Fontes de informação de Acesso Aberto

Teses e dissertações

BDTD – Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações

NDLTD – Networked Digital Library of Theses and Dissertations, uma iniciativa da Virginia Tech e dissemina, hoje, 16/08/2009, 858.305 teses e dissertações eletrônicas de instituições provenientes de mais de 120 países, inclusive do Ibict.

Documentos diversos, multidisciplinares de acesso livre

BASE – Bielefield Academic Search Engine foi desenvolvido pela Bielefield University Library, que coleta informações via o protocolo OAI-PMH de 1300 provedores de dados, totalizando um acervo de 21,005,247.

OAIster – Este é um sítio que faz coletas em diversos provedores de dados, utilizando o protocolo OAI-PMH. Contém, hoje, 16/08/2009, 22.742.966 itens de informação coletados em 1157 provedores de dados.

Diretório de Revistas de Acesso Livre

DOAJ – o Directory of Open Access Journal é um site que reúne 4.294 revistas científicas. Atualmente, oferece acervo de 1.622 revistas de Acesso Aberto, com 306.964 artigos disponíveis.

SciELO – Diretório de revistas científicas mantido pela Bireme, financiado pela Fapesp e CNPq.

Policies

Sherpa/Juliet – Summary of policies given by various research funders as part of their grant awards;

Wellcome Trust – Open Access Initiative –

BMJ – Open access policy –

Outras fontes

Berlin Declaration on Open Access to Knowledge in the Sciences and Humanities

Roarmap, site de registro de mandatos (política institucional) e repositórios de material OA

Vídeos de OA no YouTube

SBU – Sistema de Bibliotecas da Unicamp

FGV – página de Acesso Aberto da Fundação Getúlio Vargas

Publicado em Referências, Sobre OA

Internacionalização e impacto da produção científica da USP: tendências positivas no horizonte

Levantamento realizado na Plataforma SciVal (Elsevier) revela tendência geral de melhora nos principais indicadores relacionados à produção científica da Universidade de São Paulo.

A plataforma SciVal disponibiliza um portfólio de ferramentas de análise de indicadores de produção científica desenvolvida pela Elsevier, que tem como fonte de dados o Scopus e o Science Direct. Dessa forma, permite realizar análises bibliométricas da produção científica de uma determinada instituição, país, região, autor ou grupos de autores, ou ainda em revistas, desde que o material esteja indexado na base de dados Scopus. Encontra-se disponível a todos os pesquisadores da USP. Basta registrar-se para utilizar.

O levantamento foi realizado entre os dias 14 e 20 de junho de 2018 [Data set] na plataforma SciVal, com dados da base Scopus atualizados até o dia 1º de junho de 2018 e é um retrato desse momento da produção científica indexada de 58.515 autores afiliados à Universidade de São Paulo – USP no período de 2013 a junho de 2018 e totaliza 74.065 publicações [1], número que reflete o total acumulado de itens publicados no período. Em 2013 a produção científica registrada chegou a 12.762 publicações e em 2017 esse total chegou a 14.193 publicações, contabilizando um crescimento de 11% no período, conforme detalhes exibidos a seguir (Figura 1).

Figura 1 – Evolução da produção científica da USP indexada Scopus (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Esse total explicita o volume, a produtividade dos autores USP, pois mensura quantas documentos foram publicados no período e indexados na Base de Dados Scopus. Em relação ao impacto, observa-se que no período foram contabilizadas 400.563 citações que representam cerca de 5,4 citações por publicação no cômputo geral e Índice H de 131, de acordo com a Figura 2, a seguir.

Figura 2 – Performance geral da USP (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

A distribuição das publicações geradas por área de conhecimento das revistas indexadas também teve uma boa evolução. Utilizando a classificação Field of Science and Technology (FOS) do Manual Frascati da Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), temos a seguinte distribuição:

(1) Ciências da Agricultura (Agricultural Sciences), que compreende agricultura, silvicultura e pesca, ciência animal e leiteira, ciência veterinária e outras ciências agrárias foi responsável por 10% do total de publicações no período.

(2) Engenharia e Tecnologias (Engineering and Technologies), que compreende engenharia de materiais, engenharia química, engenharia mecânica, engenharia elétrica, engenharia eletrônica, engenharia de informação, engenharia médica, engenharia ambiental, engenharia civil, outras engenharias e tecnologias foi responsável por 11,2% das publicações.

(3) Humanidades (Humanities), que compreende história e arqueologia, idiomas e literatura, filosofia, ética e religião, arte (artes, história das artes, artes cênicas, música), e outras humanidades contabilizou apenas 1%.

(4) Ciências Médicas (Medical Sciences), que compreende medicina clínica, pesquisa médica básica, ciências da saúde, biotecnologia da saúde e outras ciências médicas respondeu por 32,7%.

(5) Ciências Naturais (Natural Sciences), que compreende ciências biológicas, ciências ambientais e da terra, ciências físicas e astronomia, ciências químicas, computação e ciências da informação, matemática e outras ciências naturais foi a área com maior percentual de publicações: 39,1%.

(6) Ciências Sociais (Social Sciences), que compreende psicologia, economia e negócios, sociologia, ciências educacionais, geografia social e econômica, mídia e comunicação, ciência política, direito, e outras ciências sociais respondeu por 6% das publicações geradas e indexadas na base Scopus no período.

Em termos globais, no período de 2013 a 2018, os pesquisadores da USP colaboraram com pesquisadores de 4.213 instituições no mundo, a maior parte da Europa, e há ainda 4.868 instituições com potencial de colaboração (Figura 3).

Figura 3 – Instituições que colaboram com a USP (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

No cômputo geral (Overall), ao longo do período de 2013 a 2018, o percentual de publicações resultantes de colaborações internacionais registra a marca de 35,1%, conforme exibe a Figura 4 abaixo, e evidencia maior número de citações e impacto para essas publicações.

Figura 4 – Percentuais de Colaborações USP (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier)

Com relação ao indicador de impacto ponderado por campo de conhecimento (Field-Weighted Citation Impact – FWCI) observa-se que o índice na USP está um pouco acima da marca geral 1 (Referência Global), refletindo uma tendência de aumento do impacto das publicações geradas por pesquisadores da USP nos últimos cinco anos, conforme demonstrado no Gráfico abaixo (Figura 5), em comparação com o FWCI do Brasil.

Figura 5 – Evolução do Field-Weighted Citation Impact USP (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

A evolução do percentual de internacionalização de cada área apresenta pequenas diferenças de evolução no período, com destaque para a área de Ciências da Agricultura que, neste momento, registra o maior percentual de internacionalização em comparação às demais áreas, tendo registrado 42,5% do total de publicações produzidas em 2018 em colaboração com autores de outros países. Por outro lado, nesse momento, a área de Engenharias e Tecnologias exibe queda sutil no percentual, conforme apresentado no Gráfico a seguir (Figura 6).

Figura 6 – Evolução do percentual de internacionalização da produção USP por área de conhecimento (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Examinando o desempenho ano a ano, observa-se que o percentual de internacionalização de publicações da USP geradas em co-autoria internacional cresceu de 29,5% em 2013 para 41,3% em 2018 na USP, confirmando tendência de crescimento para os anos que virão, como apresentado no Gráfico abaixo (Figura 7).

Figura 7 – Evolução do percentual de colaboração internacional (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Com relação à publicação de artigos nas revistas mais prestigiosas, observa-se também uma tendência de crescimento no percentual de artigos publicados nas 10% revistas top, como observamos na Figura 8 abaixo. O Brasil acompanha essa tendência, influenciada pelas publicações em torno da epidemia de Zika nos anos de 2016-2017. A confirmação do aparente quadro ascendente virá somente no início de 2019, quando serão contabilizadas as publicações de 2018.

Figura 8 – Evolução do percentual de artigos USP nas Revistas Top 10% (2013-2017). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

A Figura 9 apresenta uma lista das 20 principais instituições do exterior com as quais a USP colaborou de 2013 a junho de 2018, o número de documentos gerados e o FWCI obtido a partir de cada colaboração. As instituições de fora do Brasil com as quais a USP mais colaborou no período formam a Harvard University, CNRS, ComUE Paris-Saclay, University of Toronto, para citar algumas, demonstrando que o FWCI de trabalhos produzidos em co-autoria internacional sempre é maior.

Figura 9 – Top 20 instituições que colaboraram com a USP (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

A USP pode se beneficiar muito ao colaborar com certas instituições de outros países, principalmente com relação ao indicador Field-Weighted Citation Impact (FWCI). A Figura 10 apresenta um comparativo entre co-autorias da USP com as quatro principais instituições com as quais os autores USP colaboraram no período e os ganhos potenciais de impacto, tanto de citação quanto de visualização. É verdade que uma parte dessa produção refere-se à participação de autores USP nos grandes grupos internacionais de pesquisa, que resulta nos chamados kilo-author [2] papers ou artigos com hiper-autor. Apesar do kilo-author referir-se a artigos com 1.000 ou mais autores, aqui adotou-se como critério de corte os artigos com mais de 50 autores, uma régua extremamente rigorosa, a fim de destacar o conhecimento consolidado na instituição. Ainda assim, infere-se que há muitas vantagens nessas parcerias.

Figura 10 – Field-Weighted Citation / View Impact – Top 4 instituições que colaboraram com a USP (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

A seguir, são detalhadas as informações de co-autoria com a USP relativas a cada uma dessas quatro instituições: (1) CNRS, (2) Harvard University, (3) ComUE Paris-Saclay e (4) University of Toronto.

(1) CNRS – Centre national de la recherche scientifique – Criado em 1939, é o maior órgão público de pesquisa científica da França e uma das mais importantes instituições de pesquisa do mundo. Suas atividades cobrem praticamente todas as áreas do conhecimento – matemática, psicologia, química, energia nuclear, engenharia científica, comunicação e informação tecnológica e científica, saúde, ciências sociais e humanas, entre outras.- em 1.100 unidades de pesquisa e serviços certificados [3,4].

De 2013 a 2017, a colaboração entre USP e CNRS resultou em 1.757 publicações, que envolveram 1.318 autores da USP, registrando um aumento de mais de 35% na produção no período. Essas publicações alcançaram 35.352 citações, cobrindo áreas de conhecimento como Ciências Naturais (72,7%), Engenharias e Tecnologias (15,6%), Ciências Médicas (6,9%), para citar algumas áreas. O Gráfico abaixo ilustra as principais áreas de colaboração (Figura 11).

Figura 11 – Publicações produzidas em co-autoria USP e CNRS (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Juntas, USP e CNRS alcançaram a marca de 3.23 de FWCI, três vezes acima do que seria esperado individualmente (USP registra FWCI = 1.06 e CNRS tem FWCI = 1.45), demonstrando que o trabalho conjunto é benéfico para ambas as instituições. O impacto ponderado de visualizações por campo de conhecimento (Field-Weighted Views Impact – FWVI) também aumentou: foi cerca de cinco vezes maior (7.25) quando ambas colaboraram (individualmente, a USP registra FWVI=1.38 e CNRS tem FWVI=1.26), de acordo com a Figura 12 abaixo. É preciso ressaltar que, do total de 1.757 artigos publicados em conjunto, 927 (53%) correspondem a artigos com 100 ou mais autores, o que nos deixa 830 (47%) artigos com até 50 autores, que representa uma porção significativa de pesquisa consolidada na própria instituição.

Figura 12 – Quadro da produção científica em colaboração USP – CNRS (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

(2) Harvard University – Fundada em 1836, é uma universidade privada de pesquisa localizada em Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos, com 22 mil alunos, e cuja história, influência e riqueza tornam-na uma das mais prestigiadas universidades do mundo. Reúne cerca de 22.700 estudantes e 4.500 docentes. Ocupa a 3ª posição no QS World University Ranking [5,6].

De 2013 a 2017, a colaboração entre USP e Harvard resultou em 1.691 publicações, que envolveram 1.637 autores da USP, registrando um aumento de mais de 62,1% na produção no período. Essas publicações alcançaram 56.177 citações, cobrindo áreas de conhecimento como Ciências Naturais (44,8%), Ciências Médicas (39,8%), Engenharias e Tecnologias (10,3%), para citar algumas áreas. O Gráfico abaixo ilustra as principais áreas de colaboração (Figura 13).

