Adoção do Padrão Dublin Core para Metadados dos Dados

Proc. Int’l Conf. on Dublin Core and Metadata Applications 2015
Adoção do Padrão Dublin Core para Metadados dos Dados
Científicos Abertos: E-Quilt Prototype Experimento.
Adriana Carla S. de
Oliveira.
University of Knoxville,
United States of America
[email protected]
Guilherme Ataíde Dias.
Federal University of
Paraíba, Brazil
[email protected]
Virgínia M. de Souza.
Federal University of Paraíba, Brazil
[email protected]
Renata Lemos dos
Anjos.
Federal University of
Paraíba, Brazil
renatalemosdosanjos@g
mail.com
Pedro Luiz P. Corrêa.
University of São Paulo, Brazil
[email protected]
Keywords: ciência aberta; quarto paradigma; ciclo de vida dos dados; padrão Dublin Core
1. Quarto Paradigma e os Dados Abertos
O estado da arte da comunicação científica está centrado no quarto paradigma. Traduz em sua
essência a ciência aberta, os dados científicos abertos e o gerenciamento, compartilhamento,
agregação, curadoria, preservação e cooperação científica, para uso e reuso de pesquisas
científicas. Estamos na era dos dados intensivos. Hey apud Specht (2015) corrobora,
This one of the greatest motivations for the re-use of existing data for knowledge
creation. With the advancement of technology in capturing and processing data, we have
reached the fourth paradigm of data-intensive science and communication, where
collaboration between different domain skill sets is required to successfully conduct
meta-analysis. (Hey apud Specht, 2015).
Os dados intensivos no quarto paradigma reforçam a necessidade de aprimorar as habilidades e
adotar tecnologias, ferramentas e metodologias colaborativas para o contexto da ciência aberta.
Open-data has created an unprecedented opportunity with new challenges for ecosystem
scientists. Skills in data management are essential to acquire, manage, publish, access and
re-use data. These skills span many disciplines and require trans-disciplinary
collaboration. (Specht et al., 2015, p.1)
A pesquisa em andamento se apoia no modelo do ciclo de vida dos dados e no quarto
paradigma. O ciclo de vida dos dados adotado para o desenvolvimento dos estágios do
experimento e-Quilt Prototype é o Data Lifecycle desenvolvido pela DataONE. Este ciclo é
representado por 8 estágios. Tenopir et al. (2011, p. 2) ressalta a importância do modelo,
The collected data are processed through scientific data management and following the
data lifecycle model. Different elements can be found in a dataset. For describing the
dataset, it is necessary the adoption of metadata standards, follow the data lifecycle for its
management and ensure their use and reuse in a long-term. In this way, “the data
lifecycle cannot be considered independently from research lifecycle, as data are an
indispensable element of scientific research.
O gerenciamento de dados científicos abertos está demonstrado na Figura 1.
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FIG. 1. Data Lifecycle.
Essa fase do experimento está apoiada no estágio Describe. Os dados compartilhados no eQuilt Prototype é resultado da pesquisa intitulada, levantamento epidemiológico em saúde bucal,
desenvolvida pelo Departamento de Odontologia Social da UFPB, realizado nas cidades de
Caaporã e João Pessoa, Paraíba, Brasil, no período de 2013-2015. Os dados primários coletados
em campos foram compartilhados no protótipo e estão sendo tratados nos moldes do Data
Lifecycle.
TABELA 1: Sistemática de descrição dos metadados
FASE
1
Aplicação do Padrão Dublin Core ao
Recurso Áudio do e-Quilt Prototype
Descrição dos metadados com base nos 22
elementos e recursos do padrão
FASE
2
Aplicação dos metadados no Dublin
Core Advanced Generation
Geração automática do código de metadados
FASE
3
Análise de adequação dos
metadados do Recurso Áudio
Aplicação do critério de conformidade do
recurso ao padrão Dublin Core
Adotou-se para descrição dos metadados contidos no e-Quilt Prototype, os 22 elementos do
padrão Dublin Core e a ferramenta para geração automática Dublin Core Advanced Generation.
1.1. Resultados Parciais
O e-Quilt Prototype possui os elementos suficientes para a descrição de metadados em
conformidade com um padrão internacional. Observou que os sub-elementos e recursos sugeridos
no padrão Dublin Core são passíveis de serem adotados aos metadados do recurso analisado,
como demonstrado na Tabela 2.
TABELA 2: Análise de adequação do recurso ‘áudio’ do e-Quilt Prototype aos elementos do Padrão DC.
ATRIBUTO DE ADEQUAÇÃO DO RECURSO ÁUDIO
CRITÉRIOS
Em conformidade
Em conformidade parcial
ELEMENTOS DC
20
2
CITÉRIOS
Não conformidade
Não se aplica
ELEMENTOS DC
0
0
Os elementos Identifier e Rights do recurso apresentaram conformidade parcial ao padrão. No
elemento Identifier, os sub-elementos DOI e ISBN não possuem atribuição. O recurso analisado é
derivado do protótipo que não possui DOI, e o ISBN não se aplica a este recurso, pois o mesmo é
aplicável a recursos impressos. O elemento Rights, apresentou conformidade parcial no subelemento Licence e foi descrito como não atribuído. Informou-se nos metadados que a base da
legislação que rege a proteção autoral do recurso áudio está em consonância com a Lei de
Direitos Autorais (LDA) n. 9.610-1998 – Brasil. Essa análise se pauta pela adoção de uma licença
pública aplicável a publicações eletrônicas e de abrangência internacional.
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O recurso áudio é derivado do recurso principal artigo, ambos contidos na ambiência do eQuilt Prototype. Para o recurso áudio foi analisado que o mesmo possui uma adequação
considerável ao padrão Dublin Core. E quanto à ferramenta Dublin Core Advanced Generation
adotada, observou-se que a mesma possui limitação quanto à limpeza automática de caracteres
(símbolos, acentos etc.) que devem ser desprezados manualmente durante a descrição dos
metadados. Por fim, analisou-se que a descrição dos metadados é um processo de detalhamento
que requer a adoção de critérios de qualidade e validação dos dados.
References
DataONE. Data Life Cycle model. Disponível em: <https://www.dataone.org> Acessed: 2015 Mar 15.
Dublin Core Metadata Initiative. Dublin Core Metadata Element Set, version 1.1. (2014) Available:
http://dublincore.org/documents/dces/. Accessed 2015 Mar 15.
Specht, A., et al., Data management challenges in analysis and synthesis in the ecosystem sciences, Sci Total Environ
(2015), http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.03.092 Accessed: 2015 Mar 05.
Tenopir, C., Allard, S., Douglass, K., Aydinoglu, A. U. et al (June 2011). Data Sharing by Scientists: Practices and
Perceptions,
PLoS
ONE.
Volume
6,
Issue
6.
Available:
http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0021101 Accessed: 2015 Mar 06.
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