\u00e7os b\u00e1sicos est\u00e3o relacionados com:<\/p>\n

 <\/p>\n

    \n
  1. Armazenamento confi\u00e1vel e seguro dos objetos digitais e seus descritores (metadados);<\/li>\n
  2. Publica\u00e7\u00e3o dos datasets<\/em> para garantir a sua proveni\u00eancia, atrav\u00e9s da atribui\u00e7\u00e3o de identificadores \u00fanicos e persistentes, como o Digital Object Identifier (DOI), sob responsabilidade do DataCite que realiza o gerenciamento dos DOIs;<\/li>\n
  3. Busca, sele\u00e7\u00e3o e download dos objetos digitais.<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    Os servi\u00e7os especializados est\u00e3o relacionados \u00e0s funcionalidades espec\u00edficas dos reposit\u00f3rios, citadas a seguir:<\/p>\n

     <\/p>\n

      \n
    1. Curadoria e armazenamento confi\u00e1vel e seguro dos objetos digitais e seus descritores (metadados), mantendo o controle de vers\u00f5es e a sua imutabilidade;<\/li>\n
    2. Gest\u00e3o de identificadores persistentes (DOIs) em diferentes estados (por exemplo: o embargo tempor\u00e1rio de dataset<\/em> associado a uma publica\u00e7\u00e3o durante a sua submiss\u00e3o);<\/li>\n
    3. Integra\u00e7\u00e3o com outros reposit\u00f3rios e agregadores como Google Dataset Search, DataOne e agregadores de publica\u00e7\u00f5es e datasets<\/em> (Scholix);<\/li>\n
    4. Visualiza\u00e7\u00e3o dos objetos digitais e infraestrutura computacional para apoiar an\u00e1lises;<\/li>\n
    5. Forma\u00e7\u00e3o, capacita\u00e7\u00e3o e treinamento de novos curadores e gestores de dados que desenvolvem atividades junto aos grupos de pesquisa associados.<\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n

      Al\u00e9m dos servi\u00e7os mencionados, os reposit\u00f3rios diferenciam pelo comprometimento e ader\u00eancia a padr\u00f5es vigentes, tais como os princ\u00edpios FAIR, a certifica\u00e7\u00e3o com os requisitos que refletem as principais caracter\u00edsticas de reposit\u00f3rios de dados confi\u00e1veis CoreTrustSeal, governan\u00e7a de dados ind\u00edgenas CARE e framework<\/em> gen\u00e9rico para discuss\u00e3o e a implementa\u00e7\u00e3o de melhores pr\u00e1ticas em preserva\u00e7\u00e3o digital TRUST.<\/p>\n

       <\/p>\n

      \u201cA gest\u00e3o de dados cient\u00edficos \u00e9 imprescind\u00edvel para a constru\u00e7\u00e3o de um ambiente de ci\u00eancia aberta, transparente e colaborativa, que seja capaz de responder aos desafios globais.\u201d<\/em><\/span><\/h4>\n

       <\/p>\n

      O uso de reposit\u00f3rios de dados brasileiros tem crescido gradualmente, refletindo um esfor\u00e7o nacional por maior ades\u00e3o aos princ\u00edpios da Ci\u00eancia Aberta, que\u00a0 vem sendo aplicada como pol\u00edtica editorial das principais revistas cient\u00edficas, das institui\u00e7\u00f5es de pesquisa e das ag\u00eancias financiadoras brasileiras.\u00a0 Um levantamento do DataCite[11]<\/sup> indica o Brasil entre os principais pa\u00edses latino-americanos na publica\u00e7\u00e3o de datasets<\/em>. At\u00e9 2024, reposit\u00f3rios de dados brasileiros publicaram aproximadamente 210.000 DOIs. Por\u00e9m, considerando o n\u00famero de reposit\u00f3rios cient\u00edficos registrados no Re3data, o Brasil atualmente tem somente 23 reposit\u00f3rios, enquanto os EUA, que tem um papel de lideran\u00e7a mundial na produ\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, t\u00eam 1.190 reposit\u00f3rios de dados cient\u00edficos.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Iniciativa de Reposit\u00f3rio de Dados da Amaz\u00f4nia \u2013 DataMap\/Amazon<\/strong><\/h4>\n

      A Amaz\u00f4nia \u00e9 crucial para o equil\u00edbrio clim\u00e1tico e a preserva\u00e7\u00e3o da biodiversidade, tornando essencial a cria\u00e7\u00e3o de reposit\u00f3rios de dados dedicados. Esses reposit\u00f3rios podem assegurar a coleta, gest\u00e3o e acessibilidade de informa\u00e7\u00f5es ambientais e clim\u00e1ticas, promovendo a transpar\u00eancia e a colabora\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. A integra\u00e7\u00e3o de dados sobre observa\u00e7\u00f5es visando quantificar o balan\u00e7o de gases de efeito estufa e mudan\u00e7as clim\u00e1ticas na Amaz\u00f4nia apresenta uma oportunidade \u00fanica de agregar dados num reposit\u00f3rio cient\u00edfico para melhor entender o funcionamento dos fen\u00f4menos ambientais na Amaz\u00f4nia, ao mesmo tempo, em que permite a s\u00edntese da enorme quantidade de dados gerados nesta regi\u00e3o. Com essa vis\u00e3o,\u00a0 concebeu-se o DataMap\/Amazon, iniciativa relevante para a ci\u00eancia brasileira e latino-americana que carecem de ferramentas computacionais que integrem e auxiliem na s\u00edntese necess\u00e1ria do conhecimento de uma vasta quantidade de informa\u00e7\u00f5es coletadas por pesquisadores de diferentes institui\u00e7\u00f5es como o Instituto Nacional de Pesquisas da Amaz\u00f4nia (Inpa), Instituto Nacional do Espa\u00e7o (Inpe), Universidade de S\u00e3o Paulo (USP) a\u00a0 Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), dentre outras. O DataMap\/Amazon \u00e9 uma iniciativa do Centro de Estudos Amaz\u00f4nia Sustent\u00e1vel (CEAS\/USP) cujo objetivo \u00e9 promover a produ\u00e7\u00e3o e dissemina\u00e7\u00e3o da ci\u00eancia para o desenvolvimento sustent\u00e1vel da Amaz\u00f4nia.<\/p>\n

      O DataMap\/Amazon vem consolidando, preliminarmente, dados coletados por projetos de pesquisa envolvendo pesquisadores do Inpe, USP e Unicamp, utilizando a expertise e as contribui\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas de iniciativas internacionais consolidadas, como o Atmospheric Radiation Measurement<\/em> (ARM) do Departamento de Energia (DOE) dos EUA, especializado em pesquisas envolvendo a coleta e s\u00edntese de dados clim\u00e1ticos e atmosf\u00e9ricos coletados in situ<\/em>. O ARM colabora com o\u00a0 DataMap\/Amazon como refer\u00eancia do estado da arte em tecnologias computacionais para armazenamento e recursos anal\u00edticos para processar grandes volumes de dados atmosf\u00e9ricos espec\u00edficos da Amaz\u00f4nia, ao mesmo tempo, em que adere aos principais padr\u00f5es de ci\u00eancia aberta. Assim, esta plataforma computacional visa apoiar a gest\u00e3o de dados cient\u00edficos na Amaz\u00f4nia, envolvendo principalmente programas de pesquisa de coleta de dados de longo prazo, como os citados a seguir:<\/p>\n

       <\/p>\n

        \n
      1. O Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA) \u00e9 uma iniciativa brasileira para gerar dados cient\u00edficos para entender melhor o funcionamento da Amaz\u00f4nia.<\/li>\n
      2. O Free-Air CO2 Enrichment Experiment in the Amazon (AmazonFACE) coletar\u00e1 dados florestais in situ <\/em>(observa\u00e7\u00f5es de longo prazo).<\/li>\n<\/ol>\n

         <\/p>\n

        Ambas iniciativas demandam curadoria e publica\u00e7\u00e3o de dados, considerando os princ\u00edpios e responsabilidades de reposit\u00f3rios voltados para a ci\u00eancia aberta, al\u00e9m da necessidade de forma\u00e7\u00e3o, capacita\u00e7\u00e3o e treinamento dos gestores de dados envolvidos nessas iniciativas.<\/p>\n

