| Grant number: | 15/24168-3 |
| Support Opportunities: | Organization Grants - Organization of Scientific Meeting |
| Start date: | March 08, 2016 |
| End date: | March 11, 2016 |
| Field of knowledge: | Biological Sciences - Ecology - Applied Ecology |
| Principal Investigator: | Antonio Mauro Saraiva |
| Grantee: | Antonio Mauro Saraiva |
| Host Institution: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brazil |
| City of the host institution: | São Paulo |
Abstract
A crescente disponibilização de dados de biodiversidade em formato digital e em portais públicos trouxe à tona um problema latente, o da qualidade desses dados e, por consequência, o problema do impacto que a eventual falta de qualidade pode ter nas análises e na tomada de decisão que neles se baseiam. Embora diversas iniciativas, técnicas e ferramentas tenham sido desenvolvidas ao longo dos anos pela comunidade internacional envolvida em todo o ciclo de vida dos dados de biodiversidade, não há uma base comum que fundamente a avaliação ou a documentação da qualidade desses dados.Um framework conceitual foi recentemente proposto e foi adotado como base para a criação de um Interest Group on Data Quality albergado conjuntamente pelo Biodiversity Information Standards (TDWG) e pelo Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Essa iniciativa tem o potencial de servir de terreno comum para uma série de outros desenvolvimentos em termos de conceitos, técnicas, ferramentas de software, inclusive com reuso das soluções.O programa do Workshop proporcionará uma atualização sobre essas atividades, com palestras dos especialistas envolvidos no Interest Group e em seus três Task Groups, além de apresentações de dois grupos de especialistas comissionados pelo GBIF para tratar da qualidade de dados em duas áreas especificas: modelagem de distribuição de espécies e agrobiodiversidade. Após o evento público esses especialistas se reunirão para uma oficina de três dias em que serão discutidos os resultados de cada grupo e se avançará na compatibilização desses resultados com base do framework conceitual comum. (AU)
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