Figura 13 – Publicações produzidas em co-autoria USP e Harvard Univ. (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Juntas, USP e Harvard alcançaram a marca de 6.63 de FWCI, seis vezes acima do que seria esperado individualmente (USP registra FWCI = 1.06 e Harvard tem FWCI = 2.32), demonstrando que o trabalho conjunto é benéfico para ambas as instituições. O impacto ponderado de visualizações por campo de conhecimento (Field-Weighted Views Impact – FWVI) também aumentou: foi quase seis vezes maior (8.09) quando ambas colaboram (individualmente, a USP registra FWVI=1.38 e Harvard tem FWVI=1.44), conforme Figura 14, a seguir. É preciso ressaltar que, do total de 1.691 artigos publicados em conjunto, apenas 685 (40%) correspondem a artigos com 100 ou mais autores, o que nos deixa 1.006 (60%) artigos com até 50 autores, o que representa uma porção bastante significativa de pesquisa consolidada na própria instituição.

Figura 14 – Quadro da produção científica em colaboração USP – Harvard Univ. (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

(3) ComUE Paris-Saclay – Consolidada em 2014, é um centro universitário de educação e pesquisa público localizado em Paris, França, considerado um dos líderes mundiais em ciência, engenharia e tecnologia, bem como outros campos de conhecimento como administração, economia, linguística, ciência política e filosofia. Dedica-se a uma pesquisa global integrada de alto nível, promovendo a excelência científica e o surgimento de novas áreas de pesquisa. Reúne cerca de 65.000 estudantes. [7,8].

De 2013 a 2017, a colaboração entre USP e a ComUE Paris-Saclay resultou em 1.149 publicações, que envolveram 639 autores da USP, registrando um aumento de mais de 20% na produção no período. Essas publicações alcançaram 28.569 citações, cobrindo áreas de conhecimento como Ciências Naturais (74,6%), Engenharias e Tecnologias (14,7%), Ciências Médicas (8%), para citar algumas áreas. O Gráfico abaixo ilustra as principais áreas de colaboração (Figura 15).

Figura 15 – Publicações produzidas em co-autoria USP e ComUE Paris-Saclay (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Juntas, USP e ComUE Paris-Saclay alcançaram a marca de 3.98 de FWCI, cerca de três vezes acima do que seria esperado individualmente (USP registra FWCI = 1.06 e ComUE Paris-Saclay tem FWCI = 1.61), demonstrando que o trabalho conjunto é benéfico para ambas as instituições. O impacto ponderado de visualizações por campo de conhecimento (Field-Weighted Views Impact – FWVI) também aumentou: foi sete vezes maior quando ambas colaboram (USP registra FWVI=1.38 e Paris-Saclay tem FWVI=1.42), de acordo com a Figura 16, a seguir. É preciso ressaltar que, do total de 1.149 artigos publicados em conjunto, 849 (74%) correspondem a artigos com 100 ou mais autores, o que nos deixa 300 (26%) artigos com até 50 autores, o que representa quase um terço de pesquisa consolidada na própria instituição.

Figura 16 – Quadro da produção científica em colaboração USP – ComUE Paris-Saclay (2013-2018). Fonte: Dados atual. até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

(4) University of Toronto – é uma universidade pública de pesquisa localizada em Toronto, Ontário, Canadá. Fundada por carta real em 1827, congrega 11 faculdades, cada uma com caráter e história diferentes. Academicamente, a Universidade de Toronto é conhecida por seus movimentos e currículos influentes na crítica literária e teoria da comunicação – Escola de Toronto. Foi o berço da pesquisa com insulina e células-tronco e foi o local do primeiro microscópio eletrônico prático. Sua faculdade de direito e escola de engenharia são altamente conceituadas, assim como seus programas de medicina para estudantes de doutorado. Reúne cerca de 73.000 estudantes em 80 departamentos e ocupa a 28ª posição no QS World University Ranking [9,10].

De 2013 a 2017, a colaboração entre USP e a University of Toronto resultou em 1.044 publicações, que envolveram 858 autores da USP, registrando um aumento de mais de 20% na produção no período. Essas publicações alcançaram 35.053 citações, cobrindo áreas de conhecimento como Ciências Naturais (53,1%), Ciências Médicas (29,9%), Engenharias e Tecnologias (12,9%), para citar algumas áreas. O Gráfico abaixo ilustra as principais áreas de colaboração (Figura 17).

Figura 17 – Publicações produzidas em co-autoria USP e Univ. Toronto (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Juntas, USP e University of Toronto alcançaram a marca de 6.81 de FWCI, cerca de seis vezes acima do que seria esperado individualmente (USP registra FWCI = 1.06 e University of Toronto tem FWCI = 1.97), demonstrando que o trabalho conjunto é benéfico para ambas as instituições. O impacto ponderado de visualizações por campo de conhecimento (Field-Weighted Views Impact – FWVI) também aumentou: foi mais de sete vezes maior (10.74) quando ambas colaboram (individualmente, a USP registra FWVI=1.38 e a University of Toronto tem FWVI=1.44), conforme Figura 18. É preciso ressaltar que, do total de 1.044 artigos publicados em conjunto, 632 (60%) correspondem a artigos com 100 ou mais autores, o que nos deixa 412 (40%) artigos com até 50 autores, o que representa uma boa porção de pesquisa consolidada na própria instituição.

Figura 18 – Quadro da produção científica em colaboração USP – Univ. Toronto (2013-2018). Fonte: Dados atualizados até o dia 1º de junho na Base Scopus e obtidos dia 20 de junho de 2018 na Plataforma SciVal (Elsevier).

Em conclusão, com base nos dados levantados, observa-se que está em curso uma trajetória positiva de desempenho da USP em relação às publicações científicas indexadas na Base Scopus, em termos de produtividade, colaboração internacional, impacto de citações e de visualizações. Estudos aprofundados ainda são necessários, tanto em termos gerais quanto por área de conhecimento, e podem fornecer direções mais específicas e igualmente importantes para a Universidade.

Plataformas analíticas como SciVal, InCites e BDPI são fontes de informação especializada e auxiliam a visualização de tendências. Os desafios porém, permanecem. A geração de produção científica relevante é uma atividade contínua, que requer estratégia e engajamento de toda a comunidade em busca da excelência e internacionalização.

== Notas e Referências ==

[1] O número total de documentos indexados e os indicadores associados podem variar dependendo do dia e horário de contabilização dos resultados.

[2] O termo kilo-author é atribuído a Zen Faulkes da University of Texas Rio Grande Valley (Estados Unidos), que utilizou a expressão para definir a tendência de adicionar mais nomes como contribuintes aos artigos das revistas científicas. “É como um quilograma é mil gramas, um quilo autor é mil autores.” Disponível em: < https://www.npr.org/2015/08/12/431959428/research-biologist-coins-term-kilo-author-for-scientific-journal-articles> Acesso em: 25 jun. 2018.

[3] CNRS – Centre national de la recherche scientifique. Wikipedia. Disponível em: <https://pt.wikipedia.org/wiki/Centre_national_de_la_recherche_scientifique> Acesso em: 25 jun. 2018.

[4] CNRS – Centre national de la recherche scientifique. Website: <http://www.cnrs.fr> Acesso em: 25 jun. 2018.

[5] Harvard University. Wikipedia. Disponível em:<https://pt.wikipedia.org/wiki/Universidade_Harvard> Acesso em 25 jun. 2018.

[6] Harvard University in QS World University Ranking. Disponível em:<https://www.topuniversities.com/universities/harvard-university#wurs > Acesso em 25 jun. 2018.

[7] ComUE Paris-Saclay. Wikipedia. Disponível em:<https://pt.wikipedia.org/wiki/Universidade_Paris-Saclay> Acesso em: 25 jun. 2018.

[8] ComUE Paris-Saclay List of the members. Disponível em: <https://www.universite-paris-saclay.fr/fr/files/liste-des-membres-de-la-comue-universite-paris-saclay> Acesso em: 25 jun. 2018.

[9] University of Toronto. Wikipedia. Disponível em:<https://pt.wikipedia.org/wiki/Universidade_de_Toronto> Acesso em: 25 jun. 2018.

[10] University of Toronto in QS World University Ranking. Disponível em:<https://www.topuniversities.com/universities/university-toronto#wurs > Acesso em: 25 jun. 2018.

This article was published on June 25, 2018. Updated on July 2, 2018.

Como citar este post [ABNT/NBR 6023/2002]:

DUDZIAK, E.A. Internacionalização e impacto da produção científica da USP: tendências positivas no horizonte.São Paulo: SIBiUSP, 2018. Disponível em: <https://www.aguia.usp.br/?p=24247> Acesso em: DD mês. AAAA.

DUDZIAK, Elisabeth. (2018). International Collaboration Analysis Universidade de Sao Paulo – USP June 2018 SciVal (Elsevier) (Version Final) [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.1299852

Essa matéria integra a série de quatro artigos que serão publicados sobre a produção científica da USP utilizando distintas plataformas de análise bibliométrica disponíveis na Universidade.

Parte 1 – Internacionalização e impacto da produção científica da USP: tendências positivas no horizonte – um estudo SciVal (Elsevier)

Parte 2 – Interesse mundial e a produção científica do Brasil e da USP – um estudo SciVal (Elsevier)

Parte 3 – Sustentabilidade da produção científica na USP: convênios e financiamento da pesquisa – um estudo InCites (Clarivate Analytics)

Parte 4 – Reputação e confiabilidade da pesquisa: produção intelectual e visibilidade da USP – um estudo BDPI (SIBiUSP).

Publicado em Notícias Marcado com: 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, CNRS, ComUE Paris-Saclay, desempenho, Elsevier, evolução, FWCI, Harvard University, hiper-autor, internacionalização, kilo-author, Produção Científica, SciVal, Scopus, University of Toronto, USP

Relatório da Clarivate para a Capes revela panorama da produção científica do Brasil (2011-2016)

O Relatório intitulado Research in Brazil [1], produzido pela equipe de analistas de dados da Clarivate Analytics para a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) apresenta elementos que corroboram significativa melhora de desempenho da pesquisa brasileira de 2011 a 2016 [2].

Os dados analisados foram obtidos do InCites, plataforma analítica baseada nos documentos (artigos, trabalhos de eventos, livros, patentes, sites e estruturas químicas, compostos e reações) indexados na base de dados multidisciplinar Web of Science editada pela Clarivate Analytics (anteriormente produzida pela Thomson Reuters). O Relatório procura responder perguntas sobre como a pesquisa brasileira está mudando e como o desempenho foi afetado por mudanças na política e no financiamento. Usando a bibliometria para analisar documentos de pesquisa brasileiros publicados entre 2011 e 2016, foram identificados pontos fortes e oportunidades para a política de pesquisa e ciência brasileira. Além dos dados de desempenho global, o Relatório contém apêndices que apresentam informações metodológicas e perfis dos estados brasileiros mais produtivos.

Esta matéria apresenta um resumo das análises, conclusões e gráficos contidos no Relatório original (tradução livre). As principais conclusões do Relatório foram:

Produtividade
• O Brasil é o 13º maior produtor de publicações de pesquisa (papers) em nível mundial e seus resultados de pesquisa crescem anualmente (Reprodução da Figura 1 original).

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

De acordo com os autores do Relatório, desde 1990, o governo brasileiro estabeleceu objetivos ambiciosos para aumentar as despesas internas brutas em pesquisa e desenvolvimento (em inglês Gross Domestic Expenditure on Research and Development – GERD) com uma porcentagem do Produto Interno Bruto (PIB). O objetivo atual, estabelecido em 2014, é alcançar 2% até 2019, de acordo com a Estratégia Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (ENCTI) 2016-19, que colocou a inovação no país como uma estratégia central de aumento da produtividade, desenvolvimento econômico e social [3].

Embora esse objetivo não tenha sido cumprido – os dados da GERD mais recentes para 2014 situaram-se em 1,17% do PIB, ante 1,20% no ano anterior – em termos reais de financiamento, a pesquisa continua a crescer.

Qual é o impacto da pesquisa brasileira?

O número de citações que uma publicação de pesquisa (paper) recebe reflete o impacto que teve em pesquisas posteriores. As publicações científicas citam documentos anteriores para validar uma contribuição intelectual. Portanto, pode-se dizer que uma publicação (ou uma coleção de publicações) com uma contagem de citações mais elevada teve um impacto maior no campo de conhecimento ao qual se relacionou. No entanto, as taxas de citação também dependem da área de pesquisa e da idade de uma publicação científica (os documentos mais antigos tiveram mais tempo para obter citações em comparação com os mais recentes). Para explicar esses fatores, a contagem de citações de publicações foi normalizada em relação à média mundial de citações esperada para o campo de conhecimento e o ano de publicação. Neste Relatório, o termo “impacto de citação” é usado para referir-se à contagem média de citações normalizada para uma publicação científica ou grupo de documentos, em vez da contagem média de citações por publicação científica (paper).

• O impacto da citação do Brasil historicamente foi abaixo da média mundial, mas aumentou mais de 15% em relação aos últimos seis anos (Reprodução da Figura 3 original).

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

Ainda de acordo com o Relatório, o impacto do Brasil na produção científica mundial aumentou ano-a-ano de 0,73 em 2011 para 0,86 em 2016, um aumento de 18%. Caso essa tendência atual seja mantida, em 2021, o Brasil atingirá a média global de 1,0. Hoje, o Brasil produz alguns artigos altamente citados e alcançou boas taxas de citações entre os 1% dos artigos mais citados no mundo (aqueles com um impacto médio de citação maior ou igual a 4,0).

Colaboração internacional
Globalmente, a ciência torna-se cada vez mais colaborativa, cada país colaborando com cerca de 200 outros países. O impacto da citação parece correlacionar-se fortemente com as taxas de colaboração internacional. Portanto, os 80.291 documentos produzidos por autores brasileiros em co-autoria internacional alcançaram o impacto médio mundial de 1,31 pontos, ultrapassando o índice nacional de 0,86 (2016), e representam em torno de 32,03% do total de publicações científicas produzidas pelo Brasil no período (Reprodução da Figura 23 original). De acordo com o Relatório, é encorajador ver que, ao comparar os países que compõem o BRICS, o Brasil teve aumentos anuais no número de documentos produzidos em colaboração internacional, com impacto médio maior.

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

• Cada vez mais os pesquisadores brasileiros estão ultrapassando as fronteiras do país e mesmo indo além da América Latina. Os documentos resultantes de co-autorias internacionais têm tido um impacto maior do que a pesquisa realizada exclusivamente no Brasil.
• No geral, os co-autores da indústria colaboram com apenas cerca de 1% dos trabalhos de pesquisa brasileiros.
• As grandes empresas farmacêuticas foram os colaboradores industriais mais frequentes e a Petrobras foi a única empresa doméstica a colaborar significativamente com os cientistas brasileiros (Reprodução da Figura 13 original).

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

Comparação com países pares
• O Brasil se compara bem com países vizinhos e economicamente similares, registrando crescimento acima da média em impacto e colaboração internacional.
• O Brasil tem baixas taxas de colaboração industrial e internacional em comum com outros países em rápido desenvolvimento.
• Países economicamente similares (como a Índia) e pares regionais (como a Argentina) fornecem informações sobre diferentes abordagens para apoiar a pesquisa que poderiam ser mais exploradas pelos decisores políticos.

Oportunidades
• A composição da pesquisa brasileira revela atividade e excelência concentradas em campos que receberam investimentos setoriais.
• Os campos de meio ambiente. ecologia, psiquiatria, psicologia e matemática têm um impacto de citação aproximando-se da média mundial e são áreas em que o Brasil poderia emergir como líder.
• O aumento da colaboração inter-setorial entre a indústria nacional e a academia traria benefícios econômicos pelo desenvolvimento da fabricação de alta tecnologia – essa abordagem já é fundamental para a estratégia de política científica do governo.

Áreas onde o Brasil se destaca
Para uma visão geral foram utilizados 22 campos essenciais de indicadores de ciência (ESI). Para fornecer uma imagem mais granular de pontos fortes específicos, foram utilizadas as 252 categorias de assuntos da Web of Science de revistas científicas. Deve-se notar que a metodologia bibliométrica padrão utiliza o objeto da revista como um proxy para o assunto dos documentos constituintes. Essa abordagem é descrita mais detalhadamente no Apêndice 1.

De acordo com os autores do Relatório, uma proporção significativa do financiamento público brasileiro de desenvolvimento e inovação (P&D) é direcionada a setores específicos; 60% das despesas internas brutas em P&D vão diretamente para a pesquisa realizada nas instituições de ensino superior, com mais 10% na pesquisa não orientada e os restantes 30% alocados em setores específicos. Os maiores receptores são os setores agrícola (10%), tecnologia industrial (6%) e saúde (5%). Outra área que recebeu mais de um bilhão de dólares de financiamento direto nas últimas décadas foi a ciência espacial. A análise mostra que essas áreas também são aquelas em que o resultado da pesquisa é mais alto, tanto na visão geral quanto granular (Reprodução da Figura 31 original).

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

Ainda segundo os autores, as prioridades de pesquisa podem ser grandemente afetadas pelas mudanças na estratégia do governo. O meio ambiente é uma área fundamental para o governo brasileiro, pois procura equilibrar as demandas freqüentemente conflitantes de utilizar e preservar os recursos naturais únicos do Brasil.

Medicina Clínica
Alta produtividade com excelência em especialidades selecionadas

Agricultura
Alto rendimento com baixo impacto internacional

Física e ciências espaciais
Excelência de colaboração internacional e financiamento doméstico de longo prazo

Campos emergentes
Campos que estão perto de perceber níveis internacionais de excelência: meio ambiente / ecologia, psiquiatria / psicologia e matemática.

Desempenho estadual e institucional
Ainda de acordo com o Relatório, a atividade de pesquisa no Brasil está concentrada em alguns estados (particularmente em São Paulo), mas vários estados apresentam um desempenho relativamente bom com base nas métricas de citação (Reprodução da Figura 36 original abaixo).

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

A Universidade de São Paulo (USP) é a maior produtora de documentos de pesquisa científica do Brasil (mais de 20% da produção nacional). A Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) e a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) têm níveis médios de citações de seus artigos, localizando-se no patamar de 1% dos artigos mais citados no mundo. A Reprodução da Figura 39 original abaixo apresenta a lista de Universidades mais destacadas do Brasil. O Apêndice 2 apresenta os perfis de produção científica dos dez estados brasileiros mais produtivos.

Fonte: InCites – Clarivate Analytics Web of Science (2011-2016)

== REFERÊNCIAS ==

[1] CROSS, Di; THOMSON, Simon; SIBCLAIR, Alexandra. Research in Brazil: A report for CAPES by Clarivate Analytics. Clarivate Analytics, 2018. Disponível em: <http://www.capes.gov.br/images/stories/download/diversos/17012018-CAPES-InCitesReport-Final.pdf> Acesso em: 18 jan. 2018.

[2] CAPES. Documento disponibilizado à CAPES apresenta desempenho e tendências na pesquisa brasileira. Brasília, DF, Notícias Capes, 17 jan. 2018. Disponível em: <http://www.capes.gov.br/sala-de-imprensa/noticias/8726-documento-disponibilizado-a-capes-apresenta-desempenho-e-tendencias-na-pesquisa-brasileira> Acesso em 18 jan. 2018.

[3] OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2016. Paris: OECD Publishing, 2016. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1787/sti_in_outlook-2016-en> Acesso em: 18 jan. 2018.

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Fapesp começa a exigir Plano de Gestão de Dados

FAPESP anuncia novas normas para submissão de Projetos Temáticos

A partir de 31/10, todo Temático submetido à FAPESP deverá incluir, como anexo, um Plano de Gestão de Dados (foto: FAPESP)

PLANO DE GESTÃO DE DADOS

A partir de 31 de outubro de 2017, todo Projeto Temático submetido à FAPESP deverá incluir, como anexo, um Plano de Gestão de Dados. Este Plano é um texto de no máximo duas páginas, descrevendo os dados que o projeto irá produzir, como pretende disponibilizá-los e preservá-los.

A experiência mundial vem mostrando que, ao incluir a gestão de dados como parte integrante do planejamento de um projeto, os resultados se tornam mais visíveis, inclusive atraindo novas parcerias.

Há várias outras vantagens neste planejamento. Além de racionalizar recursos, facilita a reprodutibilidade da pesquisa e a promoção de novas pesquisas, graças à possibilidade de reúso e compartilhamento dos dados. Por todos esses motivos, cada vez mais a gestão adequada de dados vem sendo considerada parte essencial das boas práticas de pesquisa.

Trata-se de mais uma iniciativa da FAPESP para incentivar práticas que garantam o maior benefício possível para o avanço científico e tecnológico.

A página www.fapesp.br/gestaodedados especifica as diretrizes gerais para a redação de um Plano, e fornece material adicional para auxiliar os pesquisadores a prepararem seus planos.

FUNÇÃO DE PESQUISADOR RESPONSÁVEL E PRINCIPAL

Para cada um dos Pesquisadores Principais sugeridos, inclusive para o Pesquisador Responsável, será necessário descrever sucintamente suas responsabilidades no projeto, explicitando os desafios científicos e tecnológicos que se propõe superar para atingir os objetivos, conforme consta na página http://fapesp.br/176#docs14.

FAPESP E A GESTÃO DE DADOS DE PESQUISA

A FAPESP reconhece a importância da gestão adequada dos dados de pesquisa como parte essencial das boas práticas de pesquisa. Para tanto, considera necessário que os dados resultantes de projetos financiados pela Fundação sejam gerenciados e compartilhados de forma a garantir o maior benefício possível para o avanço científico e tecnológico.

Além de racionalizar recursos, a gestão apropriada de tais dados facilita a reprodutibilidade da pesquisa e permite promover novas pesquisas, graças à possibilidade de reúso e compartilhamento. Além disto, ajuda a realização de novas análises, com execução de outros testes ou métodos de análise. Também facilita o treinamento de novas gerações de pesquisadores e a exploração de tópicos não previstos no projeto original.

Por estes motivos, um Plano de Gestão de Dados vem se tornando componente obrigatório na fase de submissão de um projeto. É exigido pela maioria das agências de fomento públicas e privadas da América do Norte, Austrália e de alguns países europeus (Grã-Bretanha, Holanda, Alemanha, países escandinavos).

Conteúdo do Plano de Gestão de Dados – FAPESP

Para determinadas modalidades e chamadas, o documento “Plano de Gestão de Dados” faz parte dos anexos obrigatórios de uma proposta submetida à FAPESP.

Um Plano de Gestão de Dados é um texto que deve responder a duas perguntas básicas:

1. Quais dados serão gerados pelo projeto

2. Como serão preservados e disponibilizados, considerando questões éticas, legais, de confidencialidade e outras

O texto de um Plano varia conforme a disciplina, os tipos de dados considerados e como os responsáveis pelo projeto pretendem disponibilizá-los. Algumas chamadas FAPESP poderão especificar o formato desejado do Plano. Para todos os demais casos, o Plano submetido como anexo de uma proposta à FAPESP deve seguir as seguintes diretivas:

Texto de até duas páginas, contendo as seguintes informações

a) Descrição dos dados e metadados produzidos pelo projeto – por exemplo, amostras, registros de coleta, formulários, modelos, resultados experimentais, software, gráficos, mapas, vídeos, planilhas, gravações de áudio, bancos de dados, material didático e outros.

b) Quando aplicável, restrições legais ou éticas para compartilhamento de tais dados, políticas para garantir a privacidade, confidencialidade, segurança, propriedade intelectual e outros.

c) Política de preservação e compartilhamento (por exemplo, compartilhamento imediato ou apenas após a aceitação da publicação associada). Período de carência (antes do compartilhamento) e período durante o qual os dados serão preservados e disponibilizados.

d) Descrição de mecanismos, formatos e padrões para armazenar tais itens de forma a torná-los acessíveis por terceiros. Esta descrição pode incluir o uso de repositórios e serviços de outras instituições.

Ferramentas online para criação de Planos

Exemplos de planos de gestão de dados podem ser encontrados nos endereços https://dmptool.org/ e https://dmponline.dcc.ac.uk/, respectivamente associados a Planos de Gestão de Dados nos EUA e países do continente europeu, incluindo formato para submissão ao H2020. Os dois endereços disponibilizam centenas de modelos de planos que foram submetidos a um grande número de agências de fomento, para as mais diversas áreas do conhecimento. Além disto, estes sites ajudam a gerar um Plano, orientando o pesquisador com perguntas em questionários online.

Para usar estas ferramentas, é preciso criar uma conta de usuário, sendo de uso livre para qualquer usuário.

Documentos e páginas de interesse – Planos de Gestão de Dados

Planos de Gestão de Dados vêm sendo exigidos há mais de uma década pelas principais agências governamentais ou privadas de fomento à pesquisa na América do Norte, Europa e Austrália. Esta página apresenta alguns endereços da rede onde podem ser consultados manuais, exemplos de planos e diretivas para redigi-los, para as mais variadas disciplinas.

Vale a pena notar que as instruções variam bastante, em função da área do conhecimento. No entanto, o conjunto de informações básicas a ser fornecido é sempre o mesmo – quais dados serão produzidos pelo projeto, restrições de compartilhamento, como serão compartilhados e como serão preservados.

