Análise de artigos científicos sobre COVID-19: uma perspectiva usando redes complexas
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15926 |
Resumo: | The COVID-19 pandemic was one of the 21st century's biggest events, impacting the lives of all the people on the planet. From a scientific perspective, it was a very accelerated growth period for the medical, pharmaceutical and biochemistry areas, which developed research to fight the disease. In order to help the fight against the disease, scientific research groups compiled and made available a database containing articles of studies on COVID-19, SARS-CoV-2 and coronavirus, aiming to facilitate access to publications and the development of new research against the virus. From a computational perspective, we have different models to improve the visualization and analysis of datasets. One of these models is the complex networks, which describe their units (vertex) and relationships (edges) to help understand the behavior of complex systems. The objective of this work is to study the concepts and tools of complex networks to generate visualizations and analyses of co-authorship and citation networks of scientific articles on coronavirus. |
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In order to help the fight against the disease, scientific research groups compiled and made available a database containing articles of studies on COVID-19, SARS-CoV-2 and coronavirus, aiming to facilitate access to publications and the development of new research against the virus. From a computational perspective, we have different models to improve the visualization and analysis of datasets. One of these models is the complex networks, which describe their units (vertex) and relationships (edges) to help understand the behavior of complex systems. The objective of this work is to study the concepts and tools of complex networks to generate visualizations and analyses of co-authorship and citation networks of scientific articles on coronavirus.A pandemia da COVID-19 foi um dos maiores eventos do século XXI, que teve impacto na vida de todos os habitantes do planeta. Do ponto de vista científico, tratou-se de um período acelerado para as áreas da medicina, farmacêutica e bioquímica, devido à busca por medidas para lutar contra a doença. Com o intuito de acelerar o combate à doença e disponibilizar dados para a comunidade científica, grupos de pesquisa compilaram e disponibilizaram uma base de dados que contém todos os artigos referentes aos estudos sobre COVID-19, SARS-CoV-2 e coronavírus, com o intuito de facilitar o acesso às publicações e acelerar o desenvolvimento de novas pesquisas para agilizar o combate ao vírus. Do ponto de vista computacional, existem diferentes modelos para melhorar a visualização e análise de um conjunto de dados. Dentre eles, destacam-se as redes complexas, pela sua facilidade em descrever suas unidades (vértices) e relações (arestas), bem como auxiliar a entender o comportamento de sistemas complexas. O objetivo deste trabalho é estudar os conceitos e ferramentas acerca das redes complexas para gerar visualizações e análises sobre redes de coautorias e de citações de artigos científicos sobre o coronavírus.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEngenharia de Computação - ECUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRedes complexasRedes de grande escalaRedes sociaisRedes de cooperação científicaRedes de citações científicasCOVID-19SARS-CoV-2CoronavírusComplex networksLarge scale networksSocial networksCitation networksCooperation networksCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAnálise de artigos científicos sobre COVID-19: uma perspectiva usando redes complexasScientific papers on COVID-19: a complex networks analysisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis60060026707d32-df20-4d5f-8bcc-e78dbb278b98reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15926/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALTCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdfTCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdfapplication/pdf9054614https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15926/1/TCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf88b7eba6f1a933503bbb59fd979681f1MD51TEXTTCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf.txtTCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf.txtExtracted texttext/plain154589https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15926/3/TCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf.txte0c5aed7eed95b987c6ac8307394f908MD53THUMBNAILTCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf.jpgTCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6597https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15926/4/TCC_Vitor_Henrique_Bormio_Nunes_Final.pdf.jpgb3f9b919f081fe971a18be61652d108eMD54ufscar/159262023-09-18 18:32:18.774oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/15926Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:18Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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The COVID-19 pandemic was one of the 21st century's biggest events, impacting the lives of all the people on the planet. From a scientific perspective, it was a very accelerated growth period for the medical, pharmaceutical and biochemistry areas, which developed research to fight the disease. In order to help the fight against the disease, scientific research groups compiled and made available a database containing articles of studies on COVID-19, SARS-CoV-2 and coronavirus, aiming to facilitate access to publications and the development of new research against the virus. From a computational perspective, we have different models to improve the visualization and analysis of datasets. One of these models is the complex networks, which describe their units (vertex) and relationships (edges) to help understand the behavior of complex systems. The objective of this work is to study the concepts and tools of complex networks to generate visualizations and analyses of co-authorship and citation networks of scientific articles on coronavirus. |
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