MINERANDO PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS PARA ANÁLISE DA COLABORAÇÃO EM COMUNIDADES DE PESQUISA – O CASO DA COMUNIDADE DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

Scientific communities are social structures composed by people and/or institutions connected through relationships, who have common interests and objectives, sharing information and knowledge. Following this view, social networks have been used to analyze and understand these communities, particularly through their scientific publications. From another perspective, recently born scientific communities are still consolidating their themes of interest and have little understanding about the existence as well as the potential of collaboration networks within the community. In these communities, the information analysis from publications face the challenge of low structure and the absence of consolidated parameters for grouping themes of interest. This work presents an approach to analyze scientific communities through text mining of their publications. The collaborative networks of authorship are automatically extracted and the publications context (classification) automatically found. A computational tool has also been developed to support these analyses. A case study with the Brazilian research community in Information Systems was conducted based on the past editions of the Brazilian Symposium on Information Systems.Comunidades científicas são estruturas sociais compostas por pessoas e/ou instituições que se conectam através de relações e compartilham interesses comuns – informação, conhecimento e esforços em busca do mesmo objetivo. Esta característica tem levado ao uso de abordagens de análise de redes sociais para a compreensão destas comunidades, tendo como base suas publicações científicas. Contudo, comunidades de formação recente ainda estão consolidando seus assuntos de interesse e possuem pouco entendimento tanto da existência como do potencial de relações de colaboração entre seus participantes. Nestas comunidades, a análise de informação a partir de publicações enfrenta o desafio da pouca estruturação de sua produção e poucos parâmetros para agrupamento de temas de interesse. Este trabalho apresenta uma abordagem para a obtenção de indicadores para análise de comunidades científicas usando mineração de textos, que envolvem a rede de colaboração entre autores e o contexto de publicação (classificação de artigos). Uma ferramenta computacional para o apoio à análise foi também desenvolvida. A proposta foi avaliada considerando a comunidade nacional de Sistemas de Informação, com base nas publicações nas edições do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação

Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora

International audienceThe Pandora Software Development Kit and algorithm libraries provide pattern-recognition logic essential to the reconstruction of particle interactions in liquid argon time projection chamber detectors. Pandora is the primary event reconstruction software used at ProtoDUNE-SP, a prototype for the Deep Underground Neutrino Experiment far detector. ProtoDUNE-SP, located at CERN, is exposed to a charged-particle test beam. This paper gives an overview of the Pandora reconstruction algorithms and how they have been tailored for use at ProtoDUNE-SP. In complex events with numerous cosmic-ray and beam background particles, the simulated reconstruction and identification efficiency for triggered test-beam particles is above 80% for the majority of particle type and beam momentum combinations. Specifically, simulated 1 GeV/$c$ charged pions and protons are correctly reconstructed and identified with efficiencies of 86.1$\pm0.6$% and 84.1$\pm0.6$%, respectively. The efficiencies measured for test-beam data are shown to be within 5% of those predicted by the simulation