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Grupo | Formação e competências para Gestão e Dados FAIR

Objetivos gerais

  • Contribuir para a capacitação dos diferentes agentes de formação em gestão e dados FAIR nas Instituições de investigação em Portugal.
  • Apoiar a definição de estratégias de formação nas instituições, infraestruturas e comunidades de investigação.
  • Identificar as necessidades de competências para a aplicação na prática dos Dados FAIR.

Objetivos específicos

  • Disponibilizar (agregar) uma coleção de recursos de referência para a formação em gestão e dados FAIR.
  • Propor a definição de um centro de competências em gestão de dados para Portugal.
  • Identificar necessidades e propor um plano de formação para os dados de FAIR.
  • Dinamizar ou propor ações de formação para realização no contexto do Fórum GDI.

Linhas de Ação

  • Coleção de recursos de formação
  • Competências em GDI e dados FAIR
  • Iniciativas de formação


Resultados


Próximos eventos

Data Talks

Prómixos eventos em breve.


Eventos realizados

Data Talks / Workshops

Pensar as coleções osteológicas humanas documentadas como biobancos: uma proposta de boas práticas de conservação

Dia. 21.06.2023
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
As coleções osteológicas humanas documentadas fazem parte do património português sendo conservadas sobretudo em museus e Universidades. Estas coleções são compostas por esqueletos humanos (remanescentes biológicos humanos), e informação biográfica associada, e a par do seu estatuto patrimonial, é um recurso valioso para a investigação na área da antropologia biológica, paleopatologia (estudo da saúde e da doença no passado), e antropologia forense. As práticas de conservação, embora seguindo frequentemente as boas práticas de cada momento, não estão isentas de limitações – por exemplo, algumas análises requerem a destruição de amostras ósseas, a constante manipulação dos remanescentes para estudo degrada o material (entre outros fatores).
Nesta comunicação exploramos o cenário da implementação de um sistema de armazenamento, tratamento e disponibilização de dados (e/ou remanescentes biológicos) afetos às coleções, similar ao utilizado em biobancos para a investigação biomédica.

Francisca Alves Cardoso é doutorada em Antropologia Biológica pela Universidade de Durham (UK). Atualmente é Investigadora Auxiliar do CRIA – Centro em Rede de Investigação em Antropologia, Coordenadora do Laboratório de Antropologia Biológica e Osteologia Humana (LABOH/CRIA) e Docente Convidada na Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade NOVA de Lisboa.
Brígida Riso é doutorada em Sociologia e mestre em Sociologia da Saúde pelo Iscte-IUL. Atualmente, é Professora Auxiliar Convidada na Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, investigadora integrada no ISAMB e associada ao Cies-Iscte.

ARX – Data Anonymization Tool para anonimização de dados pessoais

Dia. 17.05.2023
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Nesta Data Talk iremos apresentar a ferramenta ARX – Data Anonymization Tool para apoiar os usuários na anonimização de dados pessoais. A ferramenta pode ser usada para remover dados identificadores (por exemplo, nomes) de conjuntos de dados e estabelecer restrições aos dados semi-identificadores, que são dados que não identificam diretamente um indivíduo, mas podem revelar sua identidade quando combinados com outras bases de dados.

Elizabete Monteiro é Doutora e Mestre em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP). Possui graduação em Biblioteconomia pela UNESP. É Bibliotecária da UNESP de Marília desde 2009. Foi Docente na Federação Brasileira de Associações de Bibliotecários, Cientistas da Informação e Instituições (FEBAB) ministrando curos sobre gestão de dados. É Pesquisadora do IBICT para desenvolvimento da ferramenta Plano de Gestão de dados – PGD-BR e nos projetos: Estudo e proposição de metodologia de infraestrutura para preservação de páginas webs no contexto do governo federal e Projeto InovaInfo: pesquisa informacional para o apoio à Política Nacional de Inovação e ao Marco Legal de Inovação. 

Proteção da Privacidade em Health Data Science: Arquiteturas de Aprendizagem Descentralizada

Dia. 20.04.2023
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
A investigação em saúde implica a utilização de dados sensíveis, confrontando-se com as barreiras impostas pela regulamentação de privacidade dos dados. Nesta data talk serão explorados os princípios FAIR e as novas tecnologias de extração de conhecimento a partir dos dados, nomeadamente as arquiteturas de decentralized learning, sendo apresentada uma opção promissora para conciliar as exigências da investigação de vanguarda, com o cumprimento das exigências legais, éticas e técnicas impostas.

