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[title] => PRINCÍPIOS FAIR E A COMPREENSÃO DE DADOS POR MÁQUINAS
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[0] => Emanuelle Torino; Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
[1] => Caio Saraiva Coneglian; Universidade de Marília (UNIMAR); Universidade Estadual Paulista (UNESP)
[2] => Silvana Aparecida Borsetti Gregório Vidotti; Universidade Estadual Paulista (UNESP)
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[description] => Introdução: As discussões sobre os Princípios FAIR enfatizam a relevância desses princípios no tratamento de dados, metadados, objetos digitais e infraestruturas de armazenamento. Em especial, a discussão acerca da capacidade das máquinas compreenderem os dados se entrelaça com as pesquisas de Web Semântica e da semântica dos dados. Objetivo: Objetivamos discutir as relações entre os Princípios FAIR e a semântica dos dados, visando contribuir para a aplicação de tais Princípios aos dados, metadados, objetos digitais e infraestruturas de disponibilização. Método: Por meio de uma pesquisa teórica exploratória, o estudo procura compreender as intersecções entre os Princípios FAIR e a semântica dos dados, de modo a auxiliar na sua aplicação de forma ampla. Resultados: Os resultados enfatizam a necessidade de considerar a compreensão dos dados por máquinas na implementação dos Princípios FAIR, destacando a aproximação entre o FAIR e a semântica dos dados. O estudo reforça a importância da compreensão de dados por máquinas na discussão e aplicação dos Princípios FAIR, ressaltando a necessidade da compreensão humana desses princípios e da semântica dos dados para uma implementação eficaz de uma infraestrutura de dados e serviços FAIR. Conclusão: A compreensão e domínio dos Princípios FAIR e da semântica dos dados possibilitará que haja uma infraestrutura de dados e serviços FAIR, preparada por humanos para que seja processável automaticamente por máquinas em benefício das ações requeridas por humanos, com o uso adequado de técnicas e tecnologias necessárias para a compreensão e o processamento de dados, metadados e objetos digitais por máquinas. Palavras-chave: princípios FAIR; semântica dos dados; compreensão de dados por máquinas.
[publisher] => Enancib
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[date] => 2024-03-27 23:44:38
[type] => Documento avaliado pelos pares
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[source] => Enancib; XXIII 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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