Arquitetura computacional para a gestão de metadados de proveniência em experimentos científicos.
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-04042025-065907/ |
Resumo: | A busca pelo conhecimento faz com que a comunidade científica busque não apenas novas formas e estratégias para melhorar a qualidade de pesquisas científicas, mas também para reduzir o tempo e os custos necessários para sua execução. Com o aumento no volume de dados gerados pela ciência e a tecnologia, os desafios para a reprodutibilidade dos experimentos científicos se tornam evidentes. A falta de clareza e a indisponibilidade de metadados adequados têm prejudicado a capacidade de reproduzir, compreender e reusar os experimentos publicados. A crise da reprodutibilidade científica é evidenciada por estudos e levantamentos que revelam altas taxas de falha na reprodução. A proveniência dos dados desempenha um papel fundamental na solução desse problema, permitindo a compreensão de como os resultados foram obtidos. No entanto, esforços atuais não têm sido suficientes ainda para garantir a clareza e a reprodução adequada dos experimentos. Esta pesquisa tem como objetivo estudar, propor e implementar uma solução para a captura e gestão de metadados de proveniência. A abordagem proposta visa facilitar a reprodutibilidade das pesquisas científicas, fornecendo informações detalhadas sobre a origem e o contexto dos dados. Espera-se que essa estratégia computacional promova a transparência, a confiabilidade e a reutilização dos dados científicos, fortalecendo a base de conhecimento e impulsionando avanços na área científica. |
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Arquitetura computacional para a gestão de metadados de proveniência em experimentos científicos.Computational architecture for managing provenance metadata in scientific experiments.Ciência da computaçãoData lifecycleData provenanceData scienceMetadadosMetadataPesquisa científicaProveniênciaReproducibility, Data reuseReprodutibilidade de resultadosA busca pelo conhecimento faz com que a comunidade científica busque não apenas novas formas e estratégias para melhorar a qualidade de pesquisas científicas, mas também para reduzir o tempo e os custos necessários para sua execução. Com o aumento no volume de dados gerados pela ciência e a tecnologia, os desafios para a reprodutibilidade dos experimentos científicos se tornam evidentes. A falta de clareza e a indisponibilidade de metadados adequados têm prejudicado a capacidade de reproduzir, compreender e reusar os experimentos publicados. A crise da reprodutibilidade científica é evidenciada por estudos e levantamentos que revelam altas taxas de falha na reprodução. A proveniência dos dados desempenha um papel fundamental na solução desse problema, permitindo a compreensão de como os resultados foram obtidos. No entanto, esforços atuais não têm sido suficientes ainda para garantir a clareza e a reprodução adequada dos experimentos. Esta pesquisa tem como objetivo estudar, propor e implementar uma solução para a captura e gestão de metadados de proveniência. A abordagem proposta visa facilitar a reprodutibilidade das pesquisas científicas, fornecendo informações detalhadas sobre a origem e o contexto dos dados. Espera-se que essa estratégia computacional promova a transparência, a confiabilidade e a reutilização dos dados científicos, fortalecendo a base de conhecimento e impulsionando avanços na área científica.The pursuit of knowledge drives the scientific community to seek not only new methods and strategies to improve the quality of scientific research but also to reduce the time and costs required for its execution. With the increasing volume of data generated by science and technology, challenges to the reproducibility of scientific experiments have become more evident. The lack of clarity and unavailability of adequate metadata hinder the ability to reproduce, understand, and reuse published experiments. The reproducibility crisis in science is highlighted by studies and surveys that report high rates of failure in reproducing experimental results. Data provenance plays a critical role in addressing this issue, enabling a clear understanding of how results were achieved. However, current efforts remain insufficient to ensure the transparency and proper reproducibility of experiments. This research aims to study, propose, and implement a solution for capturing and managing provenance metadata. The proposed approach seeks to facilitate the reproducibility of scientific research by providing detailed information about the origin and context of the data. This computational strategy is expected to enhance transparency, reliability, and reusability of scientific data, thereby strengthening the knowledge base and fostering advancements in the scientific field.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCorrêa, Pedro Luiz PizzigattiSilva, Agnei de Carvalho2025-01-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-04042025-065907/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-04-04T11:10:02Zoai:teses.usp.br:tde-04042025-065907Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-04-04T11:10:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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