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A conceptual framework on biodiversity data quality (2016)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: VEIGA, ALLAN KOCH - EP
  • USP Schools: EP
  • Sigla do Departamento: PCS
  • Subjects: FRAMEWORKS; GARANTIA DA QUALIDADE; CONTROLE DA QUALIDADE; INFORMÁTICA; BIODIVERSIDADE
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: A formalização do arcabouço foi apresentada usando notação de mapas conceituais e notação de teoria dos conjuntos. Para a validação do arcabouço, nós apresentamos uma prova de conceito baseada em um estudo de caso conduzido no Museu de Zoologia Comparativa da Universidade de Harvard. As ferramentas FP-Akka Kurator e BDQ Toolkit foram usadas no estudo de caso para realizar medidas, validações e melhorias da QD em um conjunto de dados da Coleção de Insetos Hasbrouck da Universidade do Estado do Arizona. Os resultados ilustram como o arcabouço permite a usuários de dados avaliarem e gerenciarem a QD de conjunto de dados e registros isolados usando as abordagens de controle de qualidade a garantia de qualidade. A prova de conceito demonstrou que o arcabouço é adequadamente formalizado e flexível, e suficientemente completo para definir necessidades, soluções e relatórios de QD no domínio da IB. O arcabouço é capaz de formalizar o pensamento humano em componentes bem definidos para fazer possível compartilhar e reutilizar definições de QD em diferentes cenários, descrever e encontrar ferramentas de QD e comunicar o estado atual da qualidade dos dados em um formato padronizado entre as partes interessadas da comunidade de IB. Além disso, o arcabouço apoia atores da comunidade de IB a unirem esforços na identificação e desenvolvimento colaborativo de componentes necessários para a avaliação e gestão da QD. O arcabouço é também o fundamento de um Grupos de Trabalho em Qualidade de Dados, sob os auspícios do Biodiversity Information Standard (TDWG) e do Biodiversity Information Facility (GBIF) e está sendo utilizado para coletar as necessidades de qualidade de dados de usuários de dados de agrobiodiversidade e de modelagem de distribuição de espécies, inicialmente.Em trabalhos futuros, planejamos usar o arcabouço apresentado para engajar a comunidade de IB para formalizar e compartilhar perfis de QD relacionados a inúmeros outros usos de dados, recomendar métodos, diretrizes, protocolos, esquemas de metadados e vocabulários controlados para apoiar a avaliação e gestão da adequação ao uso de dados em ambiente de sistemas e dados distribuídos. Além disso, nós planejamos construir uma plataforma baseada no arcabouço para servir como uma central integrada comum para o registro e recuperação de conceitos de QD, tais como perfis, métodos, ferramentas e relatórios de QD.A crescente disponibilização de dados digitalizados sobre a biodiversidade em todo o mundo, fornecidos por um crescente número de fontes, e o aumento da utilização desses dados para uma variedade de propósitos, tem gerado preocupações relacionadas a "adequação ao uso" desses dados e ao impacto da qualidade de dados (QD) sobre resultados de análises, relatórios e tomada de decisões. Uma abordagem consistente para avaliar e gerenciar a QD é atualmente crítica para usuários de dados sobre a biodiversidade. No entanto, atingir esse objetivo tem sido particularmente desafiador devido à idiossincrasia inerente ao conceito de qualidade. A avaliação e a gestão da QD não podem ser adequadamente realizadas sem definir claramente o significado de qualidade de acordo com o ponto de vista do usuário dos dados. Esta tese apresenta um arcabouço conceitual formal para apoiar a comunidade de Informática para Biodiversidade (IB) a descrever consistentemente o significado de "adequação ao uso" de dados. Princípios relacionados à adequação ao uso são usados para estabelecer uma base formal e comum para a definição colaborativa de necessidades, soluções e relatórios de QD úteis para a avaliação e gestão de QD. Baseado no estudo do domínio de QD e sua contextualização no domínio de IB, que envolveu discussões com especialistas em QD e IB em um processo iterativo, foi projetado e formalizado um arcabouço conceitual abrangente. Ele define oito conceitos fundamentais e vinte e um conceitos derivados organizados em três classes: Necessidades de QD, Soluções de QD e Relatório de QD. Os conceitos de cada classe descrevem, respectivamente, o significado de QD em um dado contexto, métodos e ferramentas que podem servir como soluções para atender necessidades de QD, e relatórios que apresentam o estado atual da qualidade de um recurso de dado.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 28.11.2016
  • Acesso online ao documento

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    EPBC31200021076FT-3733 versão corr.
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    • ABNT

      VEIGA, Allan Koch; SARAIVA, Antonio Mauro. A conceptual framework on biodiversity data quality. 2016.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-17032017-085248/pt-br.php >.
    • APA

      Veiga, A. K., & Saraiva, A. M. (2016). A conceptual framework on biodiversity data quality. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-17032017-085248/pt-br.php
    • NLM

      Veiga AK, Saraiva AM. A conceptual framework on biodiversity data quality [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-17032017-085248/pt-br.php
    • Vancouver

      Veiga AK, Saraiva AM. A conceptual framework on biodiversity data quality [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-17032017-085248/pt-br.php