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[responseDate] => 2024-11-19T13:38:28Z
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[title] => REQUISITOS DE QUALIDADE PARA DADOS DE AGREGAÇÃO EM MUSEUS: O CASO IBRAM
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[0] => Dalton Lopes Martins; Universidade de Brasília - UnB
[1] => Daniela Lucas da Silva Lemos; Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
[2] => Danielle do Carmo; Universidade de Brasília - UnB
[3] => Joyce Siqueira; Universidade de Brasília-UnB
[4] => Luis Felipe Rosa de Oliveira; Universidade de Brasília - UnB
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[description] => A presente pesquisa apresenta a proposição de um modelo de requisitos de qualidade de dados que tem como objetivo permitir a realização de uma avaliação dos dados providos ao serviço de agregação de objetos digitais de museus do Instituto Brasileiro de Museus - Ibram. Desse modo, na busca de se obter uma impressão acerca de tal modelo foi realizada a aplicação simplificada do diagnóstico de qualidade de dados em uma amostra oriunda dos acervos digitais de três museus sob a gestão direta do Instituto brasileiro de Museus: o Museu do Ouro, o Museu das Missões e o Museu de Arte Sacra da Boa Morte. O modelo de requisitos proposto para a agregação de acervos digitais mostrou-se coerente e com resultados consistentes na aplicação do diagnóstico numa dada porção de acervos de coleções dos museus investigados. Entende-se que esse modelo possa servir de referência pedagógica para a área em torno dos procedimentos necessários e das etapas de análise informacional desejáveis para que os museus possam se integrar a redes interoperáveis de acervos digitais e que desse modo a presença de suas instituições em rede possa se fortalecer.
[publisher] => Enancib
[contributor] => SimpleXMLElement Object
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[date] => 2021-08-11 15:11:15
[type] => Documento avaliado pelos pares
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[identifier] => https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxienancib/paper/view/575
[source] => Enancib; XXI Encontro Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Ciência da Informação
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[rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
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