Modelo cooperativo para sistema de gestão do conhecimento

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do ConhecimentoEste trabalho apresenta um modelo de portal do conhecimento que tem como objetivo principal gerar conhecimento ao incentivar a colaboração e cooperação entre profissionais de diversas áreas. Descrevem-se estratégias para transformar em novo conhecimento o que antes eram conhecimentos tácitos dos colaboradores especialistas em dado assunto e assim solucionar dificuldades encontradas pelos demais usuários colaboradores cadastrados no portal. O exemplo de aplicação apresentado foi realizado com profissionais da área de informática; entretanto o modelo apresentado pode ser aplicado a qualquer área do conhecimento. Por se tratar de modelo cooperativo que suporta a explicitação, combinação, socialização e internalização do conhecimento, será possível aos usuários a troca de experiências e soluções para problemas recorrentes auxiliando assim, a tomada de decisão

Quantitative Analysis Powered by Naïve Bayes Classifier Algorithm to Data-Related Publications Social-Scientific Network

Quantitative evaluation of a dataset can play an important role in pattern recognition of technical-scientific research involving behavior and dynamics in social networks. As an example, are the adaptive feature weighting approaches by naive Bayes text algorithm. This work aims to present an exploratory data analysis with a quantitative approach that involves pattern recognition using the Mendeley research network; to identify logics given the popularity of document access. To better analyze the results, the work was divided into four categories, each with three subcategories, that is, five, three, and two output classes. The name for these categories came up due to data collection, which also presented documents with open access, dismembering proceedings, and journals for two more categories. As a result, the performance for the test examples showed a lower error rate related to the subcategory two output classes in the criterion of popularity by using the naive Bayes algorithm in Mendeley

Quantitative and Qualitative Approach of Scientific Paper Popularity By Naïve Bayes Classifier

Usually, scientific research begins with the collection of data in which online social media tools can be some of the most rewarding and informative resources. The extensive measure of accessible information pulls in users from undergraduate students to postdoc. The search for scientific themes has popularized due to the availability of abundant publications that resides in scientific social networks such as Mendeley, ResearchGate etc. Articles are published on these media inform of text for knowledge dissemination, scientific support, research, updates etc, and are frequently uploaded after its publication in a proceedings or journal. In this sense, data collected from database often contains high noise and its analysis can be treated as a characterization undertaking as it groups the introduction of a content into either good or bad. In this text, we present quantitative and qualitative analysis of papers popularity in Mendeley repository by using naive Bayes Classifier

Redes socias científicas e inteligência artificial – uma revisão sistemática aplicada a reconhecimento de padrões / Scientific social networks and artificial intelligence - a systematic review applied to recognition of standards

O presente artigo busca realizar uma Revisão Sistemática com o intuito de verificar estudos na área de Reconhecimento e Padrões com Redes Sociais Científicas envolvendo estudos dos cientistas. O método de Revisão Sistemática foi escolhido devido a sua consolidação metodológica em realizar buscas de forma mais rigorosa em bases de dados. Como resultado, nove artigos foram encontrados, sendo que apenas dois deles apresentaram um trabalho relacionado com a questão central de pesquisa

Redes socias científicas e inteligência artificial – uma revisão sistemática aplicada a reconhecimento de padrões / Scientific social networks and artificial intelligence - a systematic review applied to recognition of standards

O presente artigo busca realizar uma Revisão Sistemática com o intuito de verificar estudos na área de Reconhecimento e Padrões com Redes Sociais Científicas envolvendo estudos dos cientistas. O método de Revisão Sistemática foi escolhido devido a sua consolidação metodológica em realizar buscas de forma mais rigorosa em bases de dados. Como resultado, nove artigos foram encontrados, sendo que apenas dois deles apresentaram um trabalho relacionado com a questão central de pesquisa

Redes neurais artificiais para previsão de capacidade de carga em estacas do tipo hélice contínua / Artificial neural networks for load capacity prediction in continuous flight auger piles

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são usadas atualmente para uma gama de problemas lineares e não-lineares, pois é utilizada como uma ferramenta alternativa para prever determinados fenômenos no ramo da Engenharia Geotécnica. Especificamente neste trabalho, aplica-se a ferramenta RNA Perceptron de Múltiplas Camadas para previsão de capacidade de carga de estacas escavadas do tipo hélice contínua. Para a construção da base de dados foram utilizados dados de literatura de prova de carga estática e de ensaio de sondagem de simples reconhecimento (SPT) de diferentes estados do Brasil, com diferentes tipos de solo. Foram realizados 60 tipos de configurações para a arquitetura da rede neural, objetivando a predição da capacidade de carga da estaca, gerando gráficos de treinamento da rede, de teste e erro quadrático médio. Os resultados mostram que as RNAs têm um grande potencial para resolver problemas deste tipo e para auxiliar em tomada de decisões

Estudo inicial sobre a evolução do novo CORONAVÍRUS (SARS-COV-2) no estado do Pará (Brasil), no período entre 17/03/2020 e 06/04/2020.

O presente artigo apresenta o estudo inicial sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará, desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 06/04/2020.O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 06/05/2020. Os resultados mostram que o modelo é confiável para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 761 infectados em 18/04/2020.This paper presents the initial study on the evolution of Coronavirus (SARS-CoV-2) in the state of Pará, from the confirmation of the first infected on 18/03/2020 until 06/04/2020. The study also presents a mathematical model for estimating the number of infected by 06/05/2020. The results show that the model is reliable for short-term predictions, whose evolution can be from 01 infected on 03/18/2020 to 761 infected on 18/04/2020

Estudo Nº2 sobre a evolução do novo Coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará (Brasil), Março – Junho, 2020/ Study Nº2 on the evolution of new Coronavirus (SARS-CoV-2) in the state of Pará (Brazil), March – June 2020

O presente artigo apresenta o segundo estudo sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará, desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 28/05/2020, através de mapas. O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 28/05/2020 e a projeção de pico da epidemia no estado do Pará como um todo, com análises mais detalhadas em dez municípios incluindo a capital Belém. Os resultados mostram que o modelo possui confiabilidade acima de 90% para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 33.304 infectados em 28/05/2020

Modelo do observatório do conhecimento amazônico de agronomia (OBAMA): Um meio para integração sustentável da produção agropecuária no Pará e Amazônia legal

Os observatórios do conhecimento são ferramentas computacionais e multidisciplinares da gestão do conhecimento que fornecem apoio a diversas áreas da sociedade, como informações que podem ser acessadas, discutidas, avaliadas, compartilhadas e permitem a geração de conhecimentos. Esta pesquisa apresenta a modelagem do Observatório Amazônico de Agronomia (OBAMA), no âmbito da gestão do conhecimento com o propósito de interligar produtores, empresas e instituições de pesquisa/ensino para criar e potencializar vínculos em prol do desenvolvimento sustentável no setor agrícola amazônico. A metodologia apresenta recursos de gestão do conhecimento e de projetos, que aplicados tornarão possível a modelagem do OBAMA e para que a modelagem siga um processo sistémico consolidado e mundialmente aceito, foram aplicados os conceitos de fase conceitual, fase lógica e fase física. A partir do Observatório Amazônico de Agronomia é possível realizar uma primeira previsão de oportunidades para tomadas de decisão, projetos e parcerias nos setores privado, público e acadêmico, pois é possível haver uma sinergia entre todos os atores envolvidos e os resultados preliminares e toda modelagem demonstram claramente a importância dos temas, técnicas e tecnologias abordados nesta tese, imprescindível para que o observatório cumpra o seu papel conforme modelado.Knowledge observatories are computational and multidisciplinary knowledge management tools that provide support to various areas of society, such as information that can be accessed, discussed, evaluated, shared, and enabled by knowledge. This research presents the modeling of the Amazonian Agronomic Observatory (OBAMA) in the scope of knowledge management to interconnect producers, companies, and research/educational institutions to create and enhance sustainable development links in the Amazonian agricultural sector. The meth-odology presents knowledge management and project resources, which will make OBAMA modeling possible. For the modeling to follow a consolidated and globally accepted systemic process, the conceptual phase, logical, and physical phases were applied. From the Amazonian Observatory of Agronomy, it is possible to make the first forecast of opportunities for decision making, projects, and partnerships in the private, public, and academic sectors because it is possible to have a synergy between all the actors involved and the preliminary results and all modeling clearly demonstrate the importance of the themes, techniques and technologies addressed in this thesis, essential for the observatory to fulfill its role as modeled

Estudo inicial sobre a evolução do novo CORONAVÍRUS (SARS-COV-2) no estado do Pará (Brasil), no período entre 17/03/2020 e 06/04/2020 / Initial study on the evolution of the new CORONAVIRUS (SARS-COV-2) in the state of Pará (Brazil), in the period between 03/17/2020 and 06/04/2020

O presente artigo apresenta o estudo inicial sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará,desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 06/04/2020.O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 06/05/2020. Os resultados mostram que o modelo é confiável para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 761 infectados em 18/04/2020.