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[title] => Análise automatizada do autoarquivamento na Ciência da Informação: um método reprodutível
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[0] => Sarah Rúbia de Oliveira Santos; Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
[1] => Dalgiza Andrade Oliveira; Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
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[description] => A abertura da ciência tem se tornado cada vez mais desejável. Desde o acesso aberto às publicaçõescientíficas até a abertura dos dados e do fluxo de trabalho dos pesquisadores, busca-se a transparência paraque as pesquisas se tornem acessíveis e replicáveis. A presente pesquisa apresenta uma proposta de métodoreprodutível para análise do autoarquivamento na Ciência da Informação, a partir da produção científicadisponível no repositório Eprints in Library and Information Science. O estudo é aplicado, descritivo e de caráterexploratório. Aplica a linguagem de programação Python, o ambiente computacional Jupyter Notebook e aplataforma de Ciência de Dados Anaconda para a criação dos instrumentos de coleta e análise de dados. Temcomo resultado a criação de um script para coleta e análise de dados do repositório. Com ele foi possível extrairdados de páginas web, organizar, analisar e visualizar os dados obtidos. A partir dos 125 conjuntos de dadoscoletados com informações de 23.245 publicações, foram gerados 57 gráficos e 40 tabelas sobre as categoriasde análise: types, subjects, date, datestamp, linguabib, publication, conference e keywords. Oautoarquivamento foi realizado entre 2002 e 2020, com publicações feitas entre 1965 e 2020. Os artigos deperiódicos, artigos de conferências e apresentações são as tipologias mais depositadas e suas temáticasrefletem as tendências e perspectivas da área. A partir desse estudo, observa-se que é possível pensar maneirasde tornar o percurso metodológico de pesquisas nas ciências sociais mais aberto e transparente.
[publisher] => Enancib
[contributor] => Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
[date] => 2021-09-26 18:07:20
[type] => Documento avaliado pelos pares
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[identifier] => https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxienancib/paper/view/194
[source] => Enancib; XXI Encontro Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Ciência da Informação
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[rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
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c) Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência.
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