Adoção dos princípios FAIR na gestão de dados científicos: desafios e prática na UFMG

Autores

DOI:

https://doi.org/10.82524/recal.2025.72

Palavras-chave:

Ciência Aberta, Dados científicos, princípios FAIR

Resumo

Este estudo investigou as práticas dos pesquisadores referentes à gestão de dados científicos da Universidade Federal de Minas Gerais. A pesquisa apoia-se nos resultados de uma dissertação de mestrado de natureza aplicada e abordagem qualitativa, cujos objetivos foram exploratórios e explicativos. No presente estudo, adota-se uma metodologia qualiquantitativa. Os procedimentos técnicos incluíram pesquisa bibliográfica e de campo, com coleta de dados por questionários semiestruturados, organizados e analisados por categorização semântica. Os resultados indicaram a necessidade de aprimorar as práticas dos pesquisadores quanto à gestão dos dados científicos, fornecer orientações por meio de instrumentos de apoio aos serviços de dados e incentivar o uso de recursos tecnológicos disponíveis na universidade. As necessidades identificadas decorrem da ausência de normas institucionais para a padronização de metadados e o controle dos dados científicos com o propósito de salvaguardar e disponibilizar os dados para reuso, contribuindo para o avanço da ciência brasileira.

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Biografia do Autor

  • Adriléia de Moura Lima, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

    Doutoranda e Mestra em Gestão e Organização do Conhecimento pela Universidade Federal de Minas Gerais. Especialista em Administração Pública pela Universidade Cândido Mendes (2019). Graduada em Biblioteconomia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2014). Atuou como consultora em organização institucional, organização documental, centros de memória, digitalização, metadados, acervos históricos. Possui interesse em desenvolver pesquisas no campo da Ciência da Informação com foco em Organização da Informação e do Conhecimento, Biblioteconomia, Estudos de usuários, Comunicação Científica, Sistema de Informação e Inteligência Artificial. Atualmente é Bibliotecária da Universidade Federal de Minas Gerais.

Referências

Bardin, L. (2016). Análise de conteúdo (1ª edição). Edições 70.

Barrozo, V. L. S. (2022). Curadoria e preservação digital: diretrizes para a gestão de dados científicos. [Dissertação de mestrado]. Universidade Federal de Minas Gerais. http://hdl.handle.net/1843/48991

Barrozo, V. L. S., & Marcondes, C. H. (2025). Coleta_Dados_Preservacao_Dados_Científicos_UFMG. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15185940

Borgman, C. L. (2015). Big data, little data, no data: Scholarship in the networked world. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262028561/big-data-little-data-no-data/

Dias, C. G. S. (2024). Políticas Públicas e institucionais de ciência aberta no Brasil de 2020-2023. [Comunicação oral]. 9º Encontro Brasileiro de Bibliometria e Cientometria. Brasília-DF, Brasil. https://cip.brapci.inf.br/download/306094

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (b). (2017, novembro). Fapesp começa a exigir plano de gestão de dados. https://www.acessoaberto.usp.br/fapesp-comeca-a-exigir-plano-de-gestao-de-dados/?doing_wp_cron=1656728574.2968099117279052734375

Sales, L. F., & Sayão, L. F. (2018). A ciência invisível: Revelando os dados da cauda longa da pesquisa. 19º Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação, Londrina, Brasil. https://brapci.inf.br/index.php/res/download/124831

Silva, F. C. C. (2019). Gestão de dados científicos. Interciência.

Treloar, A., Harbourne, S., Wilkinson, R. (2013). Research Data Management Policies: Bringing Libraries and Academics Together. International Journal of Digital Curation, 8(1), 105–113.

Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., ... & Mons, B. (2016). The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3(1), 1–9. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

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Publicado

17-12-2025

Declaração de Disponibilidade de Dados Científicos

Disponibilidade de dados

Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo está disponível em: https://doi.org/10.5281/zenodo.15185940

Como Citar

Barrozo, V. L. dos S., Lima, A. de M. ., & Aganette, E. C. . (2025). Adoção dos princípios FAIR na gestão de dados científicos: desafios e prática na UFMG. Revista Ciência Aberta Lusófona, 1. https://doi.org/10.82524/recal.2025.72