Array
(
    [responseDate] => 2025-02-21T20:26:28Z
    [request] => https://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxivenancib/oai
    [GetRecord] => SimpleXMLElement Object
        (
            [record] => SimpleXMLElement Object
                (
                    [header] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [identifier] => oai:ocs.enancib.ancib.org:paper/2368
                            [datestamp] => 2025-02-03T21:59:58Z
                            [setSpec] => enancib:xxivenancib:GT 8
                        )

                    [metadata] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [dc] => SimpleXMLElement Object
                                (
                                    [title] => COLETA E INTEGRAÇÃO DE FONTES DE DADOS HETEROGÊNEAS SOBRE PATENTES
                                    [creator] => Array
                                        (
                                            [0] => Raulivan Rodrigo da Silva; Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)
[1] => Thiago Magela Rodrigues Dias; Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) [2] => Washington Luís Ribeiro de Carvalho Segundo; Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT)
) [description] => No campo da ciência da informação e ciência de dados, a integração e padronização de múltiplas fontes de dados são cruciais para garantir a consistência e comparabilidade dos resultados. Este trabalho aborda a necessidade de integrar dados heterogêneos relacionados a patentes coletadas de diferentes repositórios, destacando os desafios e benefícios dessa prática. Assim, este trabalho tem como objetivo principal estabelecer por meio do processo metodológico fundamento em estudo de caso, um processo sistemático de integração de dados relacionado a patentes provenientes de três fontes distintas: Espacenet, INPI e currículos da Plataforma Lattes. Como resultado, mediante as estratégias delineadas neste estudo foi possível estabelecer um esquema composto por oito entidades que visam normalizar os dados e estabelecer relacionamentos entre as diferentes fontes, de tal forma a viabilizar análises de diversas magnitudes. Embora tenha-se focado em dados oriundos da Espacenet, INPI e Plataforma Lattes, o modelo proposto pode ser adaptado para outras fontes de dados. [publisher] => Enancib [contributor] => SimpleXMLElement Object ( ) [date] => 2024-12-02 19:24:20 [type] => Documento avaliado pelos pares [format] => application/pdf [identifier] => https://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxivenancib/paper/view/2368 [source] => Enancib; XXIV 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. ) ) ) ) )