Utilização do Software VantagePoint na Extração de dados para o Anuário Estatístico da USP

Using VantagePoint Software in the Data Extraction for Statistical Yearbook of the US

BDPI Digital Library of USP in intellectual production

USP INFORMATION MANDATE – Resolution 6444 – Oct. 22th, 2012 \ud Make public and accessible the knowledge generated by research developed at USP, encouraging the sharing, the use and generation of new content;\ud •Preserve institutional memory by storing the full text of Intellectual Production (scientific, academic, artistic and technical);\ud •Increase the impact of the knowledge generated in the university within the scientific community and the general public;\ud •It is suggested to all members of the USP community to publish the results of their research, preferably, in open-access publication outlets and/or repositories and to include the permission to deposit their production in the BDPI system in their publication agreements. \ud •Institutional Repository for Intellectual Production;\ud •Official Source USP Statistical Yearbook

Fontes de informação institucionais para normalização de nomes de autores: proposta de um método automático

A recuperação da produção científica por autoria é um desafio para diversos mantenedores de bases de dados, devido à ambiguidade causada por problemas de homonímia e possíveis variações e alterações de nome de uma mesma pessoa. A abordagem deste problema de pesquisa vem sendo proposta conjuntamente por pesquisadores das áreas de Ciência da Computação e Ciência da Informação, fazendo uso de metodologias diversas. Este estudo apresenta um método automático para verificação de ocorrência de erros em dados de autorias da base de produção científica da Universidade de São Paulo (Dedalus) tomando como base o banco corporativo de funcionários ,tanto informações administrativas e acadêmicas do sistema Tycho, ambos da USP. O Tycho forneceu informações de contexto (lista de autoridades) permitindo, por meio de algoritmos de busca aproximada, a identificação e contagem automática das variações dos nomes, bem como potenciais problemas nos registros bibliográficos

BDPI: Biblioteca Digital da Produção Intelectual da USP

Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo\ud Objetivo: captura, armazenamento, indexação, preservação, busca e \ud disseminação de material digital

Atualização da Biblioteca Digital da Produção Intelectual da USP : melhorias & resultados

Atualização do DSPACE, implemenção de todas as funcionalidades e as novas funções da versão 3.1\ud Comparação das versões utilizadas do DSpace para avaliação dos benefícios no desempenho, com a adoção de novos serviços e implementações, plug-ins e integração com banco corporativo da Universidade.\ud

UTILIZAÇÃO DO SOFTWARE VANTAGEPOINT NA EXTRAÇÃO DE DADOS PARA O ANUÁRIO ESTATÍSTICO DA USP

Using Vantagepoint software in the data extraction for statistical yearbook USP

Normalização de nomes de autores em fontes de informação institucionais: proposta de um método automático de verificação de erros

The recovery of scientific literature by authoring is a challenge for many maintainers of databases, due to the ambiguity caused by problems originated from lack of control at the time of indexing. This paper presents an automatic approach of checking for errors in authorship metadata of University of São Paulo scientific production database (Dedalus) comparing these data with data recovered from the human resources database. Using approximate string matching algorithms, these data from human resources is compared with the scientific production data of four institutes from USP (covering the period 2006-2010). Based on this pilot study it was possible to establish interoperability mechanisms between Dedalus database and the USP human resources database. As an immediate result, it was possible to map the percentage of errors and to create mechanisms of interference, establish a timeline to expand the study to other institutes from USP, and standardization procedures.A recuperação da produção científica por autoria é um desafio para diversos mantenedores de bases de dados, devido à ambiguidade causada por problemas derivados da falta de controle no momento da indexação. Este estudo apresenta um método automático para verificação de ocorrência de erros em dados de autorias da base de produção científica da Universidade de São Paulo (Dedalus) tomando como base o banco institucional de recursos humanos. Por meio de algoritmos de busca aproximada, compararam-se esses dados com os dados de autoria registrados no banco de produção científica de quatro unidades da USP (período de 2006-2010). Com base nesse estudo piloto foi possível estabelecer mecanismos de interoperabilidade entre o banco da produção e os bancos institucionais de recursos humanos, além de permitir mapear a porcentagem de erros, desenvolver mecanismos de interferência e estabelecer um cronograma para ampliar o estudo as demais unidades USP, bem como procedimentos de normalização

Normalização de nomes de autores em fontes de informação institucionais: proposta de um método automático de verificação de erros

A recuperação da produção científica por autoria é um desafio para diversos mantenedores de bases de dados, devido à ambiguidade causada por problemas derivados da falta de controle no momento da indexação. Este estudo apresenta um método automático para verificação de ocorrência de erros em dados de autorias da base de produção científica da Universidade de São Paulo (Dedalus) tomando como base o banco institucional de recursos humanos. Por meio de algoritmos de busca aproximada, compararam-se esses dados com os dados de autoria registrados no banco de produção científica de quatro unidades da USP (período de 2006-2010). Com base nesse estudo piloto foi possível estabelecer mecanismos de interoperabilidade entre o banco da produção e os bancos institucionais de recursos humanos, além de permitir mapear a porcentagem de erros, desenvolver mecanismos de interferência e estabelecer um cronograma para ampliar o estudo as demais unidades USP, bem como procedimentos de normalização

Normalização de nomes de autores em fontes de informação institucionais: proposta de um método automático de verificação de erros

The recovery of scientific literature by authoring is a challenge for many maintainers of databases, due to the ambiguity caused by problems originated from lack of control at the time of indexing. This paper presents an automatic approach of checking for errors in authorship metadata of University of São Paulo scientific production database (Dedalus) comparing these data with data recovered from the human resources database. Using approximate string matching algorithms, these data from human resources is compared with the scientific production data of four institutes from USP (covering the period 2006-2010). Based on this pilot study it was possible to establish interoperability mechanisms between Dedalus database and the USP human resources database. As an immediate result, it was possible to map the percentage of errors and to create mechanisms of interference, establish a timeline to expand the study to other institutes from USP, and standardization procedures.A recuperação da produção científica por autoria é um desafio para diversos mantenedores de bases de dados, devido à ambiguidade causada por problemas derivados da falta de controle no momento da indexação. Este estudo apresenta um método automático para verificação de ocorrência de erros em dados de autorias da base de produção científica da Universidade de São Paulo (Dedalus) tomando como base o banco institucional de recursos humanos. Por meio de algoritmos de busca aproximada, compararam-se esses dados com os dados de autoria registrados no banco de produção científica de quatro unidades da USP (período de 2006-2010). Com base nesse estudo piloto foi possível estabelecer mecanismos de interoperabilidade entre o banco da produção e os bancos institucionais de recursos humanos, além de permitir mapear a porcentagem de erros, desenvolver mecanismos de interferência e estabelecer um cronograma para ampliar o estudo as demais unidades USP, bem como procedimentos de normalização