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Escrito por: Larissa Alves e Kelly Ayala
A proposta da série Acrônimo BRIET é podermos compreender melhor a sigla que dá nome ao nosso grupo de pesquisa, e é inspirada no sobrenome de Suzanne Briet. Cada letra em 'BRIET' representa a inicial de termos específicos (Biblioteconomia, Representação, Interoperabilidade, eScience e Tecnologia), sendo, portanto, a sigla BRIET como um todo, o acrônimo. Esta série foi preparada visando a divulgação e popularização da Ciência através de postagens realizadas ao longo do ano de 2024 na mídia social Instragram.
As bibliotecas têm uma longa história e, no Brasil, de acordo com Reis, Tamagno e Backes (2015), ao citar Fonseca (2007), as primeiras delas foram estabelecidas e organizadas pela ordem religiosa dos jesuítas entre 1549 e 1759. As bibliotecas públicas estaduais começaram a surgir apenas a partir de 1850. O primeiro curso de Biblioteconomia no Brasil foi fundado em 1912, por meio de uma parceria entre a Biblioteca Nacional e a Universidade Federal do Rio de Janeiro, sendo esse o terceiro curso criado no mundo e o primeiro na América Latina. Ao longo do tempo, a Biblioteconomia se ajustou às transformações sociais e às novas demandas da sociedade e, atualmente, a profissão de bibliotecário é regulamentada pela Lei 4084/1962 (Reis; Tamagno; Backes, 2015).
Mas, afinal, o que é Biblioteconomia? Para quem nunca ouviu falar, é comum pensar na ideia de algo relacionado à economia do livro. Mas ela remonta a diversos aspectos relacionados aos conhecimentos referentes aos documentos, livros e bibliotecas (Cunha; Cavalcanti, 2008). Ela é a área do conhecimento que estuda princípios e práticas relacionados à organização, gestão e disseminação de informações e conhecimento em diversos tipos de acervos, como bibliotecas, arquivos e centros de documentação (Moreiro González; Lopes, 2002).
No contexto da Ciência da Informação, de acordo com Silva (2017), a Biblioteconomia e a Ciência da Informação (CI), como disciplinas e campos de conhecimento distintos, construíram uma trajetória baseada na elaboração de conceitos e práticas de informação. Isto é, desde o início, essas concepções e práticas têm aproximado as duas áreas, levando em consideração a influência significativa da Biblioteconomia no surgimento da CI e as contribuições da CI para o desenvolvimento da Biblioteconomia, especialmente na criação de práticas gerenciais, tecnológicas e de recursos e/ou serviços aplicadas em ambientes de informação.
Como destaca Silva (2017), essa relação recíproca entre os dois campos enriquece suas abordagens e abre novas possibilidades de atuação no âmbito da informação. Para finalizar, devemos ter em mente que a área é um campo essencial não apenas para a Ciência da Informação, mas também encontra-se presente em diversas outras, como a Ciência da Computação, Marketplaces e Educação.
É a Biblioteconomia que promove o acesso ao conhecimento e apoia o desenvolvimento científico e informacional, permitindo um aproveitamento de todos. Você consegue pensar em outras áreas em que encontramos a Biblioteconomia? Conta pra gente nos comentários!
REFERÊNCIAS
CUNHA, Murilo Bastos da; CAVALCANTI, Cordélia Robalinho de Oliveira. Dicionário de Biblioteconomia e Arquivologia. Brasília: Briquet de Lemos, 2008. xvi, 451 p. Disponível em: http://www.rlbea.unb.br/jspui/handle/10482/34113.
MOREIRO GONZÁLEZ, J. A.; LOPES, A. V. Gestão de Documentação e Informação: Principais Desafios para Biblioteconomia e Ciência da Informação. Ciência da Informação, Brasília, v. 31, n. 2, p. 1–12, 2002.
REIS, J. M.; TAMAGNO, V.; BACKES, L. O ensino de Biblioteconomia no Brasil: Lei 12.444/2010 e a oferta de cursos na modalidade EAD. Biblos: Revista do Instituto de Ciências Humanas e da Informação, v. 29, n.1, 2015. Disponível em: https://www.brapci.inf.br/#/v/23976
SILVA, J. L. C. As interfaces entre biblioteconomia e ciência da informação. Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia, v. 12, n. 2, 2017. Disponível em: https://www.brapci.inf.br/#/v/30353
Quando falamos sobre representação da informação, estamos falando de algo essencial na mediação da informação em diversos ambientes (Araújo, 2012). A Representação da Informação não só descreve fisicamente os documentos (Lancaster, 2004), como também sintetiza e descreve o conteúdo, considerando aspectos semânticos que podem identificar os principais conceitos de um documento (Salton; McGill, 1983). De forma geral, é ela quem torna os documentos acessíveis e capazes de serem compreendidos (Cavalcanti, 2010).
Na perspectiva da Ciência da Informação, a representação está intimamente ligada à ideia de ordenação, especialmente no que diz respeito às formas de organizar a informação e o conhecimento. A representação nesse campo sempre esteve ligada ao trabalho de possibilitar o acesso às informações contidas nas diversas coleções de bibliotecas, arquivos e museus, seja em formato impresso, eletrônico ou digital (Sales; Albuquerque; Pinto, 2018). Assim, a representação busca garantir o acesso ao conteúdo dos documentos, permitindo seu uso e promovendo a construção de novos conhecimentos.
Com base nesse entendimento, a representação enfrenta novos desafios no contexto da cultura digital, se adaptando para responder às demandas socioinformacionais e infoculturais características da sociedade em rede (Albuquerque; Gaudêncio; Santos, 2019). Além de ser uma prática operacional, a representação se consolida como um campo de estudos teóricos e aplicados com objetivo de abordar os desafios e impactos da informação na cultura pós-moderna, promovendo o acesso aos registros informacionais e contribuindo para que a sociedade compreenda e utilize esse conhecimento (Albuquerque; Gaudêncio; Santos, 2019).
Dessa forma, a representação da informação desempenha um papel indispensável na organização, recuperação, acesso e uso dos registros do conhecimento e, para isso, são desenvolvidos processos, produtos e ferramentas que atendem a esses objetivos (Albuquerque; Gaudêncio; Santos, 2019).
Portanto, sem a representação e suas múltiplas perspectivas sobre o mundo, corre-se o risco de exclusão em uma sociedade altamente complexa, marcada por dinâmicas multifacetadas e pela busca por satisfação imediata sob diferentes óticas (Albuquerque; Gaudêncio; Santos, 2019). Assim, consideramos a representação da informação uma ponte para o acesso ao conhecimento e a inclusão em uma sociedade em constante transformação.
REFERÊNCIAS
ALBUQUERQUE, M. E. B. C. de; GAUDÊNCIO, S. M.; SANTOS, R. F. dos. Reflexões teóricas em Representação da Informação. In: ALBUQUERQUE, M. E. B. C. de; MARTINS, G. K.; MOTA, D. A. R. (orgs.). Organização e Representação da Informação e do Conhecimento: intersecções teórico-sociais, João Pessoa: Editora UFPB, 2019. Disponível em: https://www.editora.ufpb.br/sistema/press5/index.php/UFPB/catalog/view/355/577/3036
ARAÚJO, C. A. Representação da informação em ambientes digitais. Ciência da Informação, v. 41, n. 3, p. 67-79, 2012.
CAVALCANTI, C. F. Representação da informação: uma análise teórica. Revista de Biblioteconomia e Ciência da Informação, v. 7, n. 2, p. 125-135, 2010.
LANCASTER, F. W. Indexação e resumos: teoria e prática. 3. ed. Brasília: Briquet de Lemos, 2004.
SALES, O. M. M.; ALBUQUERQUE, M. E. B. C.; PINTO, V. B. O conceito de representação no contexto da Ciência da Informação: uma revisão sistemática da literatura. Revista de Saúde Digital e Tecnologias Educacionais, Fortaleza, CE, v. 3, número especial, p. 70-81. 2018. Disponível em: https://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/37864/1/2018_art_ommsales.pdf
SALTON, G.; McGILL, M. J. Introduction to modern information retrieval. New York: McGraw-Hill, 1983.
Dando continuidade à nossa série "Acrônimo", hoje discutiremos a letra "I", que se refere à Interoperabilidade. A Organização Internacional de padrões (ISO) em sua norma 25964-2 traz sua definição como uma habilidade de dois ou mais sistemas ou componentes permutarem e consumirem entre si suas informações (ISO, 2013). É importante nos atentarmos que ela ocorre sem que haja uma dependência tecnológica entre eles, objetivando um desenvolvimento consistente de serviços que se encontram em contextos, áreas do conhecimento e organizações diversas (Weiss; Brascher, 2023).
É possível encontrar diversos níveis de interoperabilidade, contudo podemos considerar três principais: o técnico, o organizacional e o semântico (Weiss; Brascher, 2023). A primeira camada seria a técnica, onde ocorre a integração entre os sistemas e plataformas de diferentes entidades (DCMI, 2004). O organizacional é voltado para o alinhamento de processos e políticas entre instituições que interoperam entre si e por fim, a semântica, que possui uma importância maior para a Ciência da Informação, é a responsável por garantir a interpretação consistente dos dados, ou seja, que eles consigam se comunicar entre si independente da entidade, ou disciplina, que colete e/ou forneça os dados (DCMI, 2004).
Sendo a interoperabilidade uma forma de facilitar o intercâmbio de informações e a cooperação entre serviços (Sayão, 2007), no contexto das bibliotecas digitais abertas, a interoperabilidade é considerada uma das principais preocupações no desenvolvimento de sistemas que operam em rede (Sayão, 2007).
A interoperabilidade também é abordada no âmbito da Ciência Aberta e dos repositórios de dados de pesquisa, visto que esses repositórios são considerados ferramentas essenciais para a organização, tratamento, preservação e disseminação de informações científicas. Entretanto, devido à grande variedade de modelos de descrição de dados gerados em diferentes áreas do conhecimento, torna-se necessário estudar os padrões existentes. E quando se estabelece um conjunto central de descrições, permitindo que especificidades sejam tratadas por meio de pequenas extensões, torna-se possível viabilizar a interoperabilidade dos repositórios de dados de pesquisa em diversos níveis (Paganine, 2020).
Em suma, com a geração de dados de pesquisa acompanhando o crescimento exponencial de registros e dados em nível global, fazer ciência hoje implica manipular, armazenar e compartilhar esses dados (Barbosa, 2018), lidando com grandes volumes de informações em diferentes formatos e repositórios.
Apesar dos avanços, ainda há desafios para garantir o compartilhamento eficaz dos dados. Problemas como a falta de padronização de formatos e semânticas dificultam a colaboração entre pesquisadores de diferentes áreas. Nesse contexto, a interoperabilidade entre sistemas e ambientes heterogêneos torna-se fundamental para unificar e dar sentido aos dados compartilhados por instituições, grupos de pesquisa e repositórios (Barbosa, 2018).
REFERÊNCIAS
BARBOSA, N. T. A interoperabilidade semântica em repositórios institucionais de dados de pesquisa. Estudos da Informação, 2018. Disponível em: https://estudosdainformacao.wordpress.com/wp-content/uploads/2018/06/a-interoperabilidade-semantica-em-repositorios2.pdf
DUBLIN CORE METADATA INITIATIVE [DCMI]. Dublin Core Metadata Element Set, Version 1.1: Reference Description. 2004. Disponível em: https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dces/.
INTERNATIONAL STANDARD ORGANIZATION [ISO]. ISO 25964-2:2013: Thesauri and interoperability with other vocabularies, Part 1 - Interoperability with other vocabularies. Geneve: International Standard Organization, 2013.