José Miguel Diniz é médico interno de Saúde Pública no ACeS Lisboa Central e doutorando em Health Data Science (Ciência de Dados de Saúde) na Faculdade de Medicina da Universidade do Porto, onde faz investigação no CINTESIS e colabora como docente voluntário.
Estagiou na Direção-Geral da Saúde, no âmbito do Projeto PaRIS, uma iniciativa da OCDE para a promoção dos cuidados de saúde centrados na pessoa, e agora frequenta agora o Curso de Especialização em Saúde Pública na Escola Nacional de Saúde Pública.
No seu projeto de investigação, explora mecanismos de proteção da privacidade em análise de dados de saúde, incluindo aplicações de inteligência artificial.
CIÊNCIA-ID: FA1F-A93E-7AC3

O Data Management Expert Guide (DMEG) como guia fundamental nas ciências sociais

Dia. 16.03.2023
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Esta data talk foca-se no Data Management Expert Guide, uma ferramenta do Consortium of European Social Science Data Archives (CESSDA), do qual o Arquivo Português de Informação Social (APIS) é membro. Pretende-se então explicitar cada uma das fases do CESSDA DMEG (Data Management Expert Guide), um guia que foi elaborado por especialistas europeus para ajudar os investigadores a tornar os seus dados Findable, Accessible, Interoperable e Reusable (FAIR), ou, em português, localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis.  Este guia é uma ferramenta importante na gestão de dados, em particular nas ciências sociais, mas pode ser adaptado a qualquer ciência. Torna-se bastante útil, na medida em que ajuda os investigadores a desenvolver os seus planos de gestão de dados e mostra-lhes como tornar os seus dados de investigação FAIR, a partir de especificações dentro do ciclo de vida dos dados.

Patrícia Miranda
Patrícia Miranda concluiu a Licenciatura em Sociologia (2003) e o Doutoramento em Sociologia da Família e da Vida Quotidiana (2010), ambos pelo ISCTE-IUL. Trabalha na área de gestão de dados (com uma bolsa BGCT), no APIS (Arquivo Português de Informação Social), com sede no ICS-ULisboa (Instituto de Ciências Sociais da Universidade de Lisboa) desde abril de 2019.
Desenvolveu o seu projeto de doutoramento “Processos de Construção Social das Identidades de Género nas Crianças: um estudo de caso com um grupo de pré-adolescentes em Viseu” com bolsa da FCT, no cruzamento entre a sociologia da família, sociologia do género e sociologia da infância.
CIÊNCIA-ID: 3E18-ABFA-F5D0
Patrícia Isabel Miranda (3E18-ABFA-F5D0) | CIÊNCIAVITAE (cienciavitae.pt)

Planos de Gestão de Dados Acionáveis por Máquina (maDMP)

Dia. 16 de Fevereiro de 2023 
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Gerir de forma sistemática grandes volumes de dados de investigação é um dos principais desafios que afetam atualmente a comunidade científica. Os Planos de Gestão de Dados (PGD) surgem como uma ferramenta que permite à comunidade atacar este desafio. Um PGD é um documento que tem como objectivo documentar as técnicas, métodos e políticas de como os dados são geridos durante o seu ciclo de vida. Em adição também descreve as associações entre atividades de gestão de dados e as entidades ou pessoas responsáveis pela sua execução.
O conceito de PGD Acionável por Máquinas (maDMP) é uma evolução do conceito original de PGD, que procura mitigar algumas das limitações dos PGD. O maDMP têm como principal propósito a representação de um PGD de forma a que o consumo da informação não seja exclusiva para humanos, mas que também seja uma possibilidade para sistemas automatizados. Esta representação acionável por máquinas abre um gama de possibilidades de aplicação, tais como: (1) A utilização dos maDMP como um meio de troca de informação entre sistemas; (2) Uma maior integração dos PGD em fluxos de gestão de dados existentes; e (3) A automação de atividades de gestão de dados.

João Cardoso é Gestor de Ciência na FCCN desde 2021, onde colabora na definição de políticas e serviços na área de GDI, no contexto da iniciativa Polen. Desempenhou funções de investigador estagiário no INESC-ID entre 2013 e 2020, tendo focado o seu trabalho de investigação na área de GDI, com particular foco na representação de maDMP e na criação de serviços focados na sua utilização. 
Desde 2019 que colabora com o grupo de trabalho “DMP Common Standard for Machine-actionable Data Management Plans” da Research Data Alliance.  João Cardoso tem um MSc. em Engenharia de Telecomunicações e Informática do IST (2013), e é atualmente aluno de PhD no programa de Engenharia Informática e de Computadores.
CIÊNCIA-ID: 2012-B202-C893
ORCID: 0000-0003-0057-8788

ELIXIR Research Data Management Kit (RDMkit)

Dia. 25 de fevereiro, 2022
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Nesta “data talk” foi apresentado o portal RDMkit (Research Data Management Kit), dedicado à gestão de dados de investigação e desenvolvido pelo ELIXIR, a infraestrutura científica Europeia de dados biológicos. Foib também abordada a arquitetura holística do portal e o seu processo de desenvolvimento e manutenção sustentáveis.