        O DataMap\/Amazon disponibiliza uma plataforma para visualizar, descobrir, catalogar, publicar e processar datasets<\/em> e softwares. Com o DataMap\/Amazon, pesquisadores e cientistas de dados podem explorar conjuntos de dados usando ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o e pesquisa, promovendo a pesquisa colaborativa e aderindo aos princ\u00edpios da ci\u00eancia aberta. A arquitetura computacional do DataMap utiliza tecnologias baseadas em servi\u00e7os, atrav\u00e9s de uma infraestrutura h\u00edbrida, utilizando\u00a0 tanto nuvem computacional como servidores locais, segundo a\u00a0Figura<\/strong>\u00a02<\/strong>.<\/p>\n

        \"\"
        \nFigura 2.<\/strong> Vis\u00e3o geral da arquitetura da plataforma DataMap\/Amazon.
        \n<\/strong>(Fonte: DataMap\/Amazon. Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/h6>\n

         <\/p>\n

        O reposit\u00f3rio DataMap\/Amazon estabeleceu um processo de curadoria e de qualidade dos dados para os datasets<\/em> coletados previamente pelos programas de pesquisa citados. Foram desenvolvidas ferramentas de softwares, documentos\u00a0 e treinamentos\u00a0 que apoiam o levantamento dos metadados, a valida\u00e7\u00e3o dos datasets<\/em> e a publica\u00e7\u00e3o no DataMap\/Amazon.<\/p>\n

         <\/p>\n

        \u201cEssas plataformas n\u00e3o apenas garantem a integridade dos conjuntos de dados coletados, mas tamb\u00e9m promovem a sua reutiliza\u00e7\u00e3o e a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes \u00e1reas de pesquisa.\u201d<\/em><\/span><\/h4>\n

         <\/p>\n

        Em 2024, a iniciativa DataMap\/Amazon foi premiada\u00a0 pelo DataCite e Funda\u00e7\u00e3o Zuckerberg com recursos que permitiram o desenvolvimento e a disponibiliza\u00e7\u00e3o do reposit\u00f3rio de dados atmosf\u00e9ricos cient\u00edficos da Amaz\u00f4nia. Este reposit\u00f3rio foi lan\u00e7ado em outubro de 2024, durante o VII Workshop on Data Science. Atualmente, conta com aproximadamente 150 datasets<\/em> que passaram por um processo de curadoria e est\u00e3o publicados no reposit\u00f3rio.<\/p>\n

         <\/p>\n

        Conclus\u00e3o<\/strong><\/h4>\n

        A gest\u00e3o de dados cient\u00edficos \u00e9 imprescind\u00edvel para a constru\u00e7\u00e3o de um ambiente de ci\u00eancia aberta, transparente e colaborativa, que consiga responder aos desafios globais. Iniciativas como aquelas associadas ao reposit\u00f3rio DataMap\/Amazon ilustram o impacto positivo que podem ter na preserva\u00e7\u00e3o, curadoria e dissemina\u00e7\u00e3o de dados. Essas plataformas n\u00e3o apenas garantem a integridade dos conjuntos de dados coletados, mas tamb\u00e9m promovem a sua reutiliza\u00e7\u00e3o e a colabora\u00e7\u00e3o entre diferentes \u00e1reas de pesquisa, ampliando, assim, as possibilidades de inova\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. No caso da Amaz\u00f4nia, em espec\u00edfico, o armazenamento e a gest\u00e3o eficaz de dados s\u00e3o de extrema import\u00e2ncia para compreender fen\u00f4menos ambientais e clim\u00e1ticos, assim, subsidiando pol\u00edticas p\u00fablicas para o desenvolvimento sustent\u00e1vel da regi\u00e3o e sua preserva\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

        No Brasil, os avan\u00e7os rumo a essas pr\u00e1ticas de ci\u00eancia aberta ainda enfrentam desafios, como a necessidade de uma maior capacita\u00e7\u00e3o de profissionais na \u00e1rea, a cultura do tratamento de dados e o fortalecimento de infraestrutura tecnol\u00f3gica, que requerem recursos constantes. Por\u00e9m, cabe ressaltar que iniciativas como o DataMap\/Amazon demonstram que o pa\u00eds caminha na dire\u00e7\u00e3o correta, desenvolvendo ferramentas, alinhadas aos padr\u00f5es FAIR, e incorporando as melhores pr\u00e1ticas globais poss\u00edveis. Contudo, \u00e9 importante salientar que, \u00e9 necess\u00e1rio o apoio cont\u00ednuo de institui\u00e7\u00f5es de fomento \u00e0 pesquisa, \u00f3rg\u00e3os governamentais, empresas e organiza\u00e7\u00f5es internacionais, de forma que o Brasil possa consolidar sua posi\u00e7\u00e3o como um ator relevante no cen\u00e1rio da ci\u00eancia aberta na Am\u00e9rica Latina, contribuindo para avan\u00e7os cient\u00edficos e o bem-estar da sociedade.<\/p>\n

         <\/p>\n

        Agradecimentos<\/em><\/strong>
        \nOs autores agradecem ao DataCite Global Access Fund\u00a0 (Chan Zuckerberg Initiative) pelo apoio recebido para o desenvolvimento e disponibiliza\u00e7\u00e3o do resposit\u00f3rio DataMap\/Amazon (<\/em>https:\/\/doi.org\/10.14454\/edht-vs98<\/em><\/a>).<\/em><\/p>\n

         <\/p>\n

        \n
        REFER\u00caNCIAS<\/strong><\/span><\/h6>\n
        [1] Serwadda, David, Paul Ndebele, M. Kate Grabowski, Francis Bajunirwe, e Rhoda K. Wanyenze. 2018. \u201cOpen data sharing and the Global South\u2014Who benefits?\u201d Science 359 (6376): 642\u201343. https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.aap8395.<\/span><\/h6>\n
        [2] UNESCO. 2021. UNESCO Recommendation on Open Science. UNESCO. https:\/\/doi.org\/10.54677\/MNMH8546.<\/span><\/h6>\n
        [3] Tenopir, Carol, Allard suzie, e Mike Frame. 2015. \u201cChanges in Data Sharing and Data Reuse Practices and Perceptions among Scientists Worldwide\u201d, 2015. https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0134826.<\/span><\/h6>\n
        [4] Gray, Jim. 2009. Jim Gray on eScience: a transformed scientific method\u201d. In: The Fourth Paradigm: Data- intensive scientific discovery. Microsoft Research.<\/span><\/h6>\n
        [5] Peng, Roger D. 2011. \u201cReproducible Research in Computational Science\u201d. Science 334 (6060): 1226\u201327. https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.1213847.<\/span><\/h6>\n
        [6] National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2019. \u201cReproducibility and Replicability in Science\u201d. Washington, DC: The National Academies Press. https:\/\/doi.org\/10.17226\/25303.<\/span><\/h6>\n
        [7] NATURE. 2025. \u201cData Repository Guidance\u201d. https:\/\/www.nature.com\/sdata\/policies\/repositories.<\/span><\/h6>\n
        [8] AGU. 2021. \u201cDomain-Discipline Repositories Useful to AGU Journals\u201d. https:\/\/data.agu.org\/resources\/useful-domain-repositories.<\/span><\/h6>\n
        [9] Wilkinson, Mark D., Michel Dumontier, I. Jsbrand Jan Aalbersberg, Gabrielle Appleton, Myles Axton, Arie Baak, Niklas Blomberg, et al. 2016. \u201cThe FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship.\u201d Scientific Data 3 (mar\u00e7o):160018. https:\/\/doi.org\/10.1038\/sdata.2016.18.<\/span><\/h6>\n
        [10] O\u2019Brie, Margareth. 2022. \u201cSpectrum of Data Repositories\u201d. Apresentado em VII Workshop on Data Science – Approaches of open science and synthesis techniques, S\u00e3o Paulo, outubro 5. http:\/\/wds.poli.usp.br\/wds6\/<\/span><\/h6>\n
        [11] Gardu\u00f1o-Maga\u00f1a, A. (2024). Infrastructure and Awareness Landscape Analysis in Latin America (1.0). Zenodo. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.14010858<\/span><\/h6>\n
        \n
        Capa. <\/strong>A publica\u00e7\u00e3o de observa\u00e7\u00f5es e resultados das atividades cient\u00edficas \u00e9 um dos focos da Gest\u00e3o de Dados Cient\u00edficos.
        \n<\/strong>(Fonte: Freepik.com. Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Desafios e oportunidades para a Ci\u00eancia Aberta no Brasil   Introdu\u00e7\u00e3o A…\n","protected":false},"author":276,"featured_media":8032,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[21],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8031"}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/276"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=8031"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8031\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8065,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8031\/revisions\/8065"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/8032"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=8031"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=8031"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistacienciaecultura.org.br\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=8031"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}