Governança de dados científicos e política de autoria em projetos ambientais de pesquisa e inovação transdisciplinares (Revista Espinhaço, 2025)
A governança eficaz de dados científicos e atribuição equitativa de autoria são essenciais para o sucesso de iniciativas de pesquisa transdisciplinares em larga escala. Com base em nossa experiência em dois programas principais — o “Programa de Diagnóstico de Danos após o desastre da barragem de Brumadinho” na bacia do rio Paraopeba (PDD) e o projeto “IBI UHE-Furnas & UFMG” na bacia do rio Grande —, cada um envolvendo centenas de pesquisadores da academia, indústria e sociedade civil, desenvolvemos e implementamos um modelo abrangente de governança. Os componentes centrais incluem: (1) coleta de dados de campo com protocolos padronizados, que são curados para manter consistência, confiabilidade e reprodutibilidade; e (2) uma política estruturada de autoria, que deve ser o mais objetiva possível e garantir a distribuição justa de créditos entre os participantes. Assim, desenvolvemos uma política baseada na taxonomia CRediT, exigindo pelo menos quatro funções de contribuição (incluindo obrigatoriamente a redação) para elegibilidade de autoria, e oferecendo coautoria àqueles que cumprirem esse critério. Um Comitê Científico diverso supervisiona a revisão de propostas, gerencia conflitos de interesse e previne pesquisas redundantes. Todos os manuscritos devem passar por submissão centralizada e utilizar apenas conjuntos de dados validados, enquanto agradecimentos e declarações de conformidade seguem as normas pertinentes de proteção de dados e ética. A implementação deste modelo esclareceu os papéis dos colaboradores, mitigou práticas de autoria fantasma e presenteada, promoveu uma distribuição transparente de trabalho e aumentou a inclusão, especialmente de pesquisadores em início de carreira e de grupos sub-representados. Nossos resultados demonstram que uma política de governança e autoria deliberadamente flexível, porém rigorosa, pode equilibrar autonomia, justiça e responsabilidade. Este modelo oferece um plano replicável para outros programas colaborativos de pesquisa que busquem manter com justiça a integridade, promover a diversidade e acelerar descobertas científicas confiáveis.