Defining a Master Data Management Approach for Increasing Open Data Understandability

Cadena-Vela, Susana; Mazón, José-Norberto; Fuster-Guilló, Andrés

doi:10.1007/978-3-030-40907-4_17

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“…Os artigos representados por círculos à esquerda de (7) são os artigos relacionados que foram citados no artigo principal, que são: (1) [Braunschweig et al 2012], (2) [Chattapadhyay 2014], (3) [Fioretti 2011], (4) [Gurstein 2011], (5) [Vetrò et al 2016] e (6) [Zuiderwijk et al 2014]. Os artigos representados por círculos nos níveis 1, 2 e 3 à direita de (7) são os artigos que foram recuperados na execuc ¸ão do processo de forward snowballing e suas respectivas iterac ¸ões, eles são: na 1.ª Iter (8) [Lněnička et al 2021], (9) [Cadena-Vela et al 2020], (10) [Cadena-Vel et al 2019] e (11) ]. Na 2.ª Iter foram obtidos os artigos: ( 14) [Nikiforova and Lnenicka 2021], (12) Figura 1.…”

Section: Iterac ¸õEsunclassified

“…Os autores [Lněnička et al 2021] apresentam os problemas de falta de Transparência e de rastreabilidade da fonte de dados, e propõe para mitigá-lo um fornecimento de mecanismos de transparência relacionados a recursos e capacidades relevantes para as partes interessadas. O artigo do [Cadena-Vela et al 2020] sugere que para os problemas de má compreensão, metadados pobres ou ausentes, um framework para considerar metadados de fontes de dados dentro de uma abordagem de gerenciamento de dados mestre, já [Cadena-Vel et al 2019] sugere para dados incongruentes, reconhecimento da finalidade dos dados, falta de completude de dados e má compreensão, um framework para publicac ¸ão de dados abertos com um nível adequado de qualidade. Por outro lado, ] propõe a realizac ¸ão de uma categorizac ¸ão automática de conjuntos de dados em portais de OGD utilizando aprendizado de máquina supervisionado dado o problema de para a falta de categorizac ¸ão de dados.…”

Section: Iterac ¸õEsunclassified

“…• Falta de transparência: Ausência total ou parcial de informac ¸ão relevante entre duas partes interessadas [Cadena-Vela et al 2020]. • Falta de categorizac ¸ão de dados: Quando os conjuntos de dados não estão distribuídos corretamente pelas diversas categorias que representam os tópicos abordados de um portal ].…”

Section: Iterac ¸õEsunclassified

“…Na maioria dos estudos que propõem mecanismos e frameworks para mitigar os problemas [Reis et al 2018] [Lněnička et al 2021] [Cadena-Vela et al 2020] [Cadena-Vel et al 2019, é afirmado que é muito importante no futuro a implementac ¸ão desses marcos em projetos reais em desenvolvimento, assim como realizar diversos estudos de caso (e não somente um), com o objetivo de criar indicadores para medir a eficácia das propostas. No caso do estudo que faz uma categorizac ¸ão automática dos dados utilizando aprendizado de máquina limitac ¸ão na extrac ¸ão de termos em casos em que o atributo de um arquivo de dados possui um nome que consiste de duas ou mais palavras, mostrando-se ineficiente.…”

Section: Boas Práticas a Serem Adotadas E Lic ¸õEs Aprendidasunclassified

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Como a Governança de Dados pode auxiliar na mitigação de barreiras de uso de Portais de Dados Governamentais Abertos? Uma Análise da Literatura

Corrêa¹,

Bernardini²

2023

Anais Do XI Workshop De Computação Aplicada Em Governo Eletrônico (WCGE 2023)

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O uso de portais de Dados Governamentais Abertos (Open Government Data – OGD) tem apresentado um crescimento acelerado nos últimos anos e com ele também aumentaram vários problemas. Para mitigar esses problemas, como alternativa, a Governança de Dados (Data Governance – DG) é apresentada nos estudos desta pesquisa. O principal objetivo deste trabalho consiste em realizar uma análise da literatura para discutir como a DG pode apoiar na mitigação dos principais problemas e barreiras de uso apresentados em portais de OGD. Pudemos analisar inicialmente que ainda há a presença de problemas em portais de OGD. As abordagens para mitigá-los são discutidas, bem como as boas práticas a serem adotadas e lições aprendidas.

