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Previous issue date: 2018-02-28 === Contemporary science is characterized by a large volume of data, a consequence of the growing complexity of research problems, increasingly requiring collaboration between interdiscipli-nary and inter institutional groups. In this context, the Technology of Information has been playing a relevant role in the provision of environments that enable this dynamic work. This dissertation analyzed electronic science (e-Science) platforms components available today and listed a set of indicators, involving hybrid architectures, that are able to efficiently meet the needs for scientific data management in a specific context: one research program for the Am-azon. The method used to analyze the collected data through semi-structured interviews focused on the categorization of information, by being the basis for the proposed indicators, using Con-tent Analysis techniques. === A ciência contemporânea caracteriza-se pelo grande volume de dados, reflexo da crescente complexidade dos problemas de pesquisa, exigindo cada vez mais a colaboração entre grupos interdisciplinares e interinstitucionais. Nesse contexto, a Tecnologia da Informação vem tendo papel relevante na oferta de ambientes que viabilizem essa dinâmica de trabalho. Esta disserta-ção analisou componentes de plataformas da ciência eletrônica (e-Science) hoje disponíveis e elencou um conjunto de indicadores, envolvendo arquiteturas híbridas, que são capazes de aten-der, de forma eficiente, as necessidades para gestão de dados científicos em um contexto espe-cífico: um programa de pesquisa para a Amazônia. O método utilizado para analisar os dados coletados por meio de entrevistas semiestruturadas, concentrou-se na categorização das infor-mações, sendo estas a base para proposta dos indicadores, utilizando técnicas da Análise de Conteúdo.
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