Avaliação Diagnóstica da FAIRness de fontes de informação científicas na Web: proposição de um modelo baseado em dimensões analíticas

Abstract

Discute-se a heterogeneidade semântica e estrutural das fontes de informação científicas e seus reflexos na representação formal do conhecimento, afetando a interoperabilidade e a proveniência de objetos digitais em ambientes abertos. A ausência de estruturas conceituais que articulem padrões de metadados, consistência descritiva e controle terminológico limita a qualificação e o compartilhamento de dados. Nesse cenário, os princípios de localização (Findable), acesso (Accessible), interoperabilidade (Interoperable) e reúso (Reusable) (acrônimo FAIR), configuram requisitos essenciais ao tratamento informacional na Web. Contudo, a literatura aponta que modelos de verificação da FAIRness operam com abordagens genéricas, pouco sensíveis às particularidades do ecossistema de publicações científicas. Este artigo propõe e aplica um Modelo de Avaliação Diagnóstica para fontes científicas heterogêneas, fundamentado em dimensões analíticas consideradas, logo, boas práticas de tratamento da informação. A metodologia aplica a análise documental e de Bardin (2016), integrando diretrizes institucionais nacionais e internacionais. Aplicado a um corpus de periódicos e repositórios, o modelo evidenciou a consolidação do Dublin Core associado ao OJS e DSpace como pressuposto técnico de interoperabilidade. Todavia, identificou lacunas como a ausência de identificadores persistentes, licenças e vocabulários controlados, comprometendo o reúso. O modelo oferece uma ferramenta útil e alinhada à qualidade da informação para humanos e máquinas.