Scientific data repositories in South America: a FAIR compliance analysis

Authors

DOI:

https://doi.org/10.19132/1808-5245282.113057

Keywords:

Scientific data, Data management, Data curation, FAIR Principles, Data repositories

Abstract

The research had as an end studying the data phenomenon generated by the scientific process and the development of services that face the rising challenges of data management and curation, which involves volumes of digital resources in constant expansion. The research problem is on the environments and practices responsible for digital asset organization resulting from the contemporary scientific investigation. The study objects of such inquiry were: the data; the datasets; the FAIR Principles; and the institutional digital repositories of scientific data. The research objective was to investigate the management and curation of scientific datasets deposited in south american institutional digital repositories in light of the FAIR Principles. The investigation consisted of an applied, qualitative, exploratory, analytical, bibliographic and documentary research. The scientific data repositories were surveyed in the Registry of Research Data Repositories, better known as the RE3DATA. The data collection was made in the selected repositories. Content analysis was used to obtain the research results. The findings indicate that the software behind the investigated repositories which are fit to the management and curation of scientific data are Morpho, Dspace, and Dataverse. The repositories in greater compliance with the FAIR Principles were established by the use of Dataverse. It was concluded that information professionals should seek their training in data, starting with the planning of projects and institutional policies aimed at the implementation of scientific data repositories, including the understanding of the divergent needs among communities, the technical computational knowledge required for such practices, and ideally, the search for standardization and maintenance of these services.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Marcello Mundim Rodrigues, Universidade Federal de Uberlândia

Doutorando pelo Programa de Pós-Graduação em Gestão e Organização do Conhecimento da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), 2021-2025. Linha de pesquisa: Arquitetura e Organização do Conhecimento (AOC). Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Gestão e Organização do Conhecimento da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), 2018-2020. Linha de pesquisa: Gestão & Tecnologia da Informação e Comunicação (GETIC). Objetos de pesquisa: Dados de Pesquisa e Repositórios Digitais.

Guilherme Ataíde Dias, Universidade Federal da Paraíba

Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba ? UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa ? UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University ? CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo ? USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB . Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.

Cíntia de Azevedo Lourenço, Universidade Federal de Minas Gerais

Cíntia Azevedo Lourenço é bacharel em Biblioteconomia pela PUC de Campinas e concluiu o mestrado em Biblioteconomia e Ciência da Informação pela Pontifícia Universidade Católica de Campinas em 1998 e o doutorado em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais em 2005. Atualmente é Professora Associada na Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais. Pesquisadora participante dos Grupos de Pesquisa: MHTX e RECRI. Atua na área de Ciência da Informação, com ênfase em Biblioteconomia, na área de Organização da Informação - Catalogação, Classificação do conhecimento e organização da informação na web.

References

AMARAL, F. Introdução à ciência de dados: mineração de dados e Big Data. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016.

BASKARADA, S.; KORONIOS, A. Unicorn data scientist: the rarest of breeds. Program: eletronic library and information systems, Northern Ireland, v. 51, n. 1, p. 65-74, 2017.

BORGMAN, C. L. Big data, little data, no data: scholarship in the networked world. Cambridge; London: The MIT Press, 2015.

BORGMAN, C. L; SCHARNHORST, A.; GOLSHAN, M. S. Digital data archives as knowledge infrastructures: mediating data sharing and reuse. Journal of the Association for Information Science and Technology, [s. l.], v. 70, n. 8, 2019.

CROSAS, M. The FAIR guiding principles: implementation in Dataverse. Massachusetts: Harvard University, 2019.

CSIRO. 5-Star data rating tool. Software. [S. l.], 2017. Disponível em: http://oznome.csiro.au/5star/?fbclid=IwAR2mZ21IMNInTxPYtX1Z2EqFdpof73vKSpBrCvJzBUvcvwHxRBmPcvUEfEc#page-top. Acesso em: 16 out. 2019.

DKAN. DKAN open data platform. [S. l.], 2020. Disponível em: https://getdkan.org/. Acesso em: 06 ago. 2020.

EUROPEAN COMMISSION. Turning FAIR into reality: final report and action plan from the European Commission Expert Group on FAIR Data. Brussels, 2018.

FIVESTARDATA. 5 Estrelas para dados abertos. [S. l.], 2019. Disponível em: https://5stardata.info/pt-BR/. Acesso em: 16 set. 2019.

GO FAIR. FAIR principles. Germany; The Netherlands; Paris, 2019. Disponível em: https://www.go-fair.org/fair-principles/. Acesso em: 4 set. 2019.

HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. (ed.). The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery. Redmond, Washington: Microsoft Research, 2009.

RESEARCH DATA ALLIANCE (RDA). FAIR data maturity model: specification and guidelines. [S. l.]: RDA FAIR data maturity model Working Group, 2020.

SAYÃO, L. F.; SALES, L. F. Guia de gestão de dados de pesquisa para bibliotecários e pesquisadores. Rio de Janeiro: CNEN, 2015.

SWAN, M. Philosophy of big data: expanding the human-data relation with Big Data science services. In: IEEE BigDataService, 2015, Redwood City, CA. Anais […]. Redwood City, CA, 2015.

Published

2022-02-23

How to Cite

MUNDIM RODRIGUES, M.; ATAÍDE DIAS, G.; DE AZEVEDO LOURENÇO, C. Scientific data repositories in South America: a FAIR compliance analysis. Em Questão, Porto Alegre, v. 28, n. 2, p. 113057, 2022. DOI: 10.19132/1808-5245282.113057. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/113057. Acesso em: 24 jun. 2025.

Issue

Section

Article