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                                            [0] => Objective: To present concepts related to research reproducibility, such as repeatability and replicability, as well as reuse, and explore how the most cited research support tools in the literature can be used to promote the reproducibility of research in e-Science.
Methods: A bibliographic search was conducted in the Web of Science, Scopus, and Google Scholar databases, along with a document analysis of the manuals of the investigated tools.
Results: Concepts of reproducibility, repeatability, and replicability were presented, with a discussion of their origins, and an exploration of how reuse differs from data use. The literature review also revealed tools that support the development of research in e-Science and promote the reproducibility of scientific research and data reuse, with the four most cited tools were, in order: the source code versioning tool Git Hub, the container tool Docker, the research project management tool Open Science Framework (OSF), and the Jupyter Notebook tool for interactive data processing program descriptions.
Conclusions: Science must go beyond sharing its results through literature; it is necessary to share the artifacts used in research to achieve reproducibility and reuse, concepts that require clear and consensual definitions. These artifacts must be shared with complete and error-free documentation, which is essential for understanding their meaning. For e-Science fields that require computational infrastructure to process large amounts of data, tools are available to facilitate this documentation. The current research context requires that information management teams and data repository managers understand such concepts and tools used by researchers.
                                            [1] => Objetivo: Apresentar conceitos relacionados à reprodutibilidade de pesquisas, como repetitividade e replicabilidade, além de reúso, e também explorar como as ferramentas de suporte à pesquisa citadas na literatura podem ser utilizadas para promover a reprodutibilidade das pesquisas em e-Science.
Método: Pesquisa bibliográfica nas bases Web of Science, Scopus e Google Acadêmico, além de pesquisa documental nos manuais das ferramentas investigadas.
Resultado: Apresentaram-se os conceitos para reprodutibilidade, repetitividade e replicabilidade com discussão de suas origens, sendo também explorado o quanto o reúso se distingue do uso dos dados. A revisão bibliográfica também revelou ferramentas que dão suporte ao desenvolvimento das pesquisas em e-Science e promovem a reprodutibilidade das pesquisas científicas e o reúso de seus dados. As quatro ferramentas mais citadas foram, por ordem, a ferramenta de versionamento de código-fonte Git Hub, a ferramenta de containers Docker, a ferramenta de gestão de projetos de pesquisa Open Science Framework (OSF) e a ferramenta Jupyter Notebook para a descrição interativa de programas de processamento de dados.
Conclusões: A ciência precisa ir além de compartilhar seus resultados por meio da literatura, é preciso compartilhar os artefatos utilizados nas pesquisas para alcançar a reprodutibilidade e reúso, conceitos esses que requerem uma definição clara e consensual. Esses artefatos devem ser compartilhados com uma documentação completa e sem erros, essencial para o entendimento do seu significado. Para as áreas de e-Science, que precisam de uma infraestrutura computacional para processar seus grandes volumes de dados, é possível encontrar ferramentas que podem ser utilizadas para facilitar esta documentação. O contexto atual de pesquisa exige que as equipes gestoras da informação e de repositórios de dados conheçam tais conceitos e ferramentas utilizadas pelos pesquisadores.
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