1. National Science Foundation, EUA

Instruções de preparo e planos para cada área:https://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmp.jsp

Definições e respostas a perguntas frequenteshttps://www.nsf.gov/bfa/dias/policy/dmpfaqs.jsp

2. National Institutes of Health, EUA

Guia Prático para Criação de um Plano e Compartilhamento de Dados. Descrição detalhada de como preparar um plano, seu conteúdo, e a importância do compartilhamento de dados para o avanço da ciência. Embora específico para a Saúde, o texto é aplicável a um grande leque de áreas do conhecimento:https://grants.nih.gov/grants/policy/data_sharing/data_sharing_guidance.htm

3. National Endowment for the Humanities, EUA

Descrição de um plano e políticas adotadas nas Humanidades nos EUA –https://www.neh.gov/files/grants/data_management_plans_2017.pdf
Texto de todos os planos de todos os projetos aprovados pela agência desde 2014 – https://www.neh.gov/divisions/odh/grant-news/data-management-plans-successful-grant-applications-2011-2014-now-available

4. Documentos para ajuda a pesquisadores britânicos (todas as agências do RCUK e algumas agências privadas), com explicações, exemplos, e requisitos de cada agência. Estas páginas são mantidas pelo Data Curation Center, um órgão nacional de curadoria e preservação de dados de pesquisa

5. Horizon 2020

Documento que descreve como preparar um plano para submissão a projetos dentro do programa Horizon2020. Enumera perguntas que um pesquisador se deve fazer no preparo de planos. Esta versão do documento se refere a planos “FAIR” (sigla que indica que os dados devem ser Findable, Accessible, Interoperable and Reusable).

A sigla FAIR se tornou referência mundial para indicar que os dados produzidos por um projeto obedecem a estes 4 princípios:http://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/grants_manual/hi/oa_pilot/h2020-hi-oa-data-mgt_en.pdf

6. Alguns repositórios para armazenar dados de pesquisa, sugeridos pelo periódico Nature, para seis grandes áreas do conhecimento, incluindo Biológicas, Saúde, Exatas e Ciências Sociais:https://www.nature.com/sdata/policies/repositories

7. Várias universidades americanas e européias oferecem uma análise extensa, e muito bem documentada, detalhando boas práticas, conteúdo de um plano, e sugestões de repositórios para armazenamento de dados. Seguem exemplos:

- Universidade de Stanford: https://library.stanford.edu/research/data-management-services/data-management-plans
- Universidade de Harvard: http://guides.library.harvard.edu/dmp

8. Artigo sobre o preparo de um plano de gestão de dados: http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004525

Contato para dúvidas

plano-gestao-dados@fapesp.br

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Universidades brasileiras contra o plágio [Revista Fapesp]

Campanhas, softwares e treinamento são utilizados por grandes instituições de ensino superior no país para coibir a cópia de trabalhos acadêmicos

ED. 257 | JULHO 2017

Ilustrações: Walter Rego

Algumas das maiores universidades brasileiras se mobilizam para coibir o plágio em trabalhos acadêmicos de estudantes e professores. Em março, a Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) lançou uma campanha com peças publicitárias que exibem frases como “troquei seis por meia dúzia”, “aproveitei só um pedacinho do texto” e “só usei uma vez essa imagem”. “São expressões frequentemente utilizadas pelos alunos para justificar a prática. Adotamos uma linguagem simples e direta para mostrar aos estudantes que plágio é crime”, diz José Ricardo Bergmann, vice-reitor da PUC-Rio. Ele explica que o esforço da instituição não se restringirá aos cartazes. “Até o final do ano, serão realizados seminários e debates para esclarecer dúvidas a partir de casos concretos.”

Para Bergmann, programas educativos devem ser o foco da estratégia para promover a integridade científica, mas diz que é preciso se preparar para agir diante de problemas concretos. Ele ainda faz um alerta: “O plágio pode ser fruto de má-fé, mas muitas vezes ocorre por falta de preparo do aluno, que não sabe como fazer citações e referências nem compreende bem o conceito de autoria.”

Na Universidade de São Paulo (USP), por exemplo, um estudante de mestrado da área de biologia também teve a dissertação cancelada, pois havia utilizado dados levantados por um colega de laboratório sem dar os créditos. “O aluno justificou que não sabia que estava cometendo plágio”, relata Carlos Gilberto Carlotti Junior, pró-reitor de Pós-graduação da USP. A universidade concede mais de 7 mil títulos de mestrado e doutorado por ano e, até recentemente, recorria a uma série de ferramentas e sites gratuitos para monitorar o plágio entre seus alunos.

No início do ano, a USP reforçou essa estratégia adquirindo o software Turnitin, criado em 1998 na Universidade da Califórnia, Berkeley, nos Estados Unidos. Utilizado em cerca de 5 mil instituições de ensino de 150 países, o programa gera um relatório que aponta o percentual de similaridade de determinado texto comparando-o com uma ampla base de dados composta por 62 bilhões de páginas da internet, 697 milhões de trabalhos produzidos por alunos e 175 milhões de monografias, livros e artigos científicos. Além de serviços pagos como o Turnitin e seu principal concorrente, o CheckForPlagiarism.net, existem softwares gratuitos, como o Plagiarism Detector e o Duplichecker. O Turnitin e o CheckForPlagiarism.net fazem varreduras não só em documentos disponíveis na internet, mas também em bases de dados próprias.

Na USP, a ferramenta Turnitin é gerenciada pelo Departamento Técnico do Sistema Integrado de Bibliotecas (SIBi), que oferece o serviço aos professores credenciados na pós-graduação. “O uso do software busca ajudar o professor e complementar seus esforços para assegurar a qualidade de um trabalho acadêmico. É papel do orientador acompanhar o projeto do aluno e identificar falhas”, explica Carlotti.

Substituição por sinônimos

O programa é eficiente, mas não resolve sozinho o problema. Carlos Frederico de Oliveira Graeff, pró-reitor de Pesquisa da Universidade Estadual Paulista (Unesp), instituição que também utiliza o software, adverte que o Turnitin tem limitações. “Por exemplo, trechos copiados de outro colega ou de livros que não estejam disponíveis na internet não podem ser detectados”, conta. Segundo ele, a intenção também é usar o Turnitin para embasar discussões em sala de aula. “Muitos alunos pensam que o plágio se limita a copiar um trecho de um texto sem dar créditos ao autor. Mas copiar um texto substituindo algumas palavras pelo sinônimo também é plágio, como o software é capaz de apontar.”

Em 2015, a Turnitin divulgou uma pesquisa que realizou com 1.437 estudantes de ensino médio, graduação e pós-graduação de todos os continentes. Identificou-se que metade dos trabalhos acadêmicos verificados pelo software tinha mais de 50% de conteúdo não original. Recentemente, a Unesp fez um balanço do uso do Turnitin na instituição. Das 3 mil teses e dissertações defendidas em 2014, 23% continham algum trecho copiado sem dar crédito à fonte original. Esse percentual caiu para 13% em 2016. “Ao saberem que os trabalhos são submetidos a uma verificação, os alunos provavelmente estão pensando duas vezes antes de copiar”, supõe Graeff.

Há consenso entre especialistas e gestores acadêmicos de que o problema tem origem no início da formação do aluno, sobretudo a partir do ensino médio. Resultados parciais de um estudo coordenado por Sonia Vasconcelos, professora da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), publicado este ano nos Anais da Academia Brasileira de Ciências, incluiu uma pesquisa com 42 professores do ensino médio de biologia, química e física de um colégio federal no Rio de Janeiro. Os resultados mostram que, para 41% dos professores, os alunos não cometem plágio quando citam a fonte na bibliografia, mas copiam parte do texto sem fazer uso de aspas ou indicar que o trecho foi retirado de outra obra. Isso sugere, segundo o estudo, que boa parte dos professores tem dúvidas sobre o conceito de plágio. Observou-se ainda que 50% dos docentes entrevistados disseram que nunca ou raramente receberam orientações sobre plágio enquanto cursavam a graduação. A UFRJ é pioneira na criação de programas de integridade científica no Brasil (ver Pesquisa FAPESP nº 233) e em 2014 disponibilizou a utilização do Turnitin para detectar plágio em trabalhos de alunos. O software deixou de ser oferecido aos docentes devido a cortes no orçamento da instituição.

“Com o avanço das mídias digitais nas últimas décadas, o aluno que acaba de entrar na universidade infelizmente está bastante habituado a consultar o Google para fazer trabalhos escolares”, avalia Esper Cavalheiro, pró-reitor de Pós-graduação e Pesquisa da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp). “É preciso enfrentar esse problema desde cedo na escola, caso contrário a prática continuará causando problemas na graduação.” A universidade criou recentemente uma Comissão de Integridade Acadêmica, que, entre outras atividades, desenvolve programas educativos para combater o plágio. Um curso on-line para alunos de graduação e pós-graduação deverá ser oferecido em breve. “A ideia é que todo aluno que ingressar na Unifesp, especialmente aquele que acabou de deixar o ensino médio, seja obrigado a passar pelo treinamento”, informa Cavalheiro.

Do original: http://revistapesquisa.fapesp.br/2017/07/18/universidades-brasileiras-contra-o-plagio/

Artigo em pdf:

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Mais de 400 ferramentas de gestão de pesquisa disponíveis para os pesquisadores – edição 2017

Em um esforço contínuo para traçar a mudança do panorama da comunicação acadêmica e científica, cientistas da Universidade de Utrecht, Holanda, realizaram um levantamento entre os pesquisadores [1] em 2015, tendo como foco o uso de ferramentas de gestão de pesquisa. Na edição de 2015, foram elencadas 101 ferramentas/sites de gestão das atividades de pesquisa – apenas aquelas que representavam uma inovação – a partir do questionário aplicado a mais de 20 mil pesquisadores de cerca de 100 organizações (universidades e editores). Desde então, os resultados foram apresentados em diversas conferências e webinars.

Em 2016/2017, os autores da pesquisa continuaram suas análises e aprimoramentos: atualizaram o site, traduziram as informações para seis idiomas e disponibilizaram a lista completa de mais de 400 ferramentas/sites de gestão de pesquisa, além de ferramentas de interoperabilidade, uma lista que não se restringiu ao critério da inovação e foi organizada de acordo com os fluxos de trabalho e fases da atividade de pesquisa.

Preparação (Preparation), Descoberta (Discovery), Análise (Analysis), Escrita (Writing), Publicação (Publication), Divulgação (Outreach) e Avaliação (Assessment) são componentes do fluxo de atividades do pesquisador/autor e há várias ferramentas gratuitas (e outras pagas) relacionadas à gestão das atividades de pesquisa. Confira o uso das ferramentas e os links em cada fase da pesquisa. Ao final, é apresentado um resumo das principais tendências, expectativas, incertezas, oportunidades e desafios para a gestão das atividades de pesquisa.

A seguir, algumas das ferramentas/sites mais votadas pelos pesquisadores são apresentadas, de acordo com a fase do ciclo de pesquisa. Veja a seleção aqui ou consulte a Lista completa das ferramentas/sites de gestão de pesquisa

research phases

== PREPARAÇÃO (PREPARATION) ==

Preparation phase

Definir prioridades de pesquisa / ideias / colaborações / crowdsource – Innocentive, Syneratio, Direct2experts, Scholar Universe, DH Commons, Journal of Brief Ideas, AcademicLabs
Gerir os Projetos – Open Science Framework, AsPredited, Confluence, DMP Tool, Projects
Obter financiamentos / Apoios – Thinklab, Kaggle, Consano, Endeavorist, Experiment, My Projects, Petridish, SciFlies, SciFund, Thinkable, Walacea, Foundation Directory, Fundref Search, Grant Forward, Grants.gov, Newton’s List, Pivot, Research Professional.

== DESCOBERTA (DISCOVERY) ==

Buscar literatura / dados, etc – Google Scholar, Web of Science, Scopus, Mendeley, WordCat, PubMed, Paperity, PLOS, LinkNovate, Standard Analytics, Crossref, NanoHUB, Refindit, CiteSeer(X), CERN Open Data, One Repo, Expertnova, Libraccess, OALib, OpenAIRE, ResearchPad, JSTOR, Zanran, etc. Sugerimos também o Busca Integrada, Dedalus, BDTD/USP, BBDTD/Brasil e BDTI/USP.
Acessar literatura / dados, etc. – Acesso institucional (No Brasil: Capes e/ou USP), ResearchGate, e-mail do autor, Open Access Button, Pay-per-view to publishers, Google, Academia.edu, Research4Life, ArXiv, colegas e sites de pesquisadores, Sci-Hub, empréstimo entre bibliotecas, Twitter, etc.
Receber alertas e recomendações – Google Scholar, ResearchGate, JournalTocs, Mendeley, PubMed, Academia.edu, F1000 Prime, Browzine, Twitter, Web of Science, Scopus, Alertas de Revistas, ScienceDirect, PubCrawler, Sparrho, RSS, Facebook, SciFeed, etc.
Ler, ver, anotar e gerenciar referências – Acrobat Reader, HTML view, MS Word, Mendeley, ReadCube, iAnnotate, Hypothes.is, Papers, Annotated Books Online, HistoryPin, PeerLibrary, TagTeam, Google Scholar Library, Zotero, EndNote Web, CiteUlike, Proquest Flow, RefBank, Stackly, Reference Manager, RefWorks, etc.