PAGANINE, Lucas. et al. Padrões de interoperabilidade para repositórios de dados de pesquisa. Brasília, DF: IBICT, 2020. 44 p. Disponível em: https://livroaberto.ibict.br/bitstream/123456789/1085/2/Padr%C3%B5es%20de%20interoperabilidade%20para%20reposit%C3%B3rios%20de%20dados%20de%20pesquisa%20OGP.pdf
SAYÃO, L. F. Padrões para bibliotecas digitais abertas e interoperáveis. Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia, v. 2, n. 2, 2007. Disponível em: https://www.brapci.inf.br/#/v/238282
WEISS, L. C.; BRÄSCHER, M.. INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA: UMA ANÁLISE SOB A PERSPECTIVA DA ABORDAGEM ONTOLÓGICA DE QUINE. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 28, p. e26457, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1981-5344/26457
Podemos considerar a eScience uma nova era da pesquisa científica onde ela é orientada para dados, também chamado de quarto paradigma, marcada pelo uso e produção intensiva de dados, e que são essenciais para enfrentar os desafios científicos do século XXI. De acordo com Hey, Tansley e Tolle (2009), o conceito surgiu nos anos 2000, motivado pela necessidade de lidar com grandes volumes de dados em áreas como bioinformática, astronomia e ciências climáticas, tendo projetos como o do Genoma Humano, que comprovou como a Ciência pode ser acelerada com a ajuda da computação avançada.
Para que a eScience ocorra, utilizam-se ferramentas tecnológicas avançadas como supercomputadores, computação em nuvem e infraestruturas em grid (grade), que permitem o processamento de dados em larga escala. Além disso, também temos nela as redes globais de supercomputadores, que aceleram a pesquisa colaborativa e possibilitam simulações e análises de big data.
De acordo com Appel (2014), o uso do termo eScience refere-se a uma abordagem científica que utiliza intensivamente dados e promove a colaboração através de plataformas de pesquisa baseadas em computação avançada, ou seja, a eScience envolve o uso intensivo de dados e infraestrutura tecnológica para facilitar a colaboração entre cientistas, abrangendo "o uso intensivo de dados na pesquisa científica, o uso de infraestrutura tecnológica para a colaboração entre cientistas e os processos de colaboração científica em si, mediados pelas tecnologias."
Appel (2014) observa que para viabilizar a eScience, é necessário uma infraestrutura que suporte a colaboração em torno de problemas complexos, que geram ou demandam uma grande quantidade de dados, considerando a quantidade de dados produzidos em grande escala associados à natureza da pesquisa científica. Esses dados devem ser armazenados de forma eficaz para uso futuro; o processamento e a análise precisam ser feitos de maneira distribuída ou em várias localidades, o que apresenta novos desafios para as colaborações científicas.
No aspecto da CI, Sales e Sayão (2023) observam que a conexão entre eScience e Ciência da Informação está nas dimensões epistemológicas, tecnológicas e sociológicas da representação que se manifestam através de metadados, isto é, o big metadado - conceito dos autores que faz um paralelo com o conceito de big data - cria uma conexão entre a eScience e a CI, sendo que para além da necessidade da curadoria dos objetos de pesquisa, é necessário também uma gestão FAIR específica para os metadados.
Considera-se também a relação da eScience com a Ciência da Informação no aspecto da gestão de grandes volumes de dados e da organização, bem como, da acessibilidade dos dados para futuras gerações.
REFERÊNCIAS
APPEL, A. L. A e-Science e as atuais práticas de pesquisa científica. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) - Escola de Comunicação, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 90p. 2014. Disponível em:https://ridi.ibict.br/bitstream/123456789/872/1/Pesquisa_Andre_Appel_2014-06-26_final.pdf
ATKINS, D. et al. Revolutionizing Science and Engineering through Cyberinfrastructure: report of the National Science Foundation Blue-Ribbon Advisory Panel on Cyberinfrastructure. Washington, D.C.: National Science Foundation, 2003.
FOSTER, I. The Grid: a new infrastructure for 21st century science. Physics Today, v. 55, n. 2, p. 42-47, 2003.
HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. (Ed.). The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Redmond: Microsoft Research, 2009.
SALES, L. F.; SAYÃO, L. F. Conectando a eScience à Ciência da Informação: o big metadado científico e suas funcionalidades. Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência da Informação, Campinas, v. 21, 2023. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rdbci/a/W3Gz6NtqY7GhWFwcKFrmckQ/
Vocês já observaram que a tecnologia desempenha um papel importante na gestão, organização e disseminação da informação? Adicionando ainda os grandes volumes de dados gerados em massa e a necessidade de organizá-los, compartilhá-los, coletá-los, tratá-los e analisá-los?
