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Dados de Pesquisa

Dados são componentes centrais do processo de pesquisa. São registros científicos que embasam os resultados de pesquisa publicados na forma de dissertações, teses, artigos, patentes e trabalhos científicos.

Dados de Pesquisa incluem: documentos textuais, planilhas, estatísticas, cadernos de laboratório, cadernos de campo, diários, questionários, transcrições, arquivos de áudio, vídeo, fotografias, sequências de proteínas ou genéticos, artefatos, amostras, modelos, algoritmos, scripts, arquivos de log, software de simulação, metodologias e fluxos de trabalho, procedimentos operacionais, padrões e protocolos. Os dados coletados variam de acordo com a área de conhecimento.

Tipos de dados: observacionais, experimentais, simulações, dados compilados. Os dados de pesquisa podem ser também identificados como dados brutos (raw data) ou preliminares, dados derivados, dados referenciais ou canônicos. Embora sejam considerados o alicerce do conhecimento científico, tecnológico e médico, dados de pesquisa não são fáceis de estruturar, organizar, descrever e disponibilizar, para que sejam compreensíveis agora e no futuro.

Todo pesquisador responsável deve gerenciar os dados de sua pesquisa. Isso significa pensar em que dados coletar, como descrevê-los, como assegurar a qualidade do dado, o que armazenar, por quanto tempo, como torná-los acessíveis em longo prazo. É recomendado elaborar um Plano de Gestão de Dados de Pesquisa e escolher um Repositório para manter estes dados. Consulte: Folder sobre Gestão de Dados de Pesquisa 2018

Do ponto de vista do pesquisador, a gestão do ciclo de vida dos dados de pesquisa envolve oito componentes:

  • planejar o dado,
  • gerar ou coletar o dado de pesquisa,
  • assegurar e aprimorar a qualidade do dado,
  • descrever o dado a partir de metadados apropriados,
  • preservar em repositórios adequados,
  • possibilitar a descoberta,
  • integrar com outros dados,
  • analisar para reiniciar o ciclo.

Princípios F.A.I.R.

O pesquisador precisa também decidir o que será disponibilizado como resultado final, a partir dos dados brutos. Tudo isso pode ser determinado, no todo ou em parte, com o auxílio do financiador ou conselho de pesquisa da sua instituição. De qualquer modo, é recomendado seguir os Princípios F.A.I.R. (do inglês – Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable), qualidades que garantem que os dados são Encontráveis, Acessíveis, Interoperáveis e Reutilizáveis.

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