Modelo de avaliação diagnóstica FAIR para fontes de informação científicas na internet endereçadas a bibliotecas digitais abertas e agregadas

Resumo

O artigo propõe um modelo de avaliação diagnóstica baseado nos princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) para avaliar fontes de informação na internet, com foco na qualificação de acervos em bibliotecas digitais abertas e agregadas. A pesquisa, de natureza aplicada, adota uma abordagem quali-quantitativa, exploratória e descritiva, analisando periódicos científicos da área da Museologia. O modelo se fundamenta em seis dimensões analíticas: (i) Padrão de Dados, (ii) Metadados e Indexação, (iii) Licença de Uso, (iv) Infraestrutura e Protocolos de Acesso, (v) Documentação e Proveniência, e (vi) Integração e Conectividade. A aderência FAIR foi mensurada por uma fórmula que avalia os critérios dentro dessas dimensões, utilizando uma escala de pontuação de 0 a 3. Os resultados revelam que 20% dos periódicos analisados atingiram a aderência máxima aos princípios FAIR. Destacou-se que a adoção de procedimentos simples, como o uso de identificadores persistentes, poderia aumentar significativamente a conformidade dos demais periódicos. Além disso, periódicos que utilizam padrões como Dublin Core e protocolos interoperáveis apresentaram melhor indexação e acessibilidade. O estudo conclui que o modelo proposto é uma ferramenta eficiente para avaliar a qualidade de fontes de informação e apoiar a seleção, a extração e a organização de coleções em bibliotecas digitais. Os achados oferecem subsídios para gestores e pesquisadores das áreas de Ciência Aberta, Humanidades Digitais e Ciência da Informação, auxiliando na tomada de decisões e na implementação de boas práticas para o aprimoramento da interoperabilidade e reutilização de dados científicos na Web.