Análise cientométrica orientada a dados não estruturados para avaliação de produções científicas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dantas, Rafael Garcia
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53504
Resumo: Este trabalho busca construir uma metodologia para a análise cientométrica a partir de dados não estruturados, direcionando a aplicação para a avaliação da produção acadêmica. Situado no âmbito do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), o estudo propõe o uso de ferramentas avançadas da ciência de dados, particularmente a linguagem de programação Python e diversas bibliotecas associadas, bem como a plataforma Scopus para a coleta de dados. Serão desenvolvidas análises que apresentam as principais áreas de pesquisa exploradas pelo programa e destacam os professores com as melhores métricas cientométricas. Além disso, também são implementados gráficos responsáveis por extrair importantes insights sobre o perfil da pós-graduação e dos pesquisadores associados. Ao final, os resultados do trabalho serão extraídos para uma plataforma de visualização e exploração dos dados, com o objetivo de facilitar a divulgação e o entendimento dos avanços obtidos pelo programa.
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Situado no âmbito do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), o estudo propõe o uso de ferramentas avançadas da ciência de dados, particularmente a linguagem de programação Python e diversas bibliotecas associadas, bem como a plataforma Scopus para a coleta de dados. Serão desenvolvidas análises que apresentam as principais áreas de pesquisa exploradas pelo programa e destacam os professores com as melhores métricas cientométricas. Além disso, também são implementados gráficos responsáveis por extrair importantes insights sobre o perfil da pós-graduação e dos pesquisadores associados. Ao final, os resultados do trabalho serão extraídos para uma plataforma de visualização e exploração dos dados, com o objetivo de facilitar a divulgação e o entendimento dos avanços obtidos pelo programa.This study seeks to construct a methodology for scientometric analysis from unstructured data, directing its application towards the assessment of academic output. Situated within the scope of the Graduate Program in Electrical and Computer Engineering (PPgEEC) at the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), the study proposes the use of advanced data science tools, particularly the Python programming language and various associated libraries, as well as the Scopus platform for data collection. Analyses will be developed that highlight the main research areas explored by the program and spotlight the professors with the best scientometric metrics. Additionally, graphics are implemented which extract key insights about the profile of postgraduates and associated researchers. In conclusion, the study's findings will be distilled into a data visualization and exploration platform, aiming to facilitate the dissemination and understanding of the program's advancements.Universidade Federal do Rio Grande do NorteEngenharia de ComputaçãoUFRNBrasilEngenharia de Computação e AutomaçãoAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIASProdução científicaCientometriaCiência de dadosDados não estruturadosVisualização de dadosProgramas de pesquisaScientific productionScientometricsData scienceUnstructured dataPythonScopusData visualizationResearch programsAnálise cientométrica orientada a dados não estruturados para avaliação de produções científicasScientometric analysis of unstructured data for evaluating scientific productionsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAnáliseCientométrica_RafaelGarcia_2023.pdfAnáliseCientométrica_RafaelGarcia_2023.pdfapplication/pdf1907027https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/53504/1/An%c3%a1liseCientom%c3%a9trica_RafaelGarcia_2023.pdfb38e45109be115923a0e12e85240821aMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/53504/2/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/53504/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/535042023-07-17 14:02:19.186oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-07-17T17:02:19Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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