Uma Plataforma para Facilitar o Acesso aos Dados do Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo
Resumo
Neste artigo apresentamos os principais sistemas de gerenciamento de dados e metadados em repositórios para o Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo (FEBR). Os métodos e procedimentos consistiu numa pesquisa bibliográfica sobre sistemas de catalogação e gerenciamento de dados e metadados da pesquisa, usando o Registry of Research Data Repositories (re3data.org) como ponto de partida. No que diz respeito aos sistemas de catalogação e gerenciamento de dados e metadados, segundo o re3data.org, são três as alternativas mais populares: CKAN, DataVerse e DSpace. Todos os três são amplamente utilizados em instituições nacionais e internacionais, não havendo grandes diferenças em eles. A análise destaca as funcionalidades sobre cada software apresentando recursos para construção de um repositório de dados de pesquisa com objetivo do compartilhamento dos dados. Sendo elaborado critérios para análise dos softwares em destaque os seguintes tópicos: requisitos para instalação, finalidade e uso do software e principais limitações de cada software. Dentre os softwares analisados, concluímos que o DataVerse é o mais indicado para adoção no repositório FEBR.
Mais informações estão disponíveis no relatório de atividades do primeiro autor.
Agradecimentos
Este trabalho foi financiado pela da UTFPR/PROREC como financiadora do PIBEX, na forma de bolsa de projeto de extensão (Edital 01/2019 – PROREC/UTFPR). Os autores são gratos à Gabriel Panca Santos (UTFPR), Maiara Pusch (UNICAMP) e Taciara Zborowski Horst (UFSM) pelos comentários em uma versão preliminar do artigo. Os autores também são gratos à Augusto Herrmann (Ministério do Planejamento), Debora Pignatari Drucker (Embrapa Informática Agropecuária) pelas informações prestadas sobre os sistemas de de gerenciamento de metadados em repositórios.
Marcos Alexandre dos Anjos
Bolsista de Iniciação à Extensão
Meus interesses de pesquisa incluem desenvolvimento de sistemas web e data science
Alessandro Samuel-Rosa
Professor Adjunto
Meus interesses de pesquisa incluem otimização amostral, geoestatística e aprendizado de máquina, e dados abertos do solo.