Implantação da Rede Temática GO-FAIR Agro Brasil: Primeiros Passos

Resumo


O presente trabalho tem o objetivo de apresentar os esforços que estão em curso para a estruturação da Rede de Implementação Temática GO-FAIR Brasil Agro, sua relação com as iniciativas GO-FAIR Internacional e GO-FAIR Brasil. A importância dos pilares de mudança cultural, treinamento e infraestrutura também é destacada, bem como a proposta de objetivos da rede brasileira voltada para promover o compartilhamento e o reúso de dados de pesquisa em ciências agrárias, apoiado nos princípios FAIR. Como resultados, o trabalho mostra a trajetória percorrida até o momento e aponta para a elaboração de um Manifesto pactuado e construído através de participação das comunidades de Ciências Agrárias e afins.

Palavras-chave: gestão de dados, interoperabilidade, ciências agrárias, engajamento da comunidade

Referências

Chue Hong, N. P., Katz, D. S., Barker, M., Lamprecht, A.-L., Martinez, C., Psomopoulos, F. E., Harrow, J., Castro, L. J., Gruenpeter, M., Martinez, P. A., Honeyman, T., et al. (2021). FAIR Principles for Research Software (FAIR4RS Principles). Research Data Alliance. DOI: https://doi.org/10.15497/RDA00065.

Cox, S. J. D.; Gonzalez-Beltran A. N; Magagna B.; Marinescu M.-C. (2021). Ten simple rules for making a vocabulary FAIR. PLoS Comput Biol17(6): e1009041. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009041.

Drucker, D. P.; Fortaleza, J. M.; Bertin, P. R. B.; Vacari, I.; Macario, C. G. do N. (2021). Rumo à rede de implantação GO FAIR ‘Agro’ Brasil: a experiência de uma organização de PD&I na implantação dos princípios FAIR In: Sales, L. F.; Veiga, V. S. O.; Henning, P.; Sayão, L. F. (Ed.). Princípios FAIR aplicados à gestão de dados de pesquisa. Rio de Janeiro, RJ: IBICT. cap. 3. p. 53-68.

Jacobsen, A. et al. (2020). A generic workflow for the data FAIRification process. Data Intelligence 2, 56–65. DOI: https://doi: 10.1162/dint_a_00028.

Henning, P. et al. 2019. Desmistificando os princípios fair: conceitos, métricas, tecnologias e aplicações inseridas no ecossistema dos dados FAIR. Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia, Paraíba, v. 14, n. 3, p. 175-192. DOI: https://doi.org/10.22478/ufpb.1981-0695.2019v14n3.46969.

HEY, Tony; TANSLEY, Stewart; TOLLE, Kristin, (ed.). 2009. The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery. Redmond: Microsoft Research. Disponível em: [link]. Acesso em 1 ago 2021.

Massruhá, S. M. F. S.; Leite, M. A. De A.; Luchiari Junior, A.; Evangelista, S. R. M. (2020). A transformação digital no campo rumo à agricultura sustentável e inteligente. In: Massruhá, S. M. F. S.; Leite, M. A. De A.; Oliveira, S. R. De M.; Meira, C. A. A.; Luchiari Junior, A.; Bolfe, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa. cap. 1, p. 20-45.

RDA FAIR Data Maturity Model Working Group (2020). FAIR Data Maturity Model: specification and guidelines. Research Data Alliance. DOI: https://doi.org/10.15497/RDA00050

Sales, L.; Henning, P.; Veiga, V.; Costa, M.M.; Sayão, L.F.; Santos, L.O.B.S.; Pires, L.F. (2020) GO FAIR Brazil: A Challenge for Brazilian Data Science. Data Intelligence 2 (1-2): 238–245. DOI: https://doi.org/10.1162/dint_a_00046.

Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data 3, 160018. DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18.

Wilkinson, M. D. et al. (2018). Comment: A design framework and exemplar metrics for FAIRness. Scientific Data 5, 1–4. DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2018.118.
Publicado
10/11/2021
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DRUCKER, Debora P. et al. Implantação da Rede Temática GO-FAIR Agro Brasil: Primeiros Passos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA (SBIAGRO), 13. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 164-171. ISSN 2177-9724. DOI: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2021.18387.