Livro de receitas de dicionário de dados para dados de pesquisa e interoperabilidade de software em escala global
Creators: name: David, Romain
name: Bouveret, Laurent
name: Coché, Lorraine
name: Corrêa, Pedro Pizzigatti
name: Edmunds, Rorie
name: Heredia, Ana
name: Jung, Jean-Luc
name: Kondo, Yasuhisa
name: Berre, Iwan Le
name: Bras, Yvan Le
name: Lerigoleur, Emilie
name: Mabile, Laurence
name: Machicao, Jeaneth
name: Madon, Bénédicte
name: Murayama, Yasuhiro
name: O'Brien, Margaret
name: Osawa, Takeshi
name: Raoul, Hervé
name: Richard, Audrey
name: Santos, Solange
name: Specht, Alison
name: Stall, Shelley
name: Stepanyan, Diana
name: Vellenich, Danton Ferreira
name: Wyborn, Lesley
Publisher: name: Zenodo
Year: 2021
Subjects: Data dictionary
cookbook
Research Data Management
Interoperability
Reproducibility
FAIR Data
Data Reuse
Data Aggregation

description: Estamos agora enfrentando mudanças profundas (biodiversidade, clima, pandemia, etc.). Os impactos humanos e sua mitigação dependerão de nossa capacidade de mobilizar pesquisas em nível global. O desenvolvimento sustentável da sociedade dependerá em grande parte do desenvolvimento sustentável da ciência global e das ferramentas de pesquisa científica, resultados e ecossistemas de pesquisa. Essa globalização da pesquisa requer a interoperação de nossos sistemas de observação e experimentação para melhor compreender essas mudanças, para simular melhor seus efeitos. A pandemia Covid-19 agora está se alastrando em todo o mundo. A reprodutibilidade da pesquisa e dos resultados em regiões em diferentes contextos deve acelerar as respostas humanas. O compartilhamento de dados e o desenvolvimento de pesquisas de síntese com agregação de dados em grande escala são fundamentais para viabilizar esses processos. É necessário o uso de conhecimentos, vocabulários, padrões e procedimentos comuns em grande escala. O objetivo deste pôster é relatar os desafios encontrados durante a construção de dicionários de dados em três projetos globais relacionados à biodiversidade e / ou pesquisa de doenças: PARSEC, Kakila, ERINHA-Advance. O banco de dados Kakila centraliza e harmoniza os dados de observação de mamíferos marinhos para o santuário AGOA em torno do arquipélago francês de Guadalupe, nas Antilhas Francesas. O Projeto PARSEC está construindo novas ferramentas para compartilhamento e reutilização de dados por meio de uma investigação transnacional do impacto socioeconômico das áreas protegidas. O projeto ERINHA-Advance visa apoiar as operações da infraestrutura de pesquisa da ERINHA, que é projetada para gerar dados de atividades de pesquisa de acesso transnacional sobre agentes altamente patogênicos. Nestes 3 estudos de caso globais, desafios semelhantes surgiram: agregar e interoperar dados heterogêneos pré-existentes em escala global e compartilhar ferramentas comuns para monitorar, manter a qualidade, escanear a escala e lidar com a incerteza. Este pôster propõe um esboço de metodologia comum, um livro de receitas de dicionário de dados, que fornecerá um roteiro para a construção de dicionários de dados em larga escala. Os tópicos propostos a serem cobertos em tal livro de receitas incluem: como pesquisar por dicionários de dados existentes e apropriados, vocabulários controlados ou outros recursos semânticos (antes de construir um novo), os primeiros passos para a construção do dicionário de dados, alfabetização em dicionário de dados (e por que é um trabalho obrigatório), como definir todos os objetos científicos, aspectos (ou usar um existente) e concordar sobre as definições com toda a comunidade, construir / propor variáveis / indicadores com modelos de ontologia, esquemas, regras de nomenclatura de variáveis e consciência de contexto, e finalmente abordando questões de dimensão considerando cada contexto. A experiência comum de nossos três projetos mostrou que precisamos prosseguir passo a passo da forma mais simples possível e garantir que cada passo seja compreensível para toda a comunidade. É necessário melhorar o acesso e reutilização de todos os materiais semânticos existentes e não tentar construir uma catedral com uma colherinha. Referência: Romain David, Laurent Bouveret, Lorraine Coché, Pedro Pizzigatti Corrêa, Rorie Edmunds, Ana Heredia, … Lesley Wyborn. (2021). Data dictionary cookbook for research data and software interoperability at global scale (Version 1.0). Presented at the Research Data Alliance Plenary 17 (RDA P17), Edinburg, remotely: Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.4683066 Este pôster é uma tradução para o português do original publicado em: https://zenodo.org/record/4683066#.YNNWwpNKiTc<br> <br> This poster is a Portuguese translation of the original published at: https://zenodo.org/record/4683066#.YNNWwpNKiTc
description: PARSEC is funded by the Belmont Forum through the National Science Foundation (NSF), The São Paulo Research Foundation (FAPESP), the French National Research Agency (ANR), and the Japan Science and Technology Agency (JST). ERINHA Advance is funded by ERINHA-Advance european program under grant agreement Nº824061. Kakila database is funded by the LabEx DRIIHM French program "Investissements d'Avenir" (ANR-11-LABX-0010) and supported by the SO-DRIIHM project (ANR-19-DATA-0022). This work is partially funded by the EOSC-Life European program (grant agreement No. 824087)
description: {"references": ["Romain David, Laurent Bouveret, Lorraine Coch\u00e9, Pedro Pizzigatti Corr\u00eaa, Rorie Edmunds, Ana Heredia, \u2026 Lesley Wyborn. (2021). Data dictionary cookbook for research data and software interoperability at global scale (Version 1.0). Presented at the Research Data Alliance Plenary 17 (RDA P17), Edinburg, remotely: Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.4683066", "David, R., Mabile, L., Specht, A., Stryeck, S., Thomsen, M., Yahia, M., Jonquet, C., Doll\u00e9, L., Jacob, D., Bailo, D., Bravo, E., Gachet, S., Gunderman, H., Hollebecq, J.-E., Ioannidis, V., Le Bras, Y., Lerigoleur, E., Cambon-Thomsen, A. and Research Data Alliance \u2013 SHAring Reward and Credit (SHARC) Interest Group, T.R.D., 2020. FAIRness Literacy: The Achilles' Heel of Applying FAIR Principles. Data Science Journal, 19(1), p.32. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2020-032", "Coch\u00e9, L., Arnaud E., Bouveret L., David R., Foulquier E., Gandilhon N., Jeannesson E., Le Bras Y., Lerigoleur E., Lopez P., Madon B., Sananikone J., S\u00e8be M., Le Berre I., Jung J-L., 2021. Kakila database: Towards a FAIR community approved database of cetacean presence in the waters of the Guadeloupe archipelago based on citizen science. Biodiversity Data Journal: Data paper. submitted Dataset: https://doi.org/10.48502/cg6n-1103"]}