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                                    [title] => INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E CIÊNCIA DE DADOS EM CRIS INSTITUCIONAL: MODELO CONCEITUAL
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                                            [1] => Emanuelle Torino; 

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Unesp;

Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

[2] => Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Unesp; ) [description] => A crescente disponibilização de dados e informações relacionadas à ecologia de pesquisa,em múltiplos sistemas de informação, culmina em crescente complexidade na atividade de gestão depesquisa. Como resposta a esta complexidade, são desenvolvidos Sistemas de Informação dePesquisa Corrente, do inglês Current Research Information System (CRIS) que objetivam ogerenciamento de metadados contextuais das atividades de pesquisa relacionadas a determinadainstituição, quer seja de pesquisa ou de fomento. Neste estudo, um Modelo Conceitual de CRISinstitucional é revisitado, visando o aprimoramento do processo, com o uso de Inteligência Artificial eCiência de Dados. Como procedimento metodológico, utiliza a revisão bibliográfica para oembasamento teórico-conceitual a fim de contextualizar a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados,incorporadas ao estudo. A partir disso, criou-se o modelo revisitado, inserindo uma camada de dadosque trata dos aspectos de Ciência de Dados, bem como técnicas e métodos de Inteligência Artificialem todos os processos do CRIS, em especial, inseriram-se Processamento de Linguagem Natural,Visão Computacional, Mineração de Texto e Aprendizagem de Máquina. Conclui-se, assim, que aadaptação apresentada do modelo se mostra como um amadurecimento na própria compreensãoque se tem do CRIS, com a inserção de elementos que tornam tal modelo mais atualizado. Assim, osestudos e a criação de modelos e de aplicações de CRIS permitem uma evolução na gestãoinstitucional. [publisher] => Enancib [contributor] => CNPq - Bolsa Produtividade em Pesquisa [date] => 2021-09-26 18:08:12 [type] => Documento avaliado pelos pares [format] => application/pdf [identifier] => https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxienancib/paper/view/337 [source] => Enancib; XXI Encontro Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Ciência da Informação [language] => pt [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.
b) Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subseqüente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
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. ) ) ) ) )