== ANÁLISE (ANALYSIS) ==

Experimentar e Coletar / Minerar / Extrair dados – Dedoose, Eyewire, Notes form Nature, OpenML, ScienceExchange, Transcriptic, LabGuru, Google Forms, Limeservice, SurveyMonkey, OpenDataKit, Socialsci, Argo text mining, etc.
Compartilhar informações e dados, workflows – Docollab, HiveBench, LabArchives, Open Notebook Science, OpenWetWare, Sumatra, Protocol Online, Benchfly, Benchling, Protocols io, JoVe, myExperiment, RPubs, Crowdlabs, etc.
Analisar dados – Excel, SPSS, Matlab, Appsoma, Galaxy, Google Cloud Datalab, Jupiter, Kaggle Datasets, Kepler, Kitware, OpenRefine, ROpenSci, Voyer/Voyant, BOINC, Folding@home, Crowdfolding, Crowdcrafting, Project Noah, SETI@home, Zooniverse, etc.

== ESCRITA (WRITING) ==

Visualizar dados, gráficos e informações – Circus table viewer, Datahero, Datawrapper, Debategraph, Google Charts, Google Fusion Tables, Lynks, Palladio, Plot.ly, QIword, Raw, Tableau, Tableau Online, Ushahidi Paltform, World Map, Worldmap Harvard, Nodegoat, VisualEyes, etc.
Escrever, revisar, detectar plágio, aprimorar redação – MS Word, Scrivener, Google Docs, ASCII Doctor, Penelope, Pandoc, Active Paper, Collage Authoring Environment, Knitr, Shiny, AJE, PaperRater, Peerwith, Conwriter, Markdown, Authorea, COBWEB, Draft, Manuscript App, Overleaf, Penflip, Poetica, Scalar, ShareLatex, Typewrite, WriteLaTex, LaTex, Git, RASH, etc.
Citar – Citation Style Zotero, CitationStyles, Fore-Cite, Crossref DOI Citation formatter, Amber, Perma.cc, WebCite, ScientificCitation, etc
Traduzir – Google Translate, Bing, Translate Reference, Google Translator Web, Online Translator, SYSTRANet, Wordlingo, etc.

== PUBLICAÇÃO (PUBLICATION) ==

Arquivar, compartilhar publicações – ArXiv.org, PubMed Central, Repositório Institucional (BDPI/USP), BioRXiv, ResearchGate, SSRN, personal websites, Linkedin, e-mail, Mendeley, etc.
Arquivar, compartilhar dados, incluindo vídeos – Academic Torrents, GitHub, Databrary, Figshare, Zenodo, Dryad, BitBucket, Dataverse, Pangaea, Dropbox, ICPSR, Mendeley Data, Binder, BitBucket, GitHub, Run My Code, Sciforge, Compedia, Openrmfi,, B2Share, DataHub, etc.
Selecionar a revista para submeter artigo – JCR (Impact Factors), DOAJ, Scopus, SHERPARoMEO, SJR, Journalysis, Elsevier Journal Finder, Springer Journal Suggested, Journal Finder, Keep Calm and Publish, etc.

== DIVULGAÇÃO/VALORIZAÇÃO (OUTREACH/VALORIZATION) ==

Divulgar/Valorizar – Wikipedia, Hypothesis, Iddidd, Scientopia, Scienceseeker, SciLogs, Pint of Science, Voice of Young Science, Iam Scientist, Fact Check Central, Limn, United Academics, Research Blogging, Kudos, Publiscize, Before Abstract, Story Collider, Three Minutes Thesis, etc
Conectar pesquisadores – Epernicus Network, Academia.edu, Academic Room, AuthorAID, ResearchGate, Lab Roots, INCEND, Humanities Commons, ORCID, ResearcherID, SelectedWorks, OpenVivo, etc.

== AVALIAÇÃO (ASSESSMENT) ==

Comentar resultados de pesquisas – Now Comment, Paper Rejection Repository, PubMedCommons, Reffit, etc
Revisar por Pares (Peer Review) – The Winnower, Peer Evaluation, Epistemio, Wiki Journal Club, Episcience, PaperHive, etc
Mensurar o Impacto – PLoS Article level metrics, Plum Analytics, Altmetric, iCite, Depsy, Scholarometer, DOI Chronograph, Open Contributorship Badges, Journal Impact Factor, Scimago Journal Rank, NatureIndex, R-index, InCites, SciVal, etc.
Avaliar pesquisadores, fontes e dados – Journal Scholar Metrics, ResearchFish, Castor, Beat, Write Full, Iris. etc.

== PERFIS DOS PESQUISADORES ==

De acordo com a pesquisa realizada, exemplos típicos de fluxo de trabalho de pesquisa vão do Tradicional, Moderno, Inovador, Experimental, Google ao NPG/Macmillan, dependendo do perfil do pesquisador. De 2015 a 2016, esses perfis se mantiveram e foram adicionados o perfil Google e o perfil NPG/Macmillan. Para detalhes e links destas ferramentas, consultar o artigo “Ferramentas de gestão de pesquisa disponíveis para os pesquisadores” ou o website da pesquisa.

== RESUMO ==

Distintas ferramentas de gestão de pesquisa podem ser utilizadas em cada fase da pesquisa para buscar informações ou descobrir oportunidades, comunicar, identificar-se e estabelecer networking, colaborar, discutir, organizar, publicar, visualizar, divulgar, revisar, preservar e mensurar o impacto da produção de pesquisa de maneira eficaz. Constantemente, novas ferramentas estão sendo desenvolvidas pelos próprios pesquisadores, pequenas empresas ou grandes players, conforme refletido na lista atualizada. Ainda que a oferta seja grande, há demandas não atendidas.

As mudanças nesse panorama são impulsionadas pela tecnologia, pelas políticas e pela cultura mas, no final, só ocorrem porque os pesquisadores e outras partes interessadas decidem adaptar seus fluxos de trabalho ou recomendar mudanças a outros. Sendo assim, o panorama da comunicação científica e acadêmica é, em grande medida, modificada pelo uso de ferramentas de gestão das atividades e fluxos de pesquisa. Os resultados mais recentes acabam de ser publicados.

O acesso aberto chega com força também nas ferramentas de gestão da pesquisa, estabelecendo fluxos de atividades mais complexos e integrados.

Como tendência geral, destaca-se o uso de ferramentas de descoberta baseadas em redes sociais, em um ambiente científico direcionado por dados e por uma ciência coletiva. A escrita, cada vez mais será realizada e aprimorada a partir da colaboração online. A tendência de publicação de documentos e dados de pesquisa em acesso aberto veio para ficar. Com relação à divulgação, as redes sociais científicas serão cada vez mais utilizadas, enquanto se fortalece a avaliação e uso de métricas em nível dos artigos.

Em termos de expectativas, espera-se o aumento da importância de ferramentas de descoberta de dados de pesquisa, maior oferta de ferramentas de análise online, maior integração entre a publicação e as ferramentas de avaliação, com maior uso da máxima “publique antes, julgue depois”. Há também uma expectativa de aumento do uso das métricas alternativas e abertura dos processos de avaliação por pares pós-publicação.

Persistem algumas incertezas em relação ao suporte dado à busca de textos completos e à mineração de dados. Também é incerta a disposição geral dos cientistas de compartilharem suas pesquisas na fase das análises e em aceitar a colaboração online na redação. Outra questão que gera insegurança é o efeito dos status das publicações na pesquisa e os requerimentos das agências de fomento e financiadores. Com relação à avaliação, surge a pergunta: quem vai pagar pela avaliação por pares (peer review) e como isso pode afetar o processo de pesquisa como um todo?

As análises também revelaram oportunidades: a descoberta baseada em textos completos em acesso aberto, a análise apoiada em notas de laboratório abertas, uso de marcação semântica durante a escrita e citação, formatação da publicação do ponto de vista do leitor, uso de repositórios para a visibilidade institucional, utilização de identificadores de autor e de afiliação.

Desafios: busca semântica (conceitos e relações), reprodutibilidade das pesquisas, gestão da segurança e privacidade da escrita online, globalização do processos de publicação e acesso a padrões, fazer do processo de divulgação uma discussão de mão dupla, aprimorar a qualidade das ferramentas de avaliação.

Desenvolvimentos mais importantes em longo prazo: aprimoramento das bases de dados multidisciplinares baseadas em citações, análise direcionada por dados e pela colaboração, plataformas de escrita online, publicação em acesso aberto. Com relação à divulgação, mais e melhores perfis (profiles) de pesquisadores devem ser desenvolvidos. Quanto à avaliação, aumenta cada vez mais a importância da relevância social da pesquisa, assim como as contribuições não publicadas.

Desenvolvimentos potencialmente mais revolucionários: descoberta baseada em busca semântica e recomendações sociais/contextuais, ciência aberta, integração das ferramentas de escrita online e a publicação, contornar o cenário imposto pelos publishers tradicionais, acesso público aos achados científicos, inclusive para configurar uma agenda de pesquisa, superar simples indicadores quantitativos.

== Notas ==

[1] O questionário foi traduzido para seis idiomas e respondido por 20.663 pessoas, entre 10 de maio de 2015 e 10 de fevereiro de 2016, e perguntou sobre o uso de ferramentas em 17 atividades de pesquisa e a posição em relação ao acesso aberto e ciência aberta. Do Brasil, foram 489 respondentes. Os dados demográficos completos da pesquisa também estão disponíveis.

== Referências ==

INNOVATIONS in Scholarly Communication survey – dashboard. Disponível em: <http://dashboard101innovations.silk.co /> Acesso em: 04 janeiro 2016.

KRAMER, B. ; BOSMAN, J. Innovations in scholarly communication – global survey on research tool usage F1000Research 5:692 – 2016. doi : 10.12688/f1000research.8414.1

DUDZIAK, E.A. Ferramentas de gestão de pesquisa disponíveis para os pesquisadores. 2015. Disponível em: <http://www.aguia.usp.br/noticias/ferramentas-gestao-pesquisa-gratuitas-disponiveis-pesquisadores/> Acesso em: 04 janeiro 2017.

Como citar este post [ABNT/NBR 6023/2002]:

DUDZIAK, E.A. Mais de 400 ferramentas de gestão de pesquisa disponíveis para os pesquisadores – edição 2017. Disponível em: <http://www.aguia.usp.br/?p=9001> Acesso em: DD mês. AAAA.

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Ibict lança Manifesto de Acesso Aberto a Dados da Pesquisa Brasileira para Ciência Cidadã

No último dia 28 de setembro foi celebrado o Dia Internacional do Acesso Universal à Informação, no Museu do Amanhã, no Rio de Janeiro. A cerimônia foi uma parceria da Unesco no Brasil com o Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict). Na ocasião, foi lançado, pelo instituto, o “Manifesto de Acesso Aberto a Dados da Pesquisa Brasileira para Ciência Cidadã”, uma tomada de posição, no Brasil, diante do movimento mundial de dar acesso aberto à informação científica. Veja, a seguir, o documento na íntegra:

Manifesto de Acesso Aberto a Dados da Pesquisa Brasileira para Ciência Cidadã

Ao lançar este Manifesto[1], o IBICT dá continuidade e amplia a sua política de apoio ao acesso aberto/livre à informação científica no Brasil, cujo ponto de partida foi o lançamento do manifesto de 2005, que formalizava a adesão ao movimento que começou na Europa, no início dos anos 2000. Nessa direção, o IBICT estende a sua visão sobre o acesso aberto, e reconhece os dados de pesquisa como um recurso imprescindível para as ações de Ciência Aberta, Ciência para todos, Ciência Cidadã.

O Manifesto de Acesso Aberto a Dados da Pesquisa Brasileira tem por objetivo demonstrar o seu valor estratégico e informacional e estimular e apoiar movimentos e iniciativas para Ciência Aberta no Brasil, traduzidos pelo amplo e irrestrito acesso a fontes primárias de pesquisa utilizadas por pesquisadores e outros segmentos sociais, possibilitando o compartilhamento, reprodutibilidade, verificação, avaliação, reutilização e redistribuição em novos contextos e em pesquisas colaborativas e interdisciplinares.

