Para auxiliar a construção de vocabulários o uso e, conseqüentemente, a escolha de um software de construção de tesauros é uma necessidade. Entretanto, esses softwares possuem diferentes características de funcionalidades, custo e apoio metodológico, cuja análise criteriosa deve ser considerada, visando orientar a sua escolha de acordo com a finalidade e complexidade do tesauro a ser construído. Com base nessa necessidade de avaliação, o objetivo do presente trabalho é apresentar um estudo comparativo desses softwares, levando em consideração as utilizações dos tesauros nos dias de hoje.

Os princípios FAIR, um acrônimo para Findable, Accessible, Interoperable e Reusable, estão presentes nas discussões e práticas contemporâneas da ciência de dados, desde o início de 2014, e tiveram sua aplicação consolidada em 2017, quando a Comissão Europeia passou a exigir a adoção de plano de gestão de dados, com base nesses princípios, por projetos financiados por seus recursos. Desde então, tais princípios passaram a ser norteadores da descoberta, do acesso, da interoperabilidade, do compartilhamento e da reutilização dos dados de pesquisa. No entanto, quando colocados em prática levantam dúvidas e imprecisões, gerando diferentes interpretações, o que dificulta sua aplicação. Por essa razão buscou-se elucidar seu entendimento, utilizando-se de conceitos esclarecedores, apresentando métricas específicas que medem o nível de FAIRnessdos objetos digitais; disseminando a proposta do ecossistema dos dados FAIR e as tecnologias Data FAIRPort e FAIR Data Point. Apresentamos, ainda, estudos realizados na Europa que comprovam o impacto e o potencial desses princípios, em diferentes áreas disciplinares, dando destaque às necessidades e aos exemplos de aplicação. A abordagem metodológica desta pesquisa é de natureza bibliográfica e de caráter qualitativo dando ênfase na descrição conceitual dos elementos necessários para a compreensão do ecossistema FAIR, o que permitiu, neste estudo, trabalhar a fundamentação teórica e conceitual, bem como o uso das práticas do FAIR em diferentes contextos e dimensões. As considerações finais corroboram as mudanças culturais e tecnológicas que vêm ocorrendo, no mundo informacional, relacionadas às novas práticas de gestão de dados e às interações e parcerias necessárias para a sua complexaimplementação.

The FAIR principles, an acronym for Findable, Accessible, Interoperable and Reusable, are recognised worldwide as key elements for good practice in all data management processes. To understand how the Brazilian scientific community is adhering to these principles, this article reports Brazilian adherence to the GO FAIR initiative through the creation of the GO FAIR Brazil Office and the manner in which they create their implementation networks. To contextualise this understanding, we provide a brief presentation of open data policies in Brazilian research and government, and finally, we describe a model that has been adopted for the GO FAIR Brazil implementation networks. The Brazilian Institute of Information in Science and Technology is responsible for the GO FAIR Brazil Office, which operates in all fields of knowledge and supports thematic implementation networks. Today, GO FAIR Brazil-Health is the first active implementation network in operation, which works in all health domains, serving as a model for other fields like agriculture, nuclear energy, and digital humanities, which are in the process of adherence negotiation. This report demonstrates the strong interest and effort from the Brazilian scientific communities in implementing the FAIR principles in their research data management practices.

No contexto da ciência contemporânea, os dados de pesquisa deixam de ser meros subprodutos das atividades de pesquisa e ressurgem como protagonistas na busca por novos conhecimentos. Esse fenômeno é impulsionado pelas tecnologias digitais que criam as condições para o surgimento de um genuíno big data, científico e engendram processos de pesquisa baseados na coleta, geração, processamento e análise de massivas quantidades de dados estruturados em bases de dados. Os pesquisadores, instituições acadêmicas, formuladores de políticas científicas e agências de fomento começam a compreender que os dados de pesquisa se bem gerenciados se tornam recursos informacionais imprescindíveis que podem ser compartilhados e reusados como input para novas pesquisas. Entretanto, os dados, diferentes das publicações, são heterogêneos, diversificados, gerados para diferentes propósitos, por diferentes tecnologias e em domínios disciplinares específicos.  Observa-se que há uma lacuna terminológica que dificulta a gestão desses ativos informacionais. Partindo desse ponto, o presente trabalho, aceita o desafio de propor uma taxonomia para a classificação de tipos de dados de pesquisa, ancorado na abordagem teórico-metodológico da Organização do Conhecimento, que apoie a modelagem de sistemas de gestão de dados de pesquisa mais efetivos. Palavras-chave:  Dados de pesquisa; taxonomia; tipos de dados

Introdução: A pesquisa científica contemporânea no seu compromisso por buscar novos conhecimentos e novas descobertas produz e utiliza intensivamente dados digitais de pesquisa. Nesse contexto de mudanças, os dados deixam de ser simples subprodutos das atividades de pesquisa e se tornam recursos informacionais de primeira grandeza, caracterizando um novo paradigma científico pautado pelo compartilhamento, amplo acesso e reuso de dados. Objetivo: Identificar o papel dos repositórios digitais de dados nos novos cenários de pesquisa científica e apresentar um panorama das suas principais características, categorias, benefícios, funções e infraestruturas.Metodologia: Analisa a literatura da área e os principais sistemas que dão sustentação a infraestruturas de acesso e gestão de dados de pesquisa.Resultados: O presente ensaio demonstra que para os dados e coleções de dados de pesquisa transmitam conhecimento no tempo e no espaço e sejam reusados é necessária a implantação de uma infraestrutura tecnológica e gerencial, permanente e sustentável, que permita que eles sejam cuidados ao longo de todo o seu ciclo de vida. No centro dessa infraestrutura estão os repositórios digitais de dados de pesquisa, que são sistemas voltados para apoiar a seleção, catalogação, arquivamento, acesso e compartilhamento de dados de pesquisa.Conclusão: Pela sua importância como recurso informacional, os repositórios de dados se tornam rapidamente parte essencial das infraestruturas de pesquisa em escala global, tornando visível e aberta para toda a sociedade uma parcela importante da atividade de pesquisa. Nessa direção, se tornam um desafio relevante para a Ciência da Informação e para a Biblioteconomia.