Orador

Daniel Faria é investigador pós-doutoral no LASIGE, FCUL e professor auxiliar convidado na Universidade Católica Portuguesa. Doutorado em Informática pela Universidade de Lisboa em 2012,  juntou-se à equipa inicial do ELIXIR-Portugal (mais tarde BioData.pt) em 2015, colaboração que mantém até à presente data, e no âmbito da qual contribuiu para o desenvolvimento de recursos para o apoio à gestão de dados científicos. Os seus interesses de investigação centram-se na representação de conhecimento, na gestão de dados, e na bioinformática.

Elaboração de Planos de Gestão de Dados – Ferramenta Argos

Dia. 25 de março, 2022
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Nesta “data talk” iremos apresentar a ferramenta Argos, para a elaboração de Planos de Gestão de Dados.
Será igualmente abordado o Modelo de Planos de Gestão de Dados da FCT, nos seus diferentes tópicos.

Orador

Filipa Pereira é gestora do serviço de Dados de Investigação na Unidade de Computação Científica Nacional (FCCN), da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).
É formada em Economia pela Universidade Católica Portuguesa, e possui também um mestrado em Biomedicina Farmacêutica pela Universidade de Aveiro.
Antes de se juntar à FCT|FCCN, trabalhou vários anos na indústria farmacêutica. A sua posição mais recente centrou-se na área de Investigação & Desenvolvimento, na monitorização de ensaios clínicos.

Licenças Creative Commons

Dia. 29 de abril, 2022
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Falar-se-á das licenças Creative Commons, comumente utilizadas para licenciar dados de investigação, assim como as publicações deles resultantes. Será ainda referido em que circunstâncias deverão ser aplicadas cada uma das 6 licenças disponibilizadas.

Orador

Filomena Borba é Licenciada em História, pós-graduada em Relações Interculturais, em Estudos do Património e em Gestão e Empreendedorismo. Bibliotecária na Biblioteca do ISCAL, na área da Promoção da Leitura e Gestão de Coleções. Responsável pela dinamização do Fundo Antigo e pelo depósito da produção científica do ISCAL no Repositório Científico do IPL. É dinamizadora de diversos seminários relacionados com os ODS – Objetivos de Desenvolvimento Sustentável, através da iniciativa “Um ODS por Mês”. Participou na tradução portuguesa do Open Science Training Handbook (Foster, 2018) e colaborou no projecto A Case Report: Building communities with training and resources for Open Science trainers (LIBER Quarterly, 2019).
ORCID: 0000-0003-2107-9291

Planos de Gestão de Dados: o que são e para que servem?

Dia. 23 de abril, 2021
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Um plano de gestão de dados (PGD) é um documento que descreve as práticas e metodologias de gestão de dados aplicadas no contexto de um projecto ou instituição. Isso implica detalhar como os dados serão criados, recolhidos, processados, descritos, preservados, partilhados, e potencialmente reutilizados. Em suma, é um documento que ajuda no planeamento de actividades de gestão de dados. É uma ferramenta fundamental para garantir que existe uma adequada alocação de recursos (humanos e financeiros) a essas actividades. Os PGD são tipicamente requeridos por agências de financiamento como parte do processo de candidatura a financiamento. Tal facto leva a que investigadores de múltiplos domínios tenham que estar familiarizados com a criação e utilização deste tipo de documento.

Orador

João Cardoso é investigador do INESC-ID desde 2013. O seu trabalho de investigação foca-se na área da gestão de dados de investigação, com particular foco na representação de planos de gestão de dados de forma acionável por máquinas. Desde 2019 que colabora com o grupo de trabalho “DMP Common Standard for Machine-actionable Data Management Plans” da Research Data Alliance.  João Cardoso tem um MSc. em Engenharia de Telecomunicações e Informática do IST (2013), e é actualmente aluno de PhD no programa de Engenharia Informática e de Computadores.

Como aplicar os princípios FAIR ao ciclo de vida dos dados?

Dia. 14 de maio, 2021
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Esta “data talk” reflete a necessidade de discutir os Princípios de Dados FAIR quando se fala em Gestão de Dados, ou em Research Data Management (RDM). O APIS é um arquivo que atua no domínio da preservação e divulgação de dados de pesquisa em ciências sociais; fazendo parte da infraestrutura PASSDA, é também membro do consórcio CESSDA (Consortium of European Social Science Data Archives).

Sediado no ICS-ULisboa, o arquivo visa a aquisição e partilha de dados digitais para efeitos de consulta pública, análise secundária e utilização pedagógica; portanto, ao lidarmos com dados de pesquisa, somos obrigados a conhecer os princípios FAIR e a transmitir as principais diretrizes e outras preocupações aos investigadores. Neste contexto, o intuito principal da “data talk” será abordar os aspetos centrais e as implicações dos princípios FAIR, com base no ciclo de vida dos dados, e tendo em vista as boas práticas na gestão de dados.