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Section: Iterac ¸õEsunclassified

Section: Boas Práticas a Serem Adotadas E Lic ¸õEs Aprendidasunclassified

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Como a Governança de Dados pode auxiliar na mitigação de barreiras de uso de Portais de Dados Governamentais Abertos? Uma Análise da Literatura

Corrêa¹,

Bernardini²

2023

Anais Do XI Workshop De Computação Aplicada Em Governo Eletrônico (WCGE 2023)

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“…The category "necessary" focused on the prerequisites of the individual modeling systems as well as project-related attributes, such as unique identifiers, i.e., "measurementid", "labid". However, a larger comprehensive set of descriptive metadata helps a better understanding of the data (Cadena-Vela et al, 2020;120 Thanos, 2017). We added four additional attributes from the category "recommended" to facilitate the interpretation of age-depth models regarding their age determination data.…”

Section: Inputmentioning

confidence: 99%

Improving age-depth correlations by using the LANDO model ensemble

Pfalz

Diekmann

Freytag

et al. 2021

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Abstract. Age-depth correlations are the key elements in paleoenvironmental studies to place proxy measurements into a temporal context. However, potential influencing factors of the available radiocarbon data and the associated modeling process can cause serious divergences of age-depth correlations from true chronologies, which is particularly challenging for paleolimnological studies in Arctic regions. This paper provides geoscientists with a tool-assisted approach to compare outputs from age-depth modeling systems and to strengthen the robustness of age-depth correlations. We primarily focused in the development on age determination data from a data collection of high latitude lake systems (50° N to 90° N, 62 sediment cores, and a total of 661 dating points). Our approach used five age-depth modeling systems (Bacon, Bchron, clam, hamstr, Undatable) that we linked through a multi-language Jupyter Notebook called LANDO (“Linked age and depth modeling”). Within LANDO we have implemented a pipeline from data integration to model comparison to allow users to investigate the outputs of the modeling systems. In this paper, we focused on highlighting three different case studies: comparing multiple modeling systems for one sediment core with a continuous, undisturbed succession of dating points (CS1 - “Undisturbed sequence”), for one sediment core with scattered dating points (CS2 - “Inconsistent sequence”), and for multiple sediment cores (CS3 - “Multiple cores”). For the first case study (CS1), we showed how we facilitate the output data from all modeling systems to create an ensemble age-depth model. In the special case of scattered dating points (CS2), we introduced an adapted method that uses independent proxy data to assess the performance of each modeling system in representing lithological changes. Based on this evaluation, we reproduced the characteristics of an existing age-depth model (Lake Ilirney, EN18208) without removing age determination data. For the multiple sediment core (CS3) we found that when considering the Pleistocene-Holocene transition, the main regime changes in sedimentation rates do not occur synchronously for all lakes. We linked this behavior to the uncertainty within the modeling process as well as the local variability of the sediment cores within the collection.

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Improving age–depth relationships by using the LANDO (“Linked age and depth modeling”) model ensemble

et al. 2022

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Abstract. Age–depth relationships are the key elements in paleoenvironmental studies to place proxy measurements into a temporal context. However, potential influencing factors of the available radiocarbon data and the associated modeling process can cause serious divergences of age–depth relationships from true chronologies, which is particularly challenging for paleolimnological studies in Arctic regions. This paper provides geoscientists with a tool-assisted approach to compare outputs from age–depth modeling systems and to strengthen the robustness of age–depth relationships. We primarily focused on the development of age determination data from a data collection of high-latitude lake systems (50 to 90∘ N, 55 sediment cores, and a total of 602 dating points). Our approach used five age–depth modeling systems (Bacon, Bchron, clam, hamstr, Undatable) that we linked through a multi-language Jupyter Notebook called LANDO (“Linked age and depth modeling”). Within LANDO we implemented a pipeline from data integration to model comparison to allow users to investigate the outputs of the modeling systems. In this paper, we focused on highlighting three different case studies: comparing multiple modeling systems for one sediment core with a continuously deposited succession of dating points (CS1), for one sediment core with scattered dating points (CS2), and for multiple sediment cores (CS3). For the first case study (CS1), we showed how we facilitate the output data from all modeling systems to create an ensemble age–depth model. In the special case of scattered dating points (CS2), we introduced an adapted method that uses independent proxy data to assess the performance of each modeling system in representing lithological changes. Based on this evaluation, we reproduced the characteristics of an existing age–depth model (Lake Ilirney, EN18208) without removing age determination data. For multiple sediment cores (CS3) we found that when considering the Pleistocene–Holocene transition, the main regime changes in sedimentation rates do not occur synchronously for all lakes. We linked this behavior to the uncertainty within the dating and modeling process, as well as the local variability in catchment settings affecting the accumulation rates of the sediment cores within the collection near the glacial–interglacial transition.

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Defining a Master Data Management Approach for Increasing Open Data Understandability

Cited by 3 publications

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Como a Governança de Dados pode auxiliar na mitigação de barreiras de uso de Portais de Dados Governamentais Abertos? Uma Análise da Literatura

Como a Governança de Dados pode auxiliar na mitigação de barreiras de uso de Portais de Dados Governamentais Abertos? Uma Análise da Literatura

Improving age-depth correlations by using the LANDO model ensemble

Improving age–depth relationships by using the LANDO (“Linked age and depth modeling”) model ensemble

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