Capacidade de descoberta de dados como recurso de artigos de periódicos.

Lembro-me de uma época em que artigos de periódicos traziam dados selecionados dentro de seu corpo, como por exemplo Tabelas, Figuras ou Procedimentos Experimentais, sendo o restante remetido para uma caixa de papel depositada (para periódicos do Reino Unido) na biblioteca britânica. Depois veio o ESI ou informação de suporte eletrônico. Mais recentemente, muitos periódicos estão incluindo o que é chamado de “Disponibilidade de dados” declaração no last de um artigo, que muitas vezes apenas cita o ESI, mas pode cada vez mais apontar para os chamados dados FAIR. Este último é especialmente importante na nova period da IA ​​(“FAIR is AI-Prepared”). Um atributo dos dados FAIR é que eles podem ser associados a um DOI além daquele atribuído ao próprio artigo, e temos promovido a inclusão desse Information DOI na lista de citações do artigo.(cite)10.59350/g2p77- 78m14(/cite) Como os dados também podem citar o artigo, é estabelecida uma ligação bidirecional entre os dados e o artigo. O próprio ESI pode exceder 1.000 “páginas” de um documento PDF e exemplos de dados químicos FAIR excedendo 62 Gbytes(cite)10.1021/acs.inorgchem.3c01506(/cite) (veja também DOI: 10.14469/hpc/10386) são conhecidos. Encontrar a agulha química naquele palheiro de dados pode se tornar um problema sério. Então ilustro aqui uma sugestão recente para passar para a próxima fase, nomeadamente a inclusão de um “Disponibilidade e descoberta de dados” declaração. A seguir está o texto de tal declaração em um artigo publicado recentemente.(cite)10.1039/D3DD00246B(/cite)

Disponibilidade de dados e declaração de descoberta. Disponível como uma coleta de dados FAIR e pronta para IA, acessível through doi: 10.14469/hpc/13058 para a coleção geral¹⁸ e Localizável seguindo a hierarquia de coletas de dados ali identificadas. Os aspectos de descoberta de dados e acessibilidade são ainda habilitados usando um dos métodos a seguir.

Muitas variações da pesquisa acima podem ser construídas(cite)10.59350/7jq8v-z4p56(/cite) Também é útil observar que a sintaxe acima apresenta os resultados da pesquisa em formato “legível por humanos”. Para uma versão máquina, qualquer um dos dois formulários abaixo deve ser usado.

1. https://api.datacite.org/dois/?question=media.media_type:chemical/x-gaussian-log+AND+media.media_type:textual content/plain+AND+(titles.title:*Exo*+OR+titles .title:*Endo*)
2. curl "https://api.datacite.org/dois/?question=media.media_type:chemical/x-gaussian-log+AND+media.media_type:textual content/plain+AND+(titles.title:*Exo*+OR +títulos.título:*Endo*)"

Estas últimas formas enfatizam que a descoberta de dados visa a automação de máquinas e também de humanos.

Por fim, pondero como as máquinas responderão a artigos que contenham referências a tal descoberta. Idealmente, as informações acionáveis ​​da máquina devem ser incluídas nos metadados (CrossRef) que descrevem o artigo. No momento, esse aspecto é talvez o ponto mais fraco da descoberta de máquinas associada aos periódicos.

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