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[title] => INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E CIÊNCIA DE DADOS NA GESTÃO DE DOCUMENTOS: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DE LITERATURA
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[0] => Edenilza Valéria da Silva Magalhães; Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
[1] => Dênis Leonardo Zaniro; Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
[2] => Vinícius Rafael Micali Soares; Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
[3] => Roniberto Morato do Amaral; Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
[4] => Bárbara Coelho Neves; Universidade Federal da Bahia (UFBA)
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[description] => A Gestão Eletrônica de Documentos é uma área que vem recebendo cada vez mais atenção nas organizações, em razão do papel estratégico da informação perante a competitividade e as tendências do mercado atual. De um lado, trata-se de uma área que envolve a aplicação de diferentes recursos tecnológicos para a recuperação de informações levando a melhorias significativas em relação às práticas manuais de gestão de documentos. De outro, a evolução tecnológica cria condições para que volumes maiores de dados sejam tramitados exigindