Título:	Pesquisa agropecuária no contexto da e-science: monitoramento de temas e plataformas de data science.
Autor:	BAMBINI, M. D. BONACELLI, M. B. M. HIGA, R. H.
Afiliación:	MARTHA DELPHINO BAMBINI, CNPTIA; MARIA BEATRIZ MACHADO BONACELLI, IG/Unicamp; ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA.
Año:	2018
Referencia:	In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 56., 2018, Campinas. Transformações recentes na agropecuária brasileira: desafios em gestão, inovação, sustentabilidade e inclusão social: anais. Brasília, DF: SOBER, 2018. Não paginado.
Descripción:	Resumo. A e-Science é um novo paradigma da exploração científica, que envolve a coleta, análise, armazenamento de grandes volumes de dados e requer uma infraestrutura computacional robusta e distribuída, para pesquisas colaborativas. A pesquisa agropecuária pode se beneficiar muito desta nova abordagem. Este artigo apresenta um mapeamento não-exaustivo de temas de pesquisa agropecuária intensiva em dados e um benchmarking de facilities nacionais e internacionais relacionadas ao assunto. Em um ambiente de grande velocidade de mudanças tecnológicas, estudos de monitoramento e de benchmarking são essenciais para acompanhar as tendências da fronteira do conhecimento e embasar políticas públicas com foco estratégico e de longo prazo. Entre os resultados, aponta-se a necessidade de que as organizações brasileiras de pesquisa agropecuária aparelhem-se em termos de recursos computacionais e competências, seja por aquisição ou estabelecendo parcerias com centros de pesquisa nacionais e internacionais. Ainda existem muitos desafios de cunho tecnológico, de aprendizado e institucionais relacionados à Ciência Intensiva em Dados mas, para que o Brasil possa manter sua liderança tecnológica em agricultura tropical, há que se abrir novas frentes de investigação para participar ativamente da revolução da e-Science agrícola.
Thesagro:	Agricultura
NAL Thesaurus:	Agricultural research Agriculture
Palabras clave:	Ciência de dados Agropecuária Pesquisa agropecuária Data science E-science
ISBN:	978-85-98571-17-1
Notas:	Sober 2018.
Tipo de Material:	Artigo em anais e proceedings
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)