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Dataset Timeline Covid-19

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DataCite Commons2025-04-24 更新2024-07-13 收录
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https://aleia.ibict.br//citation?persistentId=doi:10.48472/aleia/Y7FXK8
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资源简介:
O projeto Timeline Covid-19 tem como objetivo produzir, através da recuperação de informações online, notícias veiculadas pela grande mídia e pelas instituições federais a respeito de acontecimentos e fatos ocorridos em solo brasileiro ligados à Covid-19. Consiste em uma linha do tempo iniciada no dia 26 de fevereiro de 2020, data da confirmação do primeiro caso do novo coronavírus no Brasil, e não possui uma data final pré-definida, continuando a ser alimentada até o momento [24 mar 2022]. A planilha é o dataset base para a Timeline (usando tecnologia Timeline JS do KnightLab da Northwestern University, EUA) publicada no portal do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações no combate à COVID-19 <http://covid19.mctic.gov.br/graf/>. Neste dataset está presente o conteúdo da linha do tempo completa. Na planilha, as colunas de A a I são relacionadas à data de início e encerramento de um evento. Como a proposta da linha do tempo é tratar de notícias diárias, apenas uma data foi mantida para marcar seu acontecimento e não denotar sua continuidade. As demais colunas consistem em: <ul> <li>Headline: o título da notícia, sintetiza o conteúdo da reportagem e o exibe nas duas seções da linha do tempo;</li> <li>Text: uma breve sinopse ou descrição do que trata a notícia para ser exibida no detalhamento da linha do tempo;</li> <li>Media: link para a imagem exibida na descrição da notícia presente na segunda seção;</li> <li>Media Credit: indicação do veículo de informação que publicou a notícia referendada;</li> <li>Media Caption: link para a notícia publicada;</li> <li>Background: código para a cor a ser utilizada no fundo da seção inferior da linha do tempo.</li> </ul> Disponibilizamos aqui atualizações da planilha onde cada versão é mais completa que sua antecessora. Além disso, também promovemos o trabalho de troca dos links que quebraram ao longo do tempo.
提供机构:
Aleia
创建时间:
2022-08-05
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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