Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Osório, Alessander |
| Orientador(a): |
Cavalheiro, Gerson Geraldo Homrich |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/13590
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Resumo: |
O problema na apresentação e comprovação de resultados de publicações ci entíficas vem sendo estudado há muito tempo e a literatura cronologicamente vem apontando estas evidências. Tal problema ainda perdura nos dias atuais. Evidências recentes comprovam tal fato, e isto mostra que algo precisa ser feito para qualificar a pesquisa científica na área da computação. Um dos motivos destacados pela literatura é a falta de conhecimento sobre a pesquisa em si. As possibilidades, nuances e diferentes matizes que permitirão seu enriquecimento. Fugindo à tradici onal pesquisa experimental sem a efetiva comprovação de resultados. O presente trabalho apresenta um meta estudo da Ciência em Computação, a partir do qual é apresentada uma Taxonomia de Pesquisa que se apresenta como um guia à pesquisa e ao ensino. Os resultados obtidos são os 11 passos que compreendem as etapas da pesquisa científica, especializadas no contexto da Computação, e seu ciclo lógico de refinamento sucessivo. Os pontos de inserção da pesquisa em Computação dentro da Ciência como um todo, sendo estes Meta, Meio e Fim. A taxonomia sistematiza os conceitos de 96 tipos de classificações identificadas na literatura, agrupadas em 10 categorias. O processo de validação desta taxonomia identificou sua aplicabilidade e completude. Neste processo, primeiro foi elaborada uma ontologia com base nos descritores da taxonomia, sendo realizada uma pesquisa textual em 2.508 publica ções científicas de 68 periódicos publicados entre 2018 e Ago/2022. As 124.601 ocorrências resultantes desta pesquisa tiveram seu contexto analisado e classificado pelo algoritmo semi-supervisionado k-NN, buscando identificar se o contexto de uso do descritor se encontra em conformidade com a taxonomia proposta. Os resultados apontam que este fato aconteceu em 73,37% dos contextos de uso dos descritores da taxonomia, mostrando assim sua aplicabilidade. Para avaliar sua completude, foram analisadas as áreas dos periódicos dos quais as publicações foram extraídas. Tal informação segue a classificação da SCOPUS, e para esta análise foram consi deradas também as classificações da ACM e GAs da SBC, para as quais foi traçado um paralelo de equivalência. Dentro deste exercício é possível verificar que todas as sub-áreas da Computação segundo as 3 classificações são contempladas nos resultados, mostrando assim sua completude em relação à Computação. |