É notório que os séculos XX e XXI, transformaram a sociedade e a ciência. A revolução das Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) mudou completamente como nos comunicamos e produzimos conhecimento.
Para melhor compreender a relação entre a tecnologia e os campos da Biblioteconomia e Ciência da Informação, faremos uma breve viagem no tempo para acompanhar a evolução da área ao longo dos anos.
A Tecnologia da Informação começou com o computador integrador numérico eletrônico (ENIAC) em 1945, marcando o início da era digital e revolucionando a computação (Ceruzzi, 2003). Nos anos 1960 e 1970, o microprocessador e a ARPANET – predecessora da internet – transformaram a TI.
A década de 1960 marcou também o início da automação das bibliotecas, quando o uso de computadores passou a ser explorado nas bibliotecas, especialmente para atividades de catalogação e controle de acervos. Como observou Saracevic, em 2004, a evolução histórica da biblioteca digital teve início nos anos 1960, com um crescimento acentuado na década de 1990. No Brasil, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) foi a primeira instituição a automatizar os serviços de sua biblioteca (Viana, 2016).
Já nos anos 1980, os computadores pessoais (PCs) ficaram populares, e nos 1990, a Web democratizou a informação, oferecendo acesso global (Berners-Lee, 2000).
Na ciência, esses avanços tecnológicos permitem coletar e armazenar uma quantidade enorme de dados, facilitando experimentos e o compartilhamento de informações (Hey; Tansley; Tolle, 2009; Sayão; Sales, 2017).
Vale considerar que no meio digital, a ciência depara-se com uma nova problemática, como observaram Sayão e Sales (2012): o da gestão de dados de pesquisa que, em um mundo digital, interligado por redes de computadores e que abrangem um fluxo de dados advindos de diferentes fontes, são gerados, processados e compartilhados, carecendo de gestão adequada em meio ao volume de dados produzidos em larga escala; discutiremos mais sobre isso na letra E da sigla BRIET que se refere a eScience.
É dessa maneira, por fim, que a tecnologia se apresenta como facilitadora na melhoria dos serviços informacionais nos campos da Biblioteconomia e Ciência da Informação.
REFERÊNCIAS
BERNERS-LEE, T. Weaving the Web: The Original Design and Ultimate Destiny of the World Wide Web by Its Inventor. Harper, 2000.
CERUZZI, P. E. A History of Modern Computing. MIT Press, 2003.
HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft Research, 2009.
SARACEVIC, T. Evaluation of digital libraries: An overview. In: DELOS Workshop on the Evaluation of Digital Libraries, 2004, Padova: University of Padua, 2004.
SAYÃO, L. F.; SALES, L. F. Curadoria digital: um novo patamar para preservação de dados digitais de pesquisa. Informação & Sociedade: Estudos, João Pessoa, v. 22, n. 3, p. 179-191, set./dez., 2012.
SAYÃO, L. F.; SALES, L. F. Repositórios de dados científicos: uma visão sobre o estado da arte. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 22, n. 3, p. 162-182, 2017.
VIANA, M. M. M. Uma breve história da automação de bibliotecas universitárias no Brasil e algumas perspectivas futuras. Revista Ibero-americana de Ciência da Informação, Brasília, v. 9, n. 1, p. 43-86, 2016.
Você já se perguntou o que é gestão de dados de pesquisa? E, afinal, o que são os dados de pesquisa?
Para responder a esta última pergunta, em 2019 os pesquisadores Sayão e Sales definiram dado de pesquisa como sendo "todo e qualquer tipo de registro coletado, observado, gerado ou usado pela pesquisa científica, tratado e aceito como necessário para validar os resultados de pesquisa pela comunidade científica".[1]
De acordo com os autores, os dados de pesquisa podem ser gerados para diferentes propósitos, por diferentes comunidades científicas, por meio de diferentes processos e, igualmente, podem ser descritos de muitas formas, refletindo as várias faces das atividades científicas e seu alto grau de diversidade.[2] Para melhor exemplificar, os dados de pesquisa vão desde entrevistas à fórmulas matemáticas, números, imagens, streaming de vídeo ou áudio, software ou até visualização de dados, isto é, gráficos, diagramas, tabelas etc.[1][2]
Em resumo, os dados de pesquisa aparecem das mais variadas formas, de acordo com sua área. Na medicina, por exemplo, temos imagens, prontuários e resultados de exames. Já nas artes, temos cadernos de artista, roteiros e esboços. Todos esses exemplos se configuram como dados de pesquisa. Assim como conversas gravadas são dados de pesquisa para sociólogos e, amostras de rochas são dados de pesquisa para um geomorfologista.[1]
No entanto, os dados de pesquisa não falam por si. É necessário que exista uma descrição detalhada sobre onde, como e quando eles foram obtidos[3,4]; isso porque, sem uma descrição detalhada, os dados de pesquisa se tornam apenas dados brutos incompreensíveis e sem tratamento.
É nesse âmbito que a gestão de dados de pesquisa se encontra para solucionar esse problema, atuando na etapa de planejamento do projeto de pesquisa até a etapa de finalização da pesquisa.[3]
É na fase inicial em que se planeja a pesquisa, elabora o projeto de pesquisa, o plano de gestão de dados que deve considerar como os seus dados serão cuidados durante o desenvolvimento do projeto, como serão arquivados, preservados e compartilhados.[3,4]
Enquanto a pesquisa está sendo realizada, tem-se a coleta/geração de dados, análise, entre outros fatores que contemplam a segunda fase da gestão de dados; até sua última fase, na qual a pesquisa está finalizada, resultando em um conjunto de dados que será avaliado e depositado em um repositório ou banco de dados. Esses dados são catalogados, publicados e preservados a longo prazo para compartilhamento, acesso e reuso para as futuras gerações.[3]
Dito isso, uma adequada gestão de dados durante todo o transcorrer da pesquisa permitirá que os dados da pesquisa estejam planejados, organizados e documentados para que sejam compreendidos por pesquisadores e tenham sua proveniência comprovada.[4]
Também permitirá que os dados estejam armazenados de forma segura e preservados para usos atuais e futuros, sejam compartilhados, acessados e reusados para novas pesquisas; possam ser publicados, citados, além de estarem alinhados às políticas das agências de fomento e da instituição do pesquisador, respeitando os princípios éticos e legais pertinentes. E, ainda, seguindo essas orientações, os dados poderão estar linkados com outros materiais de pesquisa como artigos, teses e por fim, outros conjuntos de dados.[4]
Conclui-se que os tratamentos de gestão vinculados aos dados de pesquisa viabilizam identificação, localização, acesso, disponibilização, segurança e preservação digital aos dados, atribuindo valores aos dados, tornando-os disponíveis para uso, compreendidos e aptos para reuso em novos contextos de pesquisa por demais pesquisadores.
REFERÊNCIAS
[1] SALES, L. F.; SAYÃO, L. F. Uma proposta de taxonomia para dados de pesquisa. Conhecimento em Ação, Rio de Janeiro, v. 4, n. 1, jan/jun. 2019. https://revistas.ufrj.br/index.php/rca/article/view/26337
[2] SAYÃO, L. F.; SALES, L. F. Afinal, o que é dado de pesquisa? Biblos: Revista do Instituto de Ciências Humanas e da Informação, Rio Grande, v. 34, n. 02, p. 32-51, jul./dez. 2020. ISSN 2236-7594. DOI: https://doi.org/10.14295/biblos.v34i2.11875
[3] SAYÃO, L. F.; SALES, L. Guia de Gestão de dados de pesquisa para bibliotecários e pesquisadores. Rio de Janeiro: CNEN, 2015.
[4] SAYÃO, L. F.; SALES, L. F. Dados de pesquisa: quem ama cuida. Rio de Janeiro: CNEN, 2019. https://livroaberto.ibict.br/bitstream/123456789/1083/2/cartilha%20dados%20de%20pesquisa.pdf
IBICTCAST: O que são os princípios FAIR? Luana Sales fala sobre os princípios FAIR. [Locução de]: M. Braga e Luana Sales. [S.l.]: IBICT, 3 maio 2022. Podcast. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=bWE1M9QgeJ4. 22min 21 seg.
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