Inteligência Artificial e Ciência de Dados em CRIS institucional: modelo conceitual

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorConeglian, Caio Saraiva-
Autor(es): dc.creatorTorino, Emanuelle-
Autor(es): dc.creatorVidotti, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:12:15Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:12:15Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-17-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-17-
Data de envio: dc.date.issued2021-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27189-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/669976-
Descrição: dc.descriptionThe increasing availability of data and information related to research ecology, in multiple information systems, culminates in increasing complexity in the research management activity. In response to this complexity, Current Research Information System (CRIS) are developed, which aim to manage contextual metadata of research activities related to a particular institution, whether research or development. In this study, an Institutional CRIS Conceptual Model is revisited, aiming at improving the process, using Artificial Intelligence and Data Science. As a methodological procedure, it uses the bibliographic review for the theoretical-conceptual basis to contextualize Artificial Intelligence and Data Science, incorporated into the study. From that, the revisited model was created, inserting a data layer, which deals with the Data Science aspects, as well as Artificial Intelligence techniques and methods in all CRIS processes, in particular, it was inserted Natural Language Processing, Computer Vision, Text Mining and Machine Learning. It is concluded, therefore, that the adaptation of the model presented shows itself as maturation in the very understanding that one has of CRIS, with the insertion of elements that make this model more up-to-date. Thus, the studies and creation of CRIS models and applications allow evolution in institutional management.-
Descrição: dc.descriptionA crescente disponibilização de dados e informações relacionadas à ecologia de pesquisa, em múltiplos sistemas de informação, culmina em crescente complexidade na atividade de gestão de pesquisa. Como resposta a esta complexidade, são desenvolvidos Sistemas de Informação de Pesquisa Corrente, do inglês Current Research Information System (CRIS) que objetivam o gerenciamento de metadados contextuais das atividades de pesquisa relacionadas a determinada instituição, quer seja de pesquisa ou de fomento. Neste estudo, um Modelo Conceitual de CRIS institucional é revisitado, visando o aprimoramento do processo, com o uso de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Como procedimento metodológico, utiliza a revisão bibliográfica para o embasamento teórico-conceitual a fim de contextualizar a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados, incorporadas ao estudo. A partir disso, criou-se o modelo revisitado, inserindo uma camada de dados que trata dos aspectos de Ciência de Dados, bem como técnicas e métodos de Inteligência Artificial em todos os processos do CRIS, em especial, inseriram-se Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional, Mineração de Texto e Aprendizagem de Máquina. Conclui-se, assim, que a adaptação apresentada do modelo se mostra como um amadurecimento na própria compreensão que se tem do CRIS, com a inserção de elementos que tornam tal modelo mais atualizado. Assim, os estudos e a criação de modelos e de aplicações de CRIS permitem uma evolução na gestão institucional.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Relação: dc.relationhttp://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5453-
Relação: dc.relationEncontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação-
Relação: dc.relationhttps://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxienancib/paper/view/337-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectDados abertos-
Palavras-chave: dc.subjectGestão de dados de pesquisa-
Palavras-chave: dc.subjectDados de pesquisa-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectOpen data-
Palavras-chave: dc.subjectResearch data manag ement-
Palavras-chave: dc.subjectResearch data-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO-
Título: dc.titleInteligência Artificial e Ciência de Dados em CRIS institucional: modelo conceitual-
Título: dc.titleArtificial Intelligence and Data Science in institutional CRIS: conceptual model-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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