Trilha do Desenvolvedor: DSpace 2 (População Automatizada de Metadados e Texto Completo)

2 apresentações:Preencher a Lacuna – Recuperação automatizada de texto completo de APIs abertas emergentesCillian Joy (1), Bram Luyten (2)(1) Universidade de Galway, Irlanda; (2) AtmirePreencher um repositório aberto com metadados de alta qualidade e consistentes é uma tarefa substancial. O desafio se torna ainda mais difícil quando os registros também precisam ser enriquecidos com o texto completo correspondente em grande escala, principalmente quando os autores não estão envolvidos nos fluxos de trabalho de depósito. Em 2025, a Universidade de Galway e a Atmire desenvolveram e implantaram um fluxo de trabalho baseado em DOI para enriquecer registros de repositório apenas com metadados com links de texto completo abertos. A ferramenta consulta múltiplos serviços abertos usando o DOI, seleciona o candidato a texto completo mais credível e registra tanto a proveniência quanto os resultados para apoiar a revisão e o relatório. Em produção, essa abordagem identificou e anexou milhares de PDFs de texto completo com mínima intervenção manual, enquanto ressaltava casos que requerem acompanhamento devido a redirecionamentos, páginas de destino inconsistentes ou sinais de licenciamento pouco claros. A implementação é projetada para ser extensível, com fontes adicionais e regras de políticas locais adicionadas conforme necessário. A sessão demonstrará a versão do Google Apps Script e Google Sheets, descreverá as principais compensações de design (precisão, cobertura, validação e limitação de taxa) e compartilhará uma abordagem que outras equipes de repositórios podem adaptar à sua própria infraestrutura. As fontes atualmente suportadas incluem OpenAIRE, Unpaywall, CORE e OpenAlex.Reduzindo Barreiras: Automatizando a Extração de Metadados em Formulários de Submissão para Repositórios DSpaceJosé Carvalho, Carlos Silva, Paulo Lima, Henrique Malheiro, Pedro Pinto, Tiago OliveiraKEEP Solutions, PortugalÀ medida que os repositórios digitais evoluem na interseção de pessoas, práticas e tecnologias emergentes, o ônus da entrada manual de metadados continua sendo uma barreira significativa para a disseminação oportuna de pesquisa aberta. Este trabalho apresenta uma integração inovadora para a plataforma DSpace projetada para agilizar o processo de submissão por meio da extração automatizada de metadados. A funcionalidade proposta aproveita uma API externa alimentada por Inteligência Artificial (IA) para analisar documentos carregados em tempo real. Ao identificar e mapear dados bibliográficos chave diretamente do conteúdo do arquivo, o sistema preenche automaticamente os formulários de submissão, reduzindo erros humanos e carga cognitiva para os depositantes. Central para esse desenvolvimento estão duas considerações críticas: interoperabilidade e privacidade. A arquitetura utiliza uma estrutura de API flexível que permite ao repositório solicitar serviços de vários provedores externos, garantindo que o sistema permaneça adaptável a futuras mudanças tecnológicas. Além disso, a integração é construída com uma abordagem de "privacidade por design", assegurando que dados de arquivos sensíveis sejam tratados de forma segura durante a fase de análise de IA. Ao automatizar a "prática" de entrada de dados, esse recurso nos aproxima de um ecossistema "Aberto para Todos", onde os pesquisadores podem se concentrar na disseminação em vez da administração, promovendo, em última instância, um ambiente de repositório mais eficiente e inclusivo.