As fontes de dados de pesquisa incluem um amplo, diversificado e heterogêneo espectro de documentos, na maioria dos casos em formatos digitais. Esses materiais de pesquisa, únicos, não são disseminados juntamente com artigos de periódicos, comunicações de congresso e publicações em geral, e ficam inacessíveis aos demais pesquisadores e sociedade. Assim, a implantação de infraestruturas que permitam a seleção, o arquivamento e o acesso a dados de pesquisa possibilitará, além de sua reutilização e geração de novos conhecimentos, a transparência das pesquisas, sua maior efetividade, credibilidade dos resultados, visibilidade e impacto.

Este manifesto é dirigido aos institutos de pesquisa e universidades, que reúnem pesquisadores e cientistas brasileiros responsáveis pela geração de conhecimento; às sociedades científicas e academias de ciência do Brasil, que congregam a comunidade científica do país; aos órgãos de fomento à pesquisa e desenvolvimento, que sustentam as pesquisas e pesquisadores brasileiros; aos editores de revistas ou periódicos científicos, que publicam artigos com resultados de pesquisas; aos cursos de pós-graduação e graduação nas áreas de informação, principais responsáveis pela gestão de dados de pesquisa e curadoria digital; aos gestores e executores de programas e projetos de dados de pesquisa, tais como especialistas em Ciência da Informação e Ciência da Computação, profissionais de informação em geral, incumbidos da curadoria digital de repositórios de dados de pesquisa, no seu registro, processamento e recuperação para acesso e uso; e aos pesquisadores que são os motores da geração de novos conhecimentos científicos.

Neste manifesto são reconhecidas as especificidades dos distintos campos do conhecimento, de acordo com sua natureza e, portanto, exigências próprias, além da necessidade de diagnósticos para conhecimento das iniciativas de dados de pesquisa abertos, ainda em pequeno número e dispersos em nosso país. A finalidade é realizar estudos e pesquisas para análise e seu aproveitamento, de modo a evitar desperdícios de projetos já em andamento e bem sucedidos, assim como a duplicação de esforços. Nesse processo são prioritárias as pesquisas desenvolvidas com recursos públicos e a garantia de respeito às restrições legais ou éticas e aos direitos da propriedade intelectual de todas as partes envolvidas.

Para que todas as questões levantadas inicialmente neste Manifesto tornem-se realidade são necessárias e fundamentais infraestruturas políticas, tecnológicas e informacionais, capazes de garantir dados de pesquisa por meio de sistemas de curadoria, preservação, arquivamento e compartilhamento de coleções de dados de pesquisa, em sustentabilidade contínua, permanente. A execução desse processo exige gestão dinâmica que abranja todo o ciclo de vida dos dados de pesquisa, cujo ponto focal são os repositórios digitais de dados de pesquisa.

Dados de pesquisa transitam em diferentes instâncias e o presente Manifesto, às quais é dirigido, recomenda diretrizes gerais:

Às universidades e institutos de pesquisa brasileiros:

formular políticas institucionais mandatórias para assegurar que os dados de pesquisas gerados por seus pesquisadores sejam apropriadamente gerenciados, tendo em vista o acesso aberto, considerando que são produtos de pesquisa desenvolvidos com recursos públicos;

estimular pesquisas colaborativas e interdisciplinares e constituir redes de trabalho colaborativo;

incorporar dados de pesquisa na memória acadêmica;

estimular e apoiar ações de Informática e de informação para desenvolvimento de repositórios de dados de pesquisa e de outras infraestruturas necessárias à curadoria das coleções de dados de valor reconhecido;

adotar hardware e software abertos e outras ações que proporcionem a interoperabilidade tecnológica;

recomendar aos pesquisadores e profissionais de informação, como os bibliotecários, por exemplo, a elaboração de plano de gestão de dados de pesquisa para os dados gerados, segundo os padrões adotados para a área disciplinar específica; e

publicizar e facilitar o acesso aos dados de pesquisa , a fim de que a sociedade e o cidadão tomem conhecimento do que é produzido na ciência e seus benefícios.

Às sociedades cientificas e academias de ciência:

desenvolver estratégias de apoio às iniciativas de Ciência Aberta e estimular a adesão de institutos de pesquisa e universidades aos dados de pesquisa abertos;

promover eventos e discussões no meio científico sobre a importância do acesso e uso dos dados de pesquisa , com a finalidade de evidenciar a sua relevância para os avanços da ciência; e

incorporar dados de pesquisa como memória científica.

Aos órgãos de fomento à pesquisa:

estabelecer políticas de longo prazo que garantam o desenvolvimento e a subsequente estabilidade e sustentabilidade das infraestruturas tecnológicas e gerenciais de gestão de dados de pesquisa no país;

incentivar e criar mecanismos de recompensas e estabelecer ações mandatórias, nas suas políticas de fomento a pesquisas, para adesão ao acesso aberto a dados de pesquisa nos projetos submetidos a apoio financeiro e bolsas; e

apoiar a criação de novos espaços para pesquisas colaborativas, cooperativas e interdisciplinares, visando a colaboração equitativa nas pesquisas.

Aos editores de revistas ou periódicos científicos para:

incluir, na política editorial, a necessidade de registro de dados de pesquisa em repositórios abertos, assim como na orientação aos autores;

exigir que os dados usados nas suas publicações sejam devidamente identificados, citados e incluídos na lista de referências;

criar facilidades, nos softwares adotados para a gestão eletrônica do processo editorial , de inclusão de dados de pesquisa abertos; e

vincular, por meio de hiperlinks, os dados às publicações correspondentes.

Aos cursos de pós-graduação e graduação nas áreas de informação, em especial Ciência da Informação:

promover cursos e treinamentos para profissionais de informação, em especial bibliotecários, que devem colaborar com os pesquisadores ou realizar o registro de dados de pesquisa no sistema e assumir a gestão de dados de pesquisa; e

capacitar esses profissionais para curadoria digital de dados de pesquisa.

Aos gestores e executores de programas e projetos de dados de pesquisa, especialistas em Ciência da Informação e Ciência da Computação e profissionais de informação em geral para:

assumir a curadoria digital de repositórios de dados de pesquisa, no seu registro – incluindo identificação persistente –, processamento e recuperação de dados para acesso, uso e citação;

adotar medidas para proteger a confidencialidade dos dados sensíveis, como anonimização, adotar padrões éticos e observar os direitos associados aos dados;

participar de cursos e treinamento para capacitação na gestão de dados de pesquisa e curadoria digital; e

compreender que quem coleta ou gera os dados tem o direito de usá-los em primeiro lugar.

Aos pesquisadores:

facilitar a avaliação do sua produção científica, por meio do acesso aos dados e transparência na geração e análise desses dados, de forma que sua pesquisa e conclusões possam ser testadas e replicadas;

adotar padrões éticos, legais, especialmente em relação à privacidade e à confidencialidade, observar os direitos associados e citar apropriadamente os dados que porventura reusem no seu trabalho de pesquisa; e

elaborar, em colaboração com o bibliotecário, plano de gestão de dados de pesquisa para os dados gerados ou coletados na sua pesquisa.

O IBICT, ao lançar este Manifesto, assume a responsabilidade, no âmbito de sua missão, do desenvolvimento de ações de apoio e incentivo à adesão e iniciativas visando a Ciência Aberta, na convicção de que o conhecimento é um bem público e a “inclusão cognitiva” é fundamental para a justiça social.

[1] Fonte: https://ibict.br/sala-de-imprensa/noticias/item/478-ibict-lanca-manifesto-de-acesso-aberto-a-dados-da-pesquisa-brasileira-para-ciencia-cidada

Fontes básicas para a elaboração deste Manifesto: CHAN, Leslie; Why a manifesto para open science.Bangkok: National Innovation Agency, 2016. Disponível em: http: www.ocsdnet.org | CITEC. Cognitive Interaction Technology. Open science manifesto. Bielefeld: Bielefeld University, 2016. Disponível em: https://www.cit-ec.de/en/content/open-science-manifesto-0 | LIINC em revista. Novos paradigmas da comunicação científica: ampliando o debate. IBICT- Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia, UFRJ-Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, v. 8, n. 2, 2012. Disponível em: http://liinc.revista.ibict.br/index.php/liinc/issue/view/40 | NATIONAL SCIENCE BOARD. Long-lived digital data collections: enabling research and education in the 21st century. National Science Foundation, Sept. 2005. Disponível em: | SAYÃO, Luís Fernando; SALES, Luana Farias. Dados de pesquisa: contribuição para o estabelecimento de um modelo de curadoria digital para o país. Tendências da Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação, v. 6, n. 1, 2013.

Data da Notícia: 03/10/2016 14:15

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Dados de Pesquisa agora devem ser armazenados e citados

SIBiUSP 2016

Por Elisabeth Dudziak

…a biblioteca de pesquisa é a custodiante natural dos registros acadêmicos,
e este papel se estende agora para incluir os dados de pesquisa.
(SAYÃO; SALES, 2015, p. 6)

Mas, afinal, o que são dados de pesquisa? Dados de pesquisa são os materiais comumente registrados e aceitos na comunidade científica como necessários para validar os resultados de pesquisa e incluem: fatos e estatísticas recolhidas para posterior referência ou análise, documentos (texto, Word), planilhas (Excel, etc), cadernos de laboratório, cadernos de campo, diários, questionários, transcrições, fitas de áudio, fitas de vídeo, fotografias, filmes, sequências de proteínas ou genéticos, respostas de teste, slides, artefatos, amostras, coleção de objetos digitais adquiridos e gerados durante o processo de pesquisa, conteúdos de banco de dados (vídeo, áudio, texto, imagens), modelos, algoritmos, scripts, arquivos de log, software de simulação, metodologias e fluxos de trabalho, procedimentos operacionais, padrões e protocolos.

De acordo com Sayão e Sales [1], os dados de pesquisa podem ser classificados como dados observacionais, dados computacionais, dados experimentais. Podem ser também identificados como dados brutos (raw data) ou preliminares, dados derivados, dados referenciais ou canônicos. Embora sejam considerados o alicerce do conhecimento científico, tecnológico e médico, dados de pesquisa não são fáceis de estruturar, organizar, descrever e disponibilizar, para que sejam compreensíveis agora e no futuro. Do registro de dados e informações escritas em cartões e fichas até a gestão digital de dados e conteúdos digitais muita coisa aconteceu. Do ponto de vista do pesquisador, a gestão do ciclo de vida dos dados de pesquisa envolve oito componentes: planejar o dado, criar e coletar, assegurar e aprimorar a qualidade do dado, descrever o dado a partir de metadados apropriados, preservar em repositórios adequados, possibilitar a descoberta, integrar com outros dados, analisar para reiniciar o ciclo.

Editoras Científicas (Publishers) e os dados de pesquisa

Do ponto de vista das Editoras científicas e acadêmicas, alguns parâmetros foram estabelecidos há pouco menos de uma década e continuam a ser aprimorados.

Em fevereiro de 2007, aconteceu o lançamento da STM Brussels Declaration [2], que esclareceu o papel das editoras científicas (STM Publishers) em relação à publicação científica, técnica e médica. Entre os signatários estavam 35 editoras, incluindo a Blackwell, Elsevier, John Wiley & Sons, Macmillan, Nature, Oxford University Press, Sage, Springer, Taylor & Francis, e oito associações de editores. O documento estabeleceu, entre outros tópicos, os princípios do acesso público aos dados de pesquisa.

Em 2008, quando o Conselho Internacional para a Ciência (Interdisciplinary Body of the International Council for Science – ICSU) reuniu-se em Maputo, Moçambique, foi criado o Sistema Mundial de Dados – World Data System – WDS [3], uma organização interdisciplinar que promove a gestão de longo prazo, e o acesso universal e equitativo aos dados científicos de qualidade, assim como os serviços de dados, produtos e informações em toda a gama de disciplinas das ciências naturais às ciências sociais e as humanidades. O ICSU-WDS visa facilitar a pesquisa científica, ao coordenar e apoiar serviços de dados científicos confiáveis para o fornecimento, uso e preservação de conjuntos relevantes de dados, integrando gestores de dados e editoras científicas.

Em julho de 2013, fundou-se a Aliança de Dados de Pesquisa – Research Data Alliance – RDA [4], uma organização internacional para o desenvolvimento de infraestrutura e promoção de atividades orientadas a reduzir as barreiras de troca e compartilhamento de dados. Congrega grupos de trabalho e grupos de interesse dedicados a discutir e elaborar diretrizes e recomendações para a gestão de dados de pesquisa, incluindo certificação de repositórios, reprodutibilidade de dados, dados publicados e editoras científicas, big data, etc.

