Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/116171
Title: Desvendar o potencial da Ciência Aberta: perspetivas da engenharia biomédica e ciência de dados
Authors: Sayal, Alexandre 
Direito, Bruno 
Travassos, Carolina
Pereira, João
Keywords: ciência de dados; ciência aberta
Issue Date: 6-May-2024
metadata.degois.publication.location: Universidade de Coimbra, Coimbra, Portugal
Abstract: A Ciência Aberta potencia a partilha do conhecimento entre a comunidade científica e a sociedade. Mais do que acesso aberto de dados e publicações, é a construção de pontes no processo científico, promovendo transparência, acessibilidade e colaboração na investigação científica. A interoperabilidade (um dos princípios FAIR) é um aspeto chave. Neste sentido, a adoção de standards de dados e metadados é fundamental para a integração e partilha de dados entre diferentes projetos e instituições, promovendo a colaboração e a construção coletiva do conhecimento, evitando a duplicação de esforços e recursos. O primeiro momento passa pela identificação dos formatos de ficheiros e standards abertos e disseminados na comunidade científica (fairsharing.org). O formato deve ser aberto, legível e acionável por máquina, como é o caso do NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) e do SNIRF (Shared Near Infrared Spectroscopy Format) para dados de imagem e do JSON para metadados. A Brain Imaging Data Structure (BIDS) representa uma forma de organizar e descrever dados e metadados de neuroimagem, como a ressonância magnética funcional (fMRI) ou a espectroscopia funcional de infravermelho próximo (fNIRS). O desenvolvimento partilhado e transparente do BIDS originou um ecossistema abrangente de ferramentas abertas para a criação e validação de datasets, processamento e análise estatística. Assim, os dados em BIDS são analisados diretamente por ferramentas que considerem esta estrutura, facilitando a aplicação de pipelines estabelecidas. É o caso do fMRIPrep (fmriprep.org), utilizado para o pré- processamento de dados de fMRI, do MNE-NIRS (mne.tools/mne-nirs) para dados de fNIRS e do Nilearn (nilearn.github.io), utilizado para a manipulação e análise estatística. Seguindo este exemplo, a investigação centrada, logo desde o início, em formatos abertos e interoperáveis facilita a partilha de dados entre institutos, a acessibilidade de novos métodos e o avanço mais rápido e colaborativo do conhecimento.
URI: https://hdl.handle.net/10316/116171
DOI: 10.48552/9yrd-w673
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC Open Science - Comunicações

Show full item record

Page view(s)

99
checked on Nov 5, 2024

Download(s)

17
checked on Nov 5, 2024

Google ScholarTM

Check

Altmetric

Altmetric


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons