Analysis of the association of machine-actionable data management plans in the Brazilian research ecosystem

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21680/2447-7842.2023v9n2ID33717

Keywords:

BrCris, data management plan, machine-actionable data management plans, research ecosystems

Abstract

It discusses the importance of research data and highlights the need for an adequate data management plan (DMP) to ensure data availability, access, processing and reuse. It exposes the problem that data management plans are not integrated with other actors in the research ecosystem, which makes it difficult to monitor the data lifecycle. It proposes to analyze the feasibility of using methodologies and tools that are interoperable with the various databases to make data management plans actionable by machine and integrated with the data lifecycle in the Brazilian research ecosystem BrCris. It is hoped that this research can contribute to the optimization of financial, human and physical resources, making the data more accessible and useful for other researchers, institutions, development agencies and society in general. It features tools for writing PGDs and the Research Data Alliance machine-actionable common standard, which addresses all stages of the data lifecycle and the actors involved in a research ecosystem. It concludes that the use of these models can contribute to the automation of data management and the flow of information in research projects.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Lucia Helena Cunha Vidal, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Graduada em Biblioteconomia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Rene Faustino Gabriel Junior, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Mestre em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Paraná. Graduado em Biblioteconomia e Documentação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Caterina Marta Groposo Pavão, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Doutora pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul e sanduíche na Universidad Complutense de Madrid. Mestre em Comunicação e Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Comunicação e Informação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Graduada em Biblioteconomia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Downloads

Published

04-12-2023

How to Cite

VIDAL, L. H. C.; GABRIEL JUNIOR, R. F.; PAVÃO, C. M. G. Analysis of the association of machine-actionable data management plans in the Brazilian research ecosystem. BiblioCanto, [S. l.], v. 9, n. 2, p. 49 –, 2023. DOI: 10.21680/2447-7842.2023v9n2ID33717. Disponível em: https://periodicos.ufrn.br/bibliocanto/article/view/33717. Acesso em: 21 dec. 2024.

Issue

Vol. 9 No. 2 (2023): Edição especial: trabalhos apresentados na 14ª ConfOA

Section

ConfOA - Comunicação Oral

License

Copyright (c) 2023 BiblioCanto

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Os trabalhos publicados neste periódico podem ser disponibilizados em Repositórios Institucionais de Acesso Aberto.

Os conteúdos da Revista BiblioCanto estão licenciados sob uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Licença Creative Commons

Qualquer usuário tem direito de:

  • Compartilhar — copiar, baixar, imprimir ou redistribuir o material em qualquer suporte ou formato
  • Adaptar — remixar, transformar, e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.

De acordo com os seguintes termos:

  • Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.
  • Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.