Array
(
    [0] => stdClass Object
        (
            [journal] => stdClass Object
                (
                    [id_jnl] => 29
                )

        )

    [1] => stdClass Object
        (
            [section] => stdClass Object
                (
                    [section] => 654
                )

        )

    [2] => stdClass Object
        (
            [title] => Array
                (
                    [0] => Temáticas das teses dos Programas de Pós-Graduação em Ciência da Informação nível seis na CAPES@pt
                )

        )

    [3] => stdClass Object
        (
            [abstract] => Array
                (
                    [0] => A pesquisa abordou um estudo de natureza descritiva que utilizou como instrumento metodológico a análise documental. Teve como objetivo identificar as temáticas das teses dos Programas de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGsCI). Para tanto, foram selecionados para o estudo os PPGsCI credenciados pela CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) com maior nota no último triênio de avaliação (2010-2012), obtendo como resultado, o Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais (PPGCI/UFMG) e o Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (PPGCI/UNESP). O universo de estudo foi composto por 52 teses (sendo 30 itens do PPGCI/UFMG e 22 itens do PPGCI/UNESP). As teses compõe um acervo científico importante, na medida em que mostra as preocupações e os problemas levantados por pesquisadores em determinado espaço de tempo. A análise de teses, documentos característicos da produção científica, pode ajudar a compreender as tendências de um campo de estudo. Saber qual o conhecimento científico está sendo produzido é importante na medida em que é necessário conhecer o próprio campo de conhecimento para planejar o seu futuro. As variáveis analisadas referiram-se às temáticas abordadas nas teses e sua relação com as linhas de pesquisa dos programas. Para procedimentos de análise temática, inicialmente, as teses foram agrupadas nas categorias do Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação. Optou-se por esse instrumento por considerá-lo mais abrangente, completo e atual. Este tesauro é composto por 8 grandes áreas de categorias temáticas, subdivididas em assuntos específicos. Posteriormente, utilizou-se a Taxonomia da Ciência da Informação de Donald T. Hawkins para classificação temática das teses. A Taxonomia apresenta 11 grandes classes e cada uma se divide em sub-temas. Dessa forma, esta pesquisa partiu do pressuposto que este tipo de análise pode contribuir com a CI no sentido de oferecer elementos que possam subsidiar e contribuir com o planejamento de políticas da pós-graduação. Verificou-se que, quando se utilizou o Tesauro, a categoria temática 2 Organização do Conhecimento e Recuperação da Informação contou com o maior número de teses defendidas no período selecionado, sendo 12 unidades (23%), seguida das categorias 4 Informação e Conhecimento Estratégicos nas Organizações e 5 Tecnologias da Informação e Comunicação –TICs, com 8 teses cada (15%). Portanto, de um total de 52 teses, 28 unidades ficaram concentradas nas 3 categorias. Posteriormente, com a utilização da Taxonomia, confirmou-se o primeiro resultado, a classe 1 Pesquisa em ciência da informação que tem como sub-temas assuntos importantes para CI (Pesquisa de Recuperação da informação; Conceitos básicos, definições, teorias, metodologias e aplicações; Comportamento do usuário e usos de sistemas de informação) contou com o maior número de teses, sendo 16 unidades (31%), seguida da classe 2 Organização do conhecimento com 11 teses (21%). Cabe salientar que as temáticas identificadas na produção das teses refletem, em sua maioria, as características e os objetivos propostos na descrição das linhas de pesquisa dos dois programas.@pt
                )

        )

    [4] => stdClass Object
        (
            [author] => Array
                (
                    [0] => Andréia Soares Viana
                )

        )

    [5] => stdClass Object
        (
            [subject] => Array
                (
                )

        )

    [6] => stdClass Object
        (
            [source] => stdClass Object
                (
                    [vol] => 21
                    [nr] => 4
                    [year] => 2016
                    [theme] => 
                )

        )

    [7] => stdClass Object
        (
            [datePub] => Array
                (
                    [0] => 2018-02-19
                )

        )

    [8] => stdClass Object
        (
            [DOI] => Array
                (
                )

        )

    [9] => stdClass Object
        (
            [http] => Array
                (
                    [0] => stdClass Object
                        (
                            [type] => HTTP
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => https://periodicos.ufmg.br/index.php/pci/article/view/23095
                                )

                        )

                    [1] => stdClass Object
                        (
                            [type] => HTTP
                            [value] => Array
                                (
                                    [0] => https://periodicos.ufmg.br/index.php/pci/article/view/23095/18677
                                )

                        )

                )

        )

    [10] => stdClass Object
        (
            [language] => Array
                (
                    [0] => pt
                )

        )

    [11] => stdClass Object
        (
            [license] => Array
                (
                    [0] => stdClass Object
                        (
                            [@xml:lang] => pt-BR
                            [#text] => Copyright (c) 2018 Perspectivas em Ciência da Informação
                        )

                )

        )

)