Oradora

Patrícia Miranda
Patrícia Miranda concluiu a Licenciatura em Sociologia (2003) e o Doutoramento em Sociologia da Família e da Vida Quotidiana (2010), ambos pelo ISCTE-IUL. Desde abril de 2019, trabalha como data manager, gestora de dados, no APIS (Arquivo Português de Informação Social), com sede no ICS-ULisboa (Instituto de Ciências Sociais da Universidade de Lisboa).
https://www.cienciavitae.pt//pt/3E18-ABFA-F5D0

Utilização de dados sensíveis para investigação – perspectiva de uma médica

Dia. 11 de junho, 2021
Hora. 14h30 – 15h00

Resumo.
Nesta “data talk” iremos apresentar o projecto “aMILE – Aplicação de text mining no estudo de doentes com leucemia mielóide aguda”, o qual tem como objetivo a criação e validação de algoritmos capazes de extrair dados clínicos de relatórios médicos, garantindo a privacidade e segurança dos dados originais.

Oradora

Rita Rb-Silva concluiu o Mestrado Integrado em Medicina na Universidade do Porto (2010) e o Doutoramento em Envelhecimento e Doenças Crónicas na Universidade do Minho (2019). Durante o seu percurso académico e profissional, deparou-se com a necessidade de desenvolver competências para a gestão de dados sensíveis. O interesse crescente por esta área levou-a ao projeto aMILE, escrito em 2019, agora a dar os primeiros passos.
www.linkedin.com/in/rita-rbsilva
https://orcid.org/0000-0002-1422-0974

Workshops

Workshop:

O Plano de Gestão de Dados na prática

Workshop:

Planos de Gestão de Dados: formação para Research Support Staff

Café com Dados:

Q&A sobre Proteção de dados, segurança e dados sensíveis


Membros

  • André Vieira – Universidade do Minho (Coordenador)
  • Filipa Pereira – FCCN (Coordenador-adjunto)
  • Alexandra Cartaxana – PRISC/MNHNC/ULisboa
  • Ana Cristina Gomes – Ufra/Brasil
  • Ana Inácio – ISCTE-IUL
  • Ana Raquel Melo – IH
  • Anabela Costa – i3S
  • Andrea Martins – Universidade de Aveiro
  • Ângela Nobre – ESCE-IPS
  • Antónia Correia – Universidade do Minho
  • António Sousa – FE, UC
  • Catarina Domingues – Universidade de Coimbra, IIIUC
  • Cátia Carvalho – NOVA FCSH
  • Cátia Teles e Marques – NOVA FCSH
  • Clara Boavida – ISCTE-IUL
  • Cristiana Vieira- MHNC e Infraestrutura PRISC
  • Dina Rocha – IPSantarém
  • Debora Pignatari Drucker – Embrapa/Brasil
  • Elizabete Aguiar Monteiro – UNESP/Brasil
  • Emilia Pacheco – UAlg
  • Fernanda Gomes Almeida – UFMG – Brasil
  • Filomena Borba – Museu Angra do Heroísmo
  • Franscisco Freitas – Datadive
  • Gil Poiares-Oliveira – BioData.pt
  • Helena Amaral
  • Joana Boavida-Portugal – MARE
  • Joana Mendes – Universidade NOVA de Lisboa, FCT
  • João Cardoso – Fair Data Systems
  • João Dias – UCP
  • Jorge Noro – Universidade de Coimbra
  • Jorge Oliveira – BioData.pt
  • José Carvalho – Universidade de Aveiro
  • Luís Ceríaco – MHNC
  • Luís da Costa – MARE
  • Lurdes Carmo – ISEG
  • Madalena Carvalho – UAB
  • Mafalda Lopes – FPCEUP – UPorto
  • Makson Reis
  • Margarida Alves – IH
  • Maria João Carapinha – ESTESL IPL
  • Michele Gomes da Rosa – CCUL
  • Palmira Carvalho – PRISC/MNHNC/Ulisboa
  • Patrícia Dias de Melo – FCT UNL
  • Patrícia Miranda – APIS, ICS
  • Paula Moura – Universidade do Minho
  • Pedro Moura Ferreira – ICS
  • Pedro Principe – Universidade do Minho
  • Ricardo Jorge Lopes – MHNC e Infraestrutura PRISC
  • Rita Ribeiro Silva – IPO-Porto
  • Salima Rehemtula – IHMT – Instituto de Higiene e Medicina Tropical
  • Sandra Lopes – ISEG
  • Simone Faury Dib – Fiocruz
  • Sofia Viegas – ISA – ULisboa
  • Susana Lopes – Universidade de Aveiro
  • Tiago Matias – UCP
  • Viviane Veiga – Fiocruz
  • Yulia Karimova