abstract: This dissertation advances spatial decision support system development theory by using a geodesign approach to evaluate design alternatives for such systems, including the impacts of the spatial model, technical spatial data, and user interface tools. These components are evaluated with a case study spatial decision support system for watershed management in the Niantic River watershed in Connecticut, USA. In addition to this case study, this dissertation provides a broader perspective on applying the approach to spatial decision support systems in general. The spatial model presented is validated, the impacts of the model are considered. The technical spatial data are evaluated using a new method developed to quantify data fitness for use in a spatial decision support system. Finally, the tools of the user interface are assessed by applying a conceptual framework and evaluating the resulting tools via user survey. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Geography 2014

The increasing availability of digitized biodiversity data worldwide, provided by an increasing number of sources, and the growing use of those data for a variety of purposes have raised concerns related to the \"fitness for use\" of such data and the impact of data quality (DQ) on outcomes of analyses, reports and decisions making. A consistent approach to assess and manage DQ is currently critical for biodiversity data users. However, achieving this goal has been particularly challenging because of the idiosyncrasies inherent to the concept of quality. DQ assessment and management cannot be suitably carried out if we have not clearly established the meaning of quality according to the data user\'s standpoint. This thesis presents a formal conceptual framework to support the Biodiversity Informatics (BI) community to consistently describe the meaning of data \"fitness for use\". Principles behind data fitness for use are used to establish a formal and common ground for the collaborative definition of DQ needs, solutions and reports useful for DQ assessment and management. Based on the study of the DQ domain and its contextualization in the BI domain, which involved discussions with experts in DQ and BI in an iterative process, a comprehensive framework was designed and formalized. The framework defines eight fundamental concepts and 21 derived concepts, organized into three classes: DQ Needs, DQ Solutions and DQ Report. The concepts of each class describe, respectively, the meaning of DQ in a given context, the methods and tools that can serve as solutions for meeting DQ needs, and reports that present the current status of quality of a data resource. The formalization of the framework was presented using conceptual maps notation and sets theory notation. In order to validate the framework, we present a proof of concept based on a case study conducted at the Museum of Comparative Zoology of Harvard University. The tools FP-Akka Kurator and the BDQ Toolkit were used in the case study to perform DQ measures, validations and improvements in a dataset of the Arizona State University Hasbrouck Insect Collection. The results illustrate how the framework enables data users to assess and manage DQ of datasets and single records using quality control and quality assurance approaches. The proof of concept has also shown that the framework is adequately formalized and flexible, and sufficiently complete for defining DQ needs, solutions and reports in the BI domain. The framework is able of formalizing human thinking into well-defined components to make it possible sharing and reusing definitions of DQ in different scenarios, describing and finding DQ tools and services, and communicating the current status of quality of data in a standardized format among the stakeholders. In addition, the framework supports the players of that community to join efforts on the collaborative gathering and developing of the necessary components for the DQ assessment and management in different contexts. The framework is also the foundation of a Task Group on Data Quality, under the auspices of the Biodiversity Information Standards (TDWG) and the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and is being used to help collect user\'s needs on data quality on agrobiodiversity and on species distributed modeling, initially. In future work, we plan to use the framework to engage the BI community to formalize and share DQ profiles related to a number of other data usages, to recommend methods, guidelines, protocols, metadata schemas and controlled vocabulary for supporting data fitness for use assessment and management in distributed system and data environments. In addition, we plan to build a platform based on the framework to serve as a common backbone for registering and retrieving DQ concepts, such as DQ profiles, methods, tools and reports. / A crescente disponibilização de dados digitalizados sobre a biodiversidade em todo o mundo, fornecidos por um crescente número de fontes, e o aumento da utilização desses dados para uma variedade de propósitos, tem gerado preocupações relacionadas a \"adequação ao uso\" desses dados e ao impacto da qualidade de dados (QD) sobre resultados de análises, relatórios e tomada de decisões. Uma abordagem consistente para avaliar e gerenciar a QD é atualmente crítica para usuários de dados sobre a biodiversidade. No entanto, atingir esse objetivo tem sido particularmente desafiador devido à idiossincrasia inerente ao conceito de qualidade. A avaliação e a gestão da QD não podem ser adequadamente realizadas sem definir claramente o significado de qualidade de acordo com o ponto de vista do usuário dos dados. Esta tese apresenta um arcabouço conceitual formal para apoiar a comunidade de Informática para Biodiversidade (IB) a descrever consistentemente o significado de \"adequação ao uso\" de dados. Princípios relacionados à adequação ao uso são usados para estabelecer uma base formal e comum para a definição colaborativa de necessidades, soluções e relatórios de QD úteis para a avaliação e gestão de QD. Baseado no estudo do domínio de QD e sua contextualização no domínio de IB, que envolveu discussões com especialistas em QD e IB em um processo iterativo, foi projetado e formalizado um arcabouço conceitual abrangente. Ele define oito conceitos fundamentais e vinte e um conceitos derivados organizados em três classes: Necessidades de QD, Soluções de QD e Relatório de QD. Os conceitos de cada classe descrevem, respectivamente, o significado de QD em um dado contexto, métodos e ferramentas que podem servir como soluções para atender necessidades de QD, e relatórios que apresentam o estado atual da qualidade de um recurso de dado. A formalização do arcabouço foi apresentada usando notação de mapas conceituais e notação de teoria dos conjuntos. Para a validação do arcabouço, nós apresentamos uma prova de conceito baseada em um estudo de caso conduzido no Museu de Zoologia Comparativa da Universidade de Harvard. As ferramentas FP-Akka Kurator e BDQ Toolkit foram usadas no estudo de caso para realizar medidas, validações e melhorias da QD em um conjunto de dados da Coleção de Insetos Hasbrouck da Universidade do Estado do Arizona. Os resultados ilustram como o arcabouço permite a usuários de dados avaliarem e gerenciarem a QD de conjunto de dados e registros isolados usando as abordagens de controle de qualidade a garantia de qualidade. A prova de conceito demonstrou que o arcabouço é adequadamente formalizado e flexível, e suficientemente completo para definir necessidades, soluções e relatórios de QD no domínio da IB. O arcabouço é capaz de formalizar o pensamento humano em componentes bem definidos para fazer possível compartilhar e reutilizar definições de QD em diferentes cenários, descrever e encontrar ferramentas de QD e comunicar o estado atual da qualidade dos dados em um formato padronizado entre as partes interessadas da comunidade de IB. Além disso, o arcabouço apoia atores da comunidade de IB a unirem esforços na identificação e desenvolvimento colaborativo de componentes necessários para a avaliação e gestão da QD. O arcabouço é também o fundamento de um Grupos de Trabalho em Qualidade de Dados, sob os auspícios do Biodiversity Information Standard (TDWG) e do Biodiversity Information Facility (GBIF) e está sendo utilizado para coletar as necessidades de qualidade de dados de usuários de dados de agrobiodiversidade e de modelagem de distribuição de espécies, inicialmente. Em trabalhos futuros, planejamos usar o arcabouço apresentado para engajar a comunidade de IB para formalizar e compartilhar perfis de QD relacionados a inúmeros outros usos de dados, recomendar métodos, diretrizes, protocolos, esquemas de metadados e vocabulários controlados para apoiar a avaliação e gestão da adequação ao uso de dados em ambiente de sistemas e dados distribuídos. Além disso, nós planejamos construir uma plataforma baseada no arcabouço para servir como uma central integrada comum para o registro e recuperação de conceitos de QD, tais como perfis, métodos, ferramentas e relatórios de QD.

The increasing availability of digitized biodiversity data worldwide, provided by an increasing number of sources, and the growing use of those data for a variety of purposes have raised concerns related to the \"fitness for use\" of such data and the impact of data quality (DQ) on outcomes of analyses, reports and decisions making. A consistent approach to assess and manage DQ is currently critical for biodiversity data users. However, achieving this goal has been particularly challenging because of the idiosyncrasies inherent to the concept of quality. DQ assessment and management cannot be suitably carried out if we have not clearly established the meaning of quality according to the data user\'s standpoint. This thesis presents a formal conceptual framework to support the Biodiversity Informatics (BI) community to consistently describe the meaning of data \"fitness for use\". Principles behind data fitness for use are used to establish a formal and common ground for the collaborative definition of DQ needs, solutions and reports useful for DQ assessment and management. Based on the study of the DQ domain and its contextualization in the BI domain, which involved discussions with experts in DQ and BI in an iterative process, a comprehensive framework was designed and formalized. The framework defines eight fundamental concepts and 21 derived concepts, organized into three classes: DQ Needs, DQ Solutions and DQ Report. The concepts of each class describe, respectively, the meaning of DQ in a given context, the methods and tools that can serve as solutions for meeting DQ needs, and reports that present the current status of quality of a data resource. The formalization of the framework was presented using conceptual maps notation and sets theory notation. In order to validate the framework, we present a proof of concept based on a case study conducted at the Museum of Comparative Zoology of Harvard University. The tools FP-Akka Kurator and the BDQ Toolkit were used in the case study to perform DQ measures, validations and improvements in a dataset of the Arizona State University Hasbrouck Insect Collection. The results illustrate how the framework enables data users to assess and manage DQ of datasets and single records using quality control and quality assurance approaches. The proof of concept has also shown that the framework is