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Manual de Estilo

!!! TIP"EM CONSTRUÇÃO: isto é apenas uma protótipo inicial"

Nessa seção são listados os padrões do manual de estilo e diretrizes de dados que estão sendo construídas para o INCT-LABPLAN. Seguir estes padrões é de grande importância para garantir a qualidade dos metadados e, em última instância, dos dados. O objetivo é alimentar a plataforma de forma consistente, segura e padronizada, garantindo que os dados sejam fáceis de encontrar, acessar e reutilizar.

Nomeação de Conjuntos de Dados e Tabelas

A nomeação padronizada é o primeiro passo para a organização do nosso catálogo. O Dataset no CKAN é o contêiner que agrupa informações sobre um mesmo tema. Os Recursos são os arquivos dentro de um Dataset.

  • Padrão para Título do Dataset (CKAN): O título deve ser claro, descritivo e seguir o formato: EIXO<N> - <Tema Principal> - <Escala Geográfica> - <Período>

    • Exemplo: EIXO4 - Desigualdade de Renda - Municípios Brasileiros - 2010-2020

  • Padrão para Nomes de Arquivos (Recursos): Os nomes dos arquivos devem ser concisos, em letras minúsculas, sem espaços ou caracteres especiais, e incluir um indicador de versão. v<versao>_<tema>_<detalhe>.<extensao>

    • Exemplo: v1.1_renda_media_municipios.csv
    • Justificativa: O versionamento no nome do arquivo é crucial para o rastreamento de correções e atualizações, como demonstrado no caso de uso sobre o histórico de mudanças.

Tipagem dos Dados

A consistência na tipagem dos dados é fundamental para permitir a integração e análise de diferentes fontes de dados.

  • Datas: Devem seguir o padrão internacional ISO 8601: AAAA-MM-DD.
  • Códigos Geográficos: Códigos do IBGE para municípios, estados, etc., devem ser tratados como texto (string) para preservar zeros à esquerda, ou como numérico (integer) quando não houver esse risco. A escolha deve ser documentada.
  • Valores Numéricos: O separador decimal deve ser sempre o ponto (.).
  • Dados Geoespaciais: O sistema de coordenadas de referência deve ser sempre explicitado nos metadados. O padrão para o projeto é SIRGAS2000 (EPSG:4674).

Padrão de Nomenclatura de Colunas

A padronização dos nomes das colunas (variáveis) nos arquivos de dados evita erros de programação e facilita a compreensão.

  • Formato: Utilizar snake_case, ou seja, todas as letras minúsculas, com palavras separadas por underscore (_).
  • Regras: Não utilizar espaços, acentos, cedilha ou caracteres especiais (e.g., ç, ~, ^).
  • Exemplos:
    • Correto: populacao_total_2022, renda_media_domiciliar
    • Incorreto: População Total 2022, Renda Média/Domicílio

Padrão de Descrição das Colunas

Cada Recurso de dados tabulares (ex: CSV, Excel) deve ser acompanhado de um dicionário de variáveis. Este dicionário pode ser um arquivo de texto (.md) ou CSV incluído como um Recurso adicional dentro do mesmo Dataset.

O dicionário deve conter, no mínimo: * nome_da_coluna: O nome exato da coluna no arquivo. * descricao: Explicação clara do que a variável representa. * tipo_de_dado: O tipo de dado (ex: Texto, Inteiro, Decimal, Data). * unidade_de_medida: Se aplicável (ex: Metros, Reais, Porcentagem).

Padrão de Documentação da Metodologia

A reprodutibilidade é um pilar da governança. A documentação da metodologia garante que os resultados possam ser validados e replicados.

  • A documentação primária da metodologia é o próprio script R utilizado para o tratamento dos dados.
  • O link para o script R ou para o repositório GitHub correspondente deve ser um campo de metadado obrigatório no Dataset do CKAN.
  • O repositório no GitHub deve conter um arquivo README.md que descreva o objetivo do script, as fontes de dados brutas utilizadas e o Dataset resultante no CKAN.

Padrão de Estrutura do Script R

Para facilitar a revisão por pares e a compreensão, todo script R deve seguir uma estrutura mínima: 

# ===================================================================
# CABEÇALHO
# Título: Script para tratamento de dados de população municipal
# Autor: [Nome do Pesquisador]
# Eixo: Eixo 4
# Data: 2025-09-12
# Link do Dataset no CKAN: [https://ai-scholar.tech/en/articles/dataset/personalized_image_aesthetics_assessment_dataset](https://ai-scholar.tech/en/articles/dataset/personalized_image_aesthetics_assessment_dataset)
# ===================================================================

# 1. CARREGAMENTO DE PACOTES
library(dplyr)
library(readr)

# 2. DEFINIÇÃO DE CONSTANTES E PARÂMETROS
ANO_CENSO <- 2022
CAMINHO_DADOS_BRUTOS <- "dados/brutos/pop_bruta.csv"
CAMINHO_DADOS_TRATADOS <- "dados/tratados/v1_populacao_municipios_2022.csv"

# 3. CARGA DE DADOS
dados_brutos <- readr::read_csv(CAMINHO_DADOS_BRUTOS)

# 4. TRATAMENTO E LIMPEZA DOS DADOS
# [Código de manipulação dos dados]

# 5. EXPORTAÇÃO DOS DADOS TRATADOS
readr::write_csv(dados_tratados, CAMINHO_DADOS_TRATADOS)