科研数据管理中的数据质量:文献计量学研究

IF 0.2 Q4 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE Em Questao Pub Date : 2022-01-01 DOI:10.19132/1808-5245281.159-184
D. Piccolo, Antonio Victor Wolf Tadini, Heytor Diniz Teixeira, L. C. Botega, Ricardo César Gonçalves Sant’Ana, José Eduardo Santarém Segundo, Rachel Cristina Vesu Alves
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摘要

科学界认为,研究数据管理是良好研究实践的重要组成部分。因此,人们认为它们应该始终可供访问和重用。在这种情况下,管理和数据质量被理解为战略要素。本工作旨在通过文献计量指标的测量,描述和具体说明现有的以“研究数据管理中的数据质量”为主题的科学成果。在方法论方面,本研究具有定量和定性的性质,是探索性的,目的是利用科学网和Scopus数据库组成文献计量学研究语料库。因此,从77篇文章的语料库中,可以确定1984年至2020年期间的相关出版物,2019年是出版作品最多的一年。此外,7家出版机构就所研究的主题发表了一篇以上的文章,其中美国是发表论文最多的国家,共34篇。计算机科学领域是这一主题中产生最多的领域,并构成了其与生物、社会和健康科学交叉学科的趋势。最后,得出的结论是,从数据质量是一个相对参数的认识来看,研究数据管理服务的实施必须经过准备,重点是满足领域和预期用途等要求。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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A gestão dos dados de pesquisa é reconhecida pela comunidade científica como parte importante das boas práticas de pesquisa. Desta maneira, acredita-se que os mesmos devem estar sempre disponíveis para acesso e reuso. Neste contexto, a curadoria e a qualidade de dados são entendidas como elementos estratégicos. Este trabalho tem como objetivo caracterizar e especificar a produção científica existente sobre o tema “qualidade de dados em gestão de dados de pesquisa”, por meio da aferição de indicadores bibliométricos. Em termos metodológicos, esta pesquisa possui natureza quantitativa e qualitativa, é de tipo exploratória quanto a seus objetivos e utilizase das bases de dados Web of Science e Scopus para a composição do corpus do estudo bibliométrico. Como resultado, identificou-se, a partir de um corpus de 77 artigos, um período de publicações relevantes entre os anos de 1984 e 2020, sendo o ano de 2019 aquele com mais trabalhos publicados. Adicionalmente, 7 veículos de publicação apresentaram mais de um artigo no tópico pesquisado, sendo os Estados Unidos o país com mais trabalhos publicados, totalizando 34. A área da Ciência da Computação foi a que mais produziu nesse tema e constitui uma tendência em sua interdisciplinaridade com as ciências biológicas, sociais aplicadas e da saúde. Finalmente, conclui-se que, a partir da consciência de que a qualidade de dados é um parâmetro relativo, a implementação de serviços de gestão de dados de pesquisa deve passar por preparação, com foco no atendimento a requisitos como os concernentes ao domínio e aos usos pretendidos.
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