adequately formalized and flexible, and sufficiently complete for defining DQ needs, solutions and reports in the BI domain. The framework is able of formalizing human thinking into well-defined components to make it possible sharing and reusing definitions of DQ in different scenarios, describing and finding DQ tools and services, and communicating the current status of quality of data in a standardized format among the stakeholders. In addition, the framework supports the players of that community to join efforts on the collaborative gathering and developing of the necessary components for the DQ assessment and management in different contexts. The framework is also the foundation of a Task Group on Data Quality, under the auspices of the Biodiversity Information Standards (TDWG) and the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and is being used to help collect user\'s needs on data quality on agrobiodiversity and on species distributed modeling, initially. In future work, we plan to use the framework to engage the BI community to formalize and share DQ profiles related to a number of other data usages, to recommend methods, guidelines, protocols, metadata schemas and controlled vocabulary for supporting data fitness for use assessment and management in distributed system and data environments. In addition, we plan to build a platform based on the framework to serve as a common backbone for registering and retrieving DQ concepts, such as DQ profiles, methods, tools and reports. / A crescente disponibilização de dados digitalizados sobre a biodiversidade em todo o mundo, fornecidos por um crescente número de fontes, e o aumento da utilização desses dados para uma variedade de propósitos, tem gerado preocupações relacionadas a \"adequação ao uso\" desses dados e ao impacto da qualidade de dados (QD) sobre resultados de análises, relatórios e tomada de decisões. Uma abordagem consistente para avaliar e gerenciar a QD é atualmente crítica para usuários de dados sobre a biodiversidade. No entanto, atingir esse objetivo tem sido particularmente desafiador devido à idiossincrasia inerente ao conceito de qualidade. A avaliação e a gestão da QD não podem ser adequadamente realizadas sem definir claramente o significado de qualidade de acordo com o ponto de vista do usuário dos dados. Esta tese apresenta um arcabouço conceitual formal para apoiar a comunidade de Informática para Biodiversidade (IB) a descrever consistentemente o significado de \"adequação ao uso\" de dados. Princípios relacionados à adequação ao uso são usados para estabelecer uma base formal e comum para a definição colaborativa de necessidades, soluções e relatórios de QD úteis para a avaliação e gestão de QD. Baseado no estudo do domínio de QD e sua contextualização no domínio de IB, que envolveu discussões com especialistas em QD e IB em um processo iterativo, foi projetado e formalizado um arcabouço conceitual abrangente. Ele define oito conceitos fundamentais e vinte e um conceitos derivados organizados em três classes: Necessidades de QD, Soluções de QD e Relatório de QD. Os conceitos de cada classe descrevem, respectivamente, o significado de QD em um dado contexto, métodos e ferramentas que podem servir como soluções para atender necessidades de QD, e relatórios que apresentam o estado atual da qualidade de um recurso de dado. A formalização do arcabouço foi apresentada usando notação de mapas conceituais e notação de teoria dos conjuntos. Para a validação do arcabouço, nós apresentamos uma prova de conceito baseada em um estudo de caso conduzido no Museu de Zoologia Comparativa da Universidade de Harvard. As ferramentas FP-Akka Kurator e BDQ Toolkit foram usadas no estudo de caso para realizar medidas, validações e melhorias da QD em um conjunto de dados da Coleção de Insetos Hasbrouck da Universidade do Estado do Arizona. Os resultados ilustram como o arcabouço permite a usuários de dados avaliarem e gerenciarem a QD de conjunto de dados e registros isolados usando as abordagens de controle de qualidade a garantia de qualidade. A prova de conceito demonstrou que o arcabouço é adequadamente formalizado e flexível, e suficientemente completo para definir necessidades, soluções e relatórios de QD no domínio da IB. O arcabouço é capaz de formalizar o pensamento humano em componentes bem definidos para fazer possível compartilhar e reutilizar definições de QD em diferentes cenários, descrever e encontrar ferramentas de QD e comunicar o estado atual da qualidade dos dados em um formato padronizado entre as partes interessadas da comunidade de IB. Além disso, o arcabouço apoia atores da comunidade de IB a unirem esforços na identificação e desenvolvimento colaborativo de componentes necessários para a avaliação e gestão da QD. O arcabouço é também o fundamento de um Grupos de Trabalho em Qualidade de Dados, sob os auspícios do Biodiversity Information Standard (TDWG) e do Biodiversity Information Facility (GBIF) e está sendo utilizado para coletar as necessidades de qualidade de dados de usuários de dados de agrobiodiversidade e de modelagem de distribuição de espécies, inicialmente. Em trabalhos futuros, planejamos usar o arcabouço apresentado para engajar a comunidade de IB para formalizar e compartilhar perfis de QD relacionados a inúmeros outros usos de dados, recomendar métodos, diretrizes, protocolos, esquemas de metadados e vocabulários controlados para apoiar a avaliação e gestão da adequação ao uso de dados em ambiente de sistemas e dados distribuídos. Além disso, nós planejamos construir uma plataforma baseada no arcabouço para servir como uma central integrada comum para o registro e recuperação de conceitos de QD, tais como perfis, métodos, ferramentas e relatórios de QD.