Modelo para automatização do processo de detecção e extração de referências bibliográficas

• Autor(a) principal: Alves, Fábio Henrique
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/236705
• topic: Referências; Citação; Comunicação científica; Extração de referências; Identificação de referências; References; Citation; Scientific communication; References extraction; References identification

Os estudos de citação são fundamentais para o desenvolvimento da ciência, em que a multidisciplinaridade se faz presente em grande parte das pesquisas científicas, tornando a citação e referência, fatores primordiais no domínio da comunicação científica. Este trabalho contextualiza uma estrutura de rede de informações originada por dados presentes em produção científica, tais como autores, citações, relações entre os autores e as obras científicas, objetivando constituir um modelo de processamento de informações que torne possível identificar, extrair e organizar esses dados de textos em língua portuguesa, baseados nas normas ABNT. Para isso, utilizou-se uma metodologia de natureza qualiquantitativa, em que se criou um modelo utilizando conceitos de citação e referência e posteriormente, foi implementado um protótipo como prova de conceito do modelo elaborado. Diante disso, o estudo parte do seguinte problema: como é possível criar indicadores ou realizar análises de citações e referências bibliográficas em segmentos gerais ou específicos, sem depender de outras entidades, como editoras e jornais. Portanto, espera-se que, com o resultado dessa pesquisa seja possível propor uma solução que seja capaz de identificar, extrair e organizar referências bibliográficas e citações de documentos científicos em qualquer segmento, gerando contribuições significativas para apoiar o desenvolvimento das análises de bases de dados científicas e a construção de novas soluções direcionadas para a ciência, propondo um vínculo aprofundado sobre os dados presentes na pesquisa.