Em novembro de 2013, novamente as editoras científicas vieram a público para anunciar a permissão da mineração de dados e textos com fins científicos na União Europeia. Os signatários da STM Text and Data Mining for non-commercial scientific research [5] se comprometeram a conceder as licenças de direitos autorais necessários para permitir a mineração de textos e dados de conteúdo protegido por direitos autorais e outros objetos, em condições razoáveis, para fins de investigação científica não comercial na União Europeia, garantindo as devidas salvaguardas técnicas e tecnológicas.

Finalmente, em 2014, foi assinada a Joint Declaration of Data Citation Principles [6], a partir da qual as editoras endossaram os princípios da FORCE11 e reforçaram o pressuposto de que os dados da pesquisa são parte integrante do registro acadêmico. Desta forma, além de assegurar que os pesquisadores obtenham o crédito adequado por seu trabalho, os princípios da citação de dados estabelecem que os dados de pesquisa devem estar facilmente acessíveis, ser devidamente preservados, citados e referenciados.

Isso significa que os dados passam a ser produtos citáveis, aos quais deve ser dada a devida atribuição e crédito como evidências de pesquisa. Além disso, é preciso atribuir aos dados um identificador único [Nota 1] que garanta o acesso persistente e fácil localização por meio de metadados que descrevam especificidades dos dados, documentos e materiais associados, e permitam sua recuperação e verificação. O DataCite é uma é uma organização internacional sem fins lucrativos que fornece identificadores persistentes (DOIs) para dados de pesquisa. Os métodos de citação de dados devem ser suficientemente flexíveis para acomodar as práticas variantes entre as comunidades, mas não devem diferir tanto a ponto de comprometer a interoperabilidade das práticas de citação de dados.

Confira mais abaixo exemplos de citação de dados de pesquisa que, em geral, devem constar na seção de Materiais e Métodos e nas Referências do artigo, e ficam em domínio público sob a licença CC0.

Políticas editoriais e a disponibilidade de dados

Em maio de 2013, o Grupo Editorial Nature passou a exigir que todos os artigos submetidos às suas revistas fossem acompanhados do depósito de dados, materiais e métodos em repositórios de dados de pesquisa. Nessa altura, vários repositórios de dados (inclusive abertos) já existiam e estavam disponíveis para os pesquisadores. A decisão baseou-se em um princípio inerente à publicação científica, ou seja, qualquer pesquisador deve ser capaz de verificar, replicar ou reproduzir a pesquisa realizada, até mesmo utilizar os resultados de pesquisas para promover novos avanços no conhecimento científico e tecnológico. Desde aquela data, os autores são obrigados a tornar materiais, dados, códigos e protocolos associados prontamente disponíveis para os leitores, condição sine qua non para publicação em uma revista Nature. No âmbito dessa normativa, eventuais restrições à disponibilidade de materiais ou informações devem ser divulgadas aos editores no momento da apresentação e quaisquer restrições também devem ser divulgadas no manuscrito submetido. Para informações adicionais, dúvidas e lista de repositórios recomendados, consulte a política de dados da Springer-Nature.

Desde então, diversos editores de revistas científicas passaram a exigir que dados de pesquisa fossem disponibilizados aos editores e revisores no momento da submissão do manuscrito para avaliação, recomendando-se o compartilhamento de grandes conjuntos de dados por meio de repositórios públicos. A Elsevier mantém estrita política de depósito de dados científicos associada ao processo de submissão de artigos por meio da ferramenta bidirecional Database Linking, que fornece as opções de depósito de dados de acordo com a área de pesquisa. Recentemente a Elsevier anunciou a aquisição da ferramenta Hivebench, um caderno de laboratório digital que auxilia o pesquisador a preparar, conduzir e analisar experimentos, métodos e protocolos em um só lugar. Além disso, a Elsevier habilitou a ligação entre os dados de pesquisa e o gerenciador Mendeley Data. A Editora Wiley adotou política de disponibilização de dados de pesquisa por meio da Wiley’s Data Sharing Service e indica o repositório Figshare para depósito de dados.

Alguns repositórios oferecem aos autores a opção de hospedar os dados associados a um manuscrito de forma confidencial e fornecer acesso anônimo para revisores antes do lançamento público. Estes repositórios coordenam então a divulgação pública dos dados com a data de publicação da revista. Esta opção deve ser usada quando possível, mas continua a ser responsabilidade do autor comunicar-se com o repositório para assegurar que a liberação pública dos dados, materiais e métodos seja feita no momento da publicação on-line do artigo. Além dos repositórios de dados por disciplina, várias instituições criaram e mantêm repositórios institucionais e mesmo nacionais, como é o caso do Repositório de Dados Científicos de Portugal,

Para obter informações sobre repositórios públicos de dados, consulte o R3Data – Registry of Research Data Repositories – uma ferramenta de busca de repositórios de dados. De 2012 a 2016, mais de 1.500 repositórios foram indexados no R3Data.

Caso não haja repositórios públicos estruturados na sua área de conhecimento, repositórios não estruturados como Figshare e Dryad são alternativas possíveis, além de outros recursos como o Dataverse, Zenodo, DataHub, DANS, que seguem os princípios FAIR: to be Findable, Accessible, Interoperable, Reusable.

Como uma alternativa menos desejável, conjuntos de dados podem ser disponibilizados como arquivos de informação suplementar. Em casos raros, quando os arquivos de dados não podem ser depositados em um repositório acessível por razões técnicas, os autores devem disponibilizar os dados para editores e revisores, quando solicitados. Após a publicação, os autores devem igualmente organizar os dados e disponibilizá-los a qualquer leitor mediante solicitação. Descritores específicos devem ser associados aos conjuntos de dados para aumentar a transparência da pesquisa e seu reuso.

Disponibilidade de materiais

Outra condição para publicação que tem sido adotada por editores de revistas científicas, é que os autores são obrigados a tornar, além dos dados, os materiais originais disponíveis prontamente a outros, ainda que seja mediante pagamento razoável para cobrir custos como ocorre, por exemplo, com reagentes e sua distribuição. Autores que utilizam novos compostos químicos devem fornecer sua estrutura química, síntese e caracterização de compostos com pormenores experimentais suficientes para permitir a outros pesquisadores reproduzirem a síntese e caracterização. Protocolos experimentais, testes clínicos (Clinical Trials) e códigos de computador seguem orientações específicas.

Requisitos e reprodutibilidade: a importância do método e dos procedimentos

A descrição dos procedimentos e métodos utilizados nas pesquisas sempre foi um elemento crucial no processo científico. No que se refere à publicação, os editores introduziram medidas para melhorar os padrões de apresentação de procedimentos e estatísticas, recomendando também a inclusão de detalhes mais experimentais. A descrição qualificada de parâmetros e variáveis é essencial.

Como referenciar Dados de Pesquisa

BARNETT, C.L.; BERESFORD, N.A.; WALKER, L.A.; BAXTER, M.; WELLS, C.; COPPLESTONE, D. Element and radionucleide concentrations in representative species of the ICRP’s reference animals and plants and associated soils from a forest in North-west England. NERC — Environmental Information Data Centre, 2013. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.5285/e40b53d4-6699-4557-bd55-10d196ece9ea> Acesso em 06 dez. 2016.
U.S. Department of Health and Human Services. Substance Abuse and Mental Health Services Administration. Office of Applied Studies. Treatment episode data set — discharges (TEDS-D) — concatenated, 2006 to 2011 [Data set]. doi: http://dx.doi.org/10.3886/ICPSR30122.v2 – 2013.
YOON, J; SOFAER, H.R, SILLET, T. S, MORRISON, S.A., GHALAMBOR, C.K. Data from: The relationship between female brooding and male nestling provisioning: does climate underlie geographic variation in sex roles? Journal of Avian Biology, June 2016. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.5061/dryad.f89h2> Acesso em: 06 dez. 2016.

Como criar um Repositório de Dados

A sua instituição precisa de um lugar para hospedar dados de pesquisa? A Universidade de Harvard disponibiliza o Dataverse a qualquer instituição que queira criar um repositório de dados personalizado para pesquisadores, departamentos e professores para compartilhar seus dados de pesquisa.

Para saber mais, consulte também informações sobre provedores de dados registrados – Registered Data Providers

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Concluindo…

O volume de dados de pesquisa aumenta exponencialmente. Sua gestão e preservação digital ainda requerem o estabelecimento (e fortalecimento) de políticas globais, governamentais e institucionais mandatórias capazes de garantir o acesso íntegro e integral ao conjunto de dados que embasam as pesquisas científicas. Também a curadoria e preservação desses dados é um desafio enorme que envolve, além dos editores, instituições de fomento e de pesquisa, pesquisadores e bibliotecários.

Diversas bibliotecas universitárias já estão fazendo a gestão de dados de pesquisa: Biblioteca da Universidade de Oregon, Biblioteca da Universidade de St. Andrews, Biblioteca da Universidade de Sheffield, Biblioteca da Universidade de Lancaster, Biblioteca da Universidade de Harvard, Bibliotecas da Universidade de Stanford, Biblioteca da Universidade de Leeds, etc.

Notas

[Nota 1] DOI (Digital Object Identifier), URI (Uniform Resource Identifier), PURL (Persistent Uniform Resource Locator), HDL (The Handle System), etc.

Referências

[1] SAYÃO, Luis Fernando; SALES, Luana Farias. Guia de Gestão de Dados de Pesquisa para Bibliotecários e Pesquisadores. Rio de Janeiro: CNEN/IEN, 2015. Disponível em: <http://www.cnen.gov.br/images/CIN/PDFs/GUIA_DE_DADOS_DE_PESQUISA.pdf > Acesso em: 20 JUNHO 2016.

[2] INTERNATIONAL ASSOCIATION OF SCIENTIFIC, TECHNICAL AND MEDICAL PUBLISHERS (STM). Brussels Declaration on STM Publishing. Brussels, Nov. 2007. Disponível em: <http://www.stm-assoc.org/2007_11_01_Brussels_Declaration.pdf> Acesso em: 20 junho 2016.

[3] ICSU – WORLD DATA SYSTEM. General Assembly 2008. Maputo, Moçambique, 2008. Disponível em: < https://www.icsu-wds.org/organization/intro-to-wds > Acesso em: 20 junho 2016.

[4] THE RESEARCH DATA ALLIANCE. RDA. The Research Data Alliance: A new international initiative to tap the research potential of the Internet In collaboration with the Transatlantic Policy Network. Washington DC, Library of Congress, 2013. Disponível em: < https://www.rd-alliance.org/ > Acesso em: 20 junho 2016.

[5] INTERNATIONAL ASSOCIATION OF SCIENTIFIC, TECHNICAL AND MEDICAL PUBLISHERS (STM). Text and Data Mining for Non-Commercial Scientific Research. Disponível em: http://www.stm-assoc.org/2013_11_11_Text_and_Data_Mining_Declaration.pdf Acesso em: 20 junho 2016.

[6] DATA CITATION SYNTHESIS GROUP. Joint Declaration of Data Citation Principles. Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014. Disponível em: < https://www.force11.org/group/joint-declaration-data-citation-principles-final > Acesso em: 20 junho 2016.

Como citar este post [ABNT/NBR 6023/2002]:

DUDZIAK, Elisabeth. Dados de Pesquisa agora devem ser armazenados e citados. 2016. Disponível em: <http://www.aguia.usp.br/?p=6189> Acesso em: DD mês. AAAA.

This article was published on Jun 22, 2016. Updated on Dec. 7, 2016.

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Ferramentas de gestão de pesquisa disponíveis para os pesquisadores

SIBiUSP – 2019 – Por: Elisabeth Dudziak

Atualmente, muitas ferramentas da web estão disponíveis aos autores, pesquisadores e estudantes. Em um contexto de pesquisa, tais ferramentas podem ser utilizadas para buscar informação, comunicar, colaborar, organizar, divulgar e mensurar a produção de pesquisa de forma eficaz.

A imagem acima refere-se a uma iniciativa denominada “Inovações em Comunicação Científica” mantida pela Universidade de Utrecht (NE), com o objetivo de apresentar inovações em comunicação científica e explicitar como essas inovações estão mudando os fluxos de trabalho de pesquisa.

Na Universidade de São Paulo – USP, é possível obter orientações sobre fontes de informação, ferramentas de pesquisa e publicação científica nas Bibliotecas.

Descoberta, análise, escrita, publicação, divulgação e avaliação são elementos do fluxo de atividades do pesquisador/autor e há várias ferramentas gratuitas (ou não) ligadas à gestão das atividades de pesquisa. Exemplos típicos de fluxo de trabalho de pesquisa vão do tradicional, moderno, inovador ao experimental, dependendo do perfil do pesquisador. A seguir, algumas dessas ferramentas são apresentadas.

FERRAMENTAS TRADICIONAIS:

Web of Science – Base de dados multidisciplinar mantida pela Thomson Reuters que apresenta artigos científicos e de revisão, trabalhos de eventos e patentes selecionados, permitindo a pesquisa por documentos e citações, fornecendo métricas para comparar citações de artigos, autores e revistas tais como fator de impacto, índice h, índice de imediaticidade, meia vida, etc. Disponível à comunidade USP. http://apps.webofknowledge.com/

Scopus – Base de dados multidisciplinar mantida pela Elsevier com características semelhantes à Web of Science, que apresenta artigos científicos e de revisão, trabalhos de eventos, patentes e websites selecionados, permitindo pesquisar documentos e citações, e oferecendo métricas como o SJR (SCImago Journal Rank), IPP (Impact per Publication), SNIP (Source Normalized Impact per Paper), índices que permitem comparar artigos, revistas e autores. Está disponível à comunidade USP. http://www.scopus.com/

SPSS – Software proprietário utilizado para análise estatística que atualmente inclui mineração de dados. http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/

EndNote Web – Ferramenta de organização de referências e citações, disponível à comunidade USP por meio da Web of Science http://ip-science.thomsonreuters.com/m/pdfs/mgr/portugueseenw.pdf

Nature – Grupo editorial internacional dedicado à publicação de artigos científicos que revelam tendências e novidades científicas. http://www.nature.com/

ResearcherID – Identificador único e persistente para pesquisadores mantido pela Thomson Reuters que distingue um pesquisador de outro e permite agregar suas publicações mediante cadastro prévio. http://www.researcherid.com/

Scopus Author ID – Identificador único e persistente para pesquisadores mantido pela Elsevier que distingue um pesquisador de outro e permite agregar suas publicações a partir do momento em que um documentos é cadastrado na Base Scopus. Não é necessário registro prévio.

Journal Impact Factor – JCR – Ferramenta analítica mantida pela Thomson Reuters que permite analisar e ranquear as revistas científicas de acordo com índice de citações, fator de impacto, imediaticidade, meia vida, entre outras métricas analíticas, com base em dados da Web of Science. Atualmente apresenta seus resultados por meio do InCites. Disponível à comunidade USP. https://jcr.incites.thomsonreuters.com/

FERRAMENTAS MODERNAS:

Google Scholar – Sistema de descoberta de artigos e trabalhos científicos gratuito mantido pelo Google, que também fornece métricas de citação. https://scholar.google.com.br/

rOpen Sci – Fornece acesso a dados científicos, de texto completo de artigos de revistas a repositórios de dados, incluindo métricas de impacto em tempo real. https://ropensci.org/

GoogleDocs – Pacote de aplicativos do Google que funciona totalmente online diretamente no browser.

Canva – Plataforma de design gráfico que oferece uma ferramenta de criação de gráficos com modelos facilmente editáveis para organizar e divulgar os dados de uma pesquisa. https://www.canva.com/pt_br/graficos/

RefWorks – Ferramenta de gestão de referências e citações mantida pela Proquest por meio da interface Flow. Disponível a toda a comunidade da USP. flow.proquest.com

ArXiv – Repositório de documentos científicos em acesso aberto criado em 1991. Permite depósito de artigos e trabalhos que ficam disponíveis em texto completo. http://arxiv.org/

CiteUlike – Serviço gratuito de gestão e descoberta de referências. http://www.citeulike.org/

PLOS – Editora internacional sem fins lucrativos que publica revistas em acesso aberto. https://www.plos.org/

IR – Institutional Repository – Biblioteca digital de uma universidade, instituto ou centro de pesquisa que reúne sua produção intelectual (científica, acadêmica, artística e técnica) em acesso aberto. A USP mantém desde 2012 a BDPI – Biblioteca da produção Intelectual da Universidade, repositório institucional oficial que abriga e disponibiliza em acesso aberto artigos, capítulos de livros, trabalhos de eventos de autores USP em texto completo. Lista de repositórios de acesso aberto: http://repositories.webometrics.info/

Eigenfactor – Provê uma interface de análise de métricas de publicação científica. http://www.eigenfactor.org/

ALM – Article-Level Metrics – Altmetrics – Refere-se ao conjunto de métricas em nível do artigo científico com foco no acompanhamento de citações por meio do rastreio de um conjunto de fontes tais como HTML, XML, e PDF downloads, uso da PubMed Central, citações no Scopus, Web of Science e CrossRef, serviços de gestão de referências CituULike e Mendeley, Researchblogging.org e Nature Blogs, além das plataformas de mídias sociais Twitter e Facebook.

SNIP – Source Normalized Impact per Paper – Mensura impacto contextualizado de citação com base no número total de citações em um campo de estudos, permitindo ao pesquisador selecionar periódicos de diferentes áreas temáticas com base em fator de impacto normalizado. http://www.journalmetrics.com/

FERRAMENTAS INOVADORAS:

Mendeley – Ferramenta gratuita de gestão de referências e citações que também funciona como rede de conhecimento e permite armazenar e compartilhar documentos. https://www.mendeley.com/

Zooniverse – Plataforma colaborativa de pesquisa baseada no esforço voluntário. https://www.zooniverse.org/

Hivebench – Permite planejar, publicar, rastrear, organiza e encontrar pesquisas a partir de uma única plataforma. https://www.hivebench.com/

Authorea – Editor colaborativo gratuito de pesquisas. Permite gerir, compartilhar e revisar documentos. https://www.authorea.com/

Colwiz – Ferramenta de gestão de referências gratuita – https://www.colwiz.com/

FigShare – Repositório online que permite armazenar, compartilhar, buscar e gerenciar sua pesquisa na nuvem, controlando seu compartilhamento e disponibilidade de dados ao público – http://figshare.com/

PeerJ – Editor internacional de acesso aberto. https://peerj.com/

ResearchGate – Rede de pesquisa gratuita que permite criar perfil do pesquisador adicionando suas publicações. https://www.researchgate.net/home

ORCID – Identificador digital gratuito persistente e único de pesquisador, que permite desambiguar autoria e fornece maior visibilidade à produção científica, sendo interoperável com outros identificadores como o ResearcherID e Scopus Author ID. http://orcid.org/

Peerage of Science – Serviço gratuito de revisão por pares e publicação. https://www.peerageofscience.org/

Altmetrics – Ferramenta de métrica de impacto baseada em citações de artigos e documentos científicos em redes e mídias sociais. Permite acompanhar o impacto externo à academia de influência do trabalho em fontes não científicas como Twitter, Facebook e Blogs. http://altmetrics.org/

FERRAMENTAS EXPERIMENTAIS:

Sparrho – Canal de novidades de pesquisa para manter-se atualizado e descobrir recomendações. https://www.sparrho.com/

Uthopia Docs – Ferramenta que permite explorar e conectar o conteúdo estático de artigos científicos (PDF) com o mundo dinâmico de conteúdos online. Trabalhando em estreita colaboração com editoras como a Springer, revistas de acesso aberto como eLife e repositórios como PMC, a ferramenta permite que os leitores acessem diretamente os artigos citados (quando disponíveis) – http://utopiadocs.com/

rOpen Sci – Fornece acesso a dados científicos, de texto completo de artigos de revistas a repositórios de dados, incluindo métricas de impacto em tempo real. https://ropensci.org/

IPyton – Ambiente computacional interativo que combina a execução de códigos, rich text, matemática, gráficos e mídias – http://ipython.org/notebook.html

Overleaf – Ferramenta que permite escrever e publicar de modo compartilhado: criar, editar e publicar sua pesquisa, compondo com o WriteLateX, um serviço gratuito para criar, editar e compartilhar idéias científicas – https://www.overleaf.com/

Winnower – – Plataforma de publicação científica em acesso aberto que permite submissão de artigos, revisão por pares, alterações, arquivamento e análise por meio de métricas. https://thewinnower.com/

Kudos – Serviço gratuito que auxilia na visibilidade das pesquisas, permitindo que o trabalho seja encontrado, lido e citado. https://www.growkudos.com/

Publons – Site e serviço gratuito para pesquisadores lançado em 2012 que tem como objetivo registrar, compartilhar, discutir e receber crédito por revisão por pares de publicações acadêmicas. https://publons.com/

Pubpeer – Comunidade online para discussão aberta de resultados de pesquisa que visa melhorar a qualidade da pesquisa – https://pubpeer.com/

Como citar este post [ABNT/NBR 6023/2002]:

DUDZIAK, E.A. Ferramentas de gestão de pesquisa disponíveis para os pesquisadores. Disponível em: <http://www.aguia.usp.br/noticias/ferramentas-gestao-pesquisa-gratuitas-disponiveis-pesquisadores/> Acesso em: DD mês. AAAA.

Publicado em Notícias Marcado com: Altmetrics, Arxiv, BDPI, CiteUlike, Comunicação Científica, CrossRef, Eigenfactor, endnote, ferramentas, Hivebench, JCR, Kudos, Mendeley, Nature, ORCiD, Peerage of Science, PeerJ, PLOS, produção USP, publicação, Publons, researcherID, ResearchGate, rOpen Sci, Scopus, scopusID, SNIP, Sparrho, spss, web of science, Winnower, workflow, Zooniverse

Workshop para Autores e Editores da USP

workshop TF USP

Workshop para Autores e Pesquisadores 2015

Data: 08 de outubro de 2015
Horário: 10:30 – 14:30
Local: Auditório do INRAD – Instituto de Radiologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP – Av. Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, s/nº – Rua 1 – Cerqueira César – São Paulo, SP.

Contato da equipe Taylor & Francis:

Stacy V. Sieck – Library Communications Manager, Americas Region
Philadelphia, PA – USA
E-mail: stacy.sieck@taylorandfrancis.com

Vicki Donald – Editorial Director, Biological, Earth and Environmental Science Journals
Abingdon/OX – UK
E-mail: vicki.donald@tandf.co.uk

=== PROGRAMAÇÃO ===

Taylor & Francis: Author and Researcher Workshop from SIBiUSP

10h00 – 10h30 | RECEPÇÃO

10h30 – 10h40 | ABERTURA
Stacy Sieck, Gerente de Comunicação, Américas, Taylor & Francis

10h40 – 10h50 | O Brasil no panorama da pesquisa
Vicki Donald, Editora, Taylor & Francis
Esta será uma introdução às demais sessões do workshop.

10h50 – 12h10h | Publicação acadêmica – Parte I
Vicki Donald, Editora, Taylor & Francis
Stacy Sieck, Gerente de Comunicação, Américas, Taylor & Francis
a) A perspectiva dos autores (As três coisas que preocupam os autores quando vão publicar um artigo em um periódico)
b) Como escolher onde publicar
c) Como escrever o artigo
d) O que acontece na avaliação por pares

12h10 – 13h00 | ALMOÇO

13h00 – 13h40 | Publicação acadêmica – Parte II
Vicki Donald, Editora, Taylor & Francis
a) A perspectiva dos editores – Palestrante convidado
b) Como promover o seu artigo após a sua publicação

13h40 – 14h00 | Atualização do White Paper sobre avaliação por pares da Taylor & Francis
Stacy Sieck, Gerente de Comunicação, Américas, Taylor & Francis
Esta sessão irá abordar os benefícios da avaliação por pares de artigos acadêmicos da Taylor & Francis.

14h00 – 14h20 | Tendências futuras da publicação acadêmica
Vicki Donald, Editora, Taylor & Francis
Esta sessão irá abordar as tendências da publicação acadêmica e apresentar as nossas previsões para o futuro.

14h20 – 14h30 | Encerramento, perguntas e observações finais

Organização e promoção
*Taylor & Francis Group
*Sistema Integrado de Bibliotecas da Universidade de São Paulo – SIBiUSP
*Divisão de Biblioteca e Documentação da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo – DBD/FMUSP

Publicado em Notícias Marcado com: 2015, Autores, editores, Evento, FM, InRad, Pesquisadores, Taylor e Francis, USP, Workshop

Teses e dissertações

Conteúdo do Plano de Gestão de Dados – FAPESP

Ferramentas online para criação de Planos

Documentos e páginas de interesse – Planos de Gestão de Dados

Contato para dúvidas

Workshop para Autores e Pesquisadores 2015

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