text: title: Checklist de Ética na Ciência de Dados
  sections: 
    - title: Coleta de dados
      section_id: A
      lines:
          - line_id: A.1
            line_summary: Consentimento informado
            line: se houver sujeitos humanos, eles deram consentimento informado, onde os sujeitos afirmativamente optaram por se inscrever e têm uma compreensão clara dos usos dos dados para que consentiram?
          - line_id: A.2
            line_summary: Viés de coleta
            line: Consideramos as fontes de viés que poderiam ser introduzidas durante a coleta de dados e o desenho da pesquisa e tomamos medidas para mitigá-los?
          - line_id: A.3
            line_summary: Limitação de exposição de IIP
            line: Consideramos maneiras de minimizar a exposição de informação de identificação pessoal (IIP), por exemplo através de anonimização ou por não coletar informação irrelevante para a análise?
    - title: Armazenamento de dados
      section_id: B
      lines:
          - line_id: B.1
            line_summary: Segurança de dados
            line: Temos um plano para proteger e dar segurança aos dados (por exemplo, criptografia no armazenamento e em trânsito, controles de acesso dos usuários internos e terceiros, registros de acesso e softwares atualizados)?
          - line_id: B.2
            line_summary: Direito ao esquecimento
            line: Temos um mecanismo pelo qual um indivíduo pode requerer a remoção de sua informação pessoal?
          - line_id: B.3
            line_summary: Plano de retenção de dados
            line: Há uma agenda ou plano para apagar os dados uma vez que não seja mais necessário?
    - title: Análise
      section_id: C
      lines:
          - line_id: C.1
            line_summary: Perspectivas faltantes
            line: buscamos abordar pontos-cegos na análise através de reuniões com partes interessadas (por exemplo, checando presunções e discutindo as implicações com as comunidades afetadas e especialistas na matéria)?
          - line_id: C.2
            line_summary: Viés do conjunto de dados
            line: Examinamos os dados para possíveis fontes de viés e tomamos medidas para mitigar ou abordar esses vieses (por exemplo, perpetuação de estereótipos, viés de confirmação, classes desequilibradas ou omissão de variáveis de confusão)?
          - line_id: C.3
            line_summary: Representação honesta
            line: Nossas visualizações, sumários estatísticos e relatórios são desenhados de forma a honestamente representar os dados que lhes embasam?
          - line_id: C.4
            line_summary: Privacidade na análise
            line: Nos certificamos de de que os dados com IIP não são usados ou mostrados a não ser que necessários para a análise?
          - line_id: C.5
            line_summary: Auditabilidade
            line: O processo de geração da análise é bem documentado e reproduzível se descobrirmos problemas futuramente?
    - title: Modelagem
      section_id: D
      lines:
          - line_id: D.1
            line_summary: Discriminação por procuração
            line: Nos certificamos de que o modelos não depende de variáveis ou representantes de variáveis que são injustamente discriminatórias?
          - line_id: D.2
            line_summary: Justiça entre grupos
            line: Testamos os resultados de modelos para justiça com respeito a diferentes grupos afetados (por exemplo, testamos para taxas de erro díspares)?
          - line_id: D.3
            line_summary: Seleção de métrica:
            line: Consideramos os efeitos da otimização para nossa métrica definida e consideramos métricas adicionais?
          - line_id: D.4
            line_summary: Explicabilidade
            line: Podemos explicar em termos compreensíveis uma decisão que o modelo fez em casos onde uma justificativa seja necessária?
          - line_id: D.5
            line_summary: Viés de comunicação
            line: Consideramos os entraves, limitações e vieses do modelo para partes interessadas relevantes de formas que possam ser geralmente compreendidas?
    - title: Desdobramento
      section_id: E
      lines:
          - line_id: E.1
            line_summary: Revisitação
            line: Discutimos com nossa organização um plano de resposta se os usuários forem afetados negativamente pelos resultados (por exemplo, como a equipe de ciência de dados avalia esses casos e aprimora as análises e modelos para evitar futuros danos)?
          - line_id: E.2
            line_summary: Reversão
            line: Há uma maneira de desligar ou reverter o modelo em produção se necessário?
          - line_id: E.3
            line_summary: Deriva de conceitos
            line: Testamos e monitoramos a deriva de conceitos para nos certificar de que o modelo permanece justo ao longo do tempo?
          - line_id: E.4
            line_summary: Usos não intencionais
            line: Tomamos medidas para identificar e prevenir usos não intencionais e abuso do modelo e temos um plano para monitorar tudo isso uma vez que o modelo seja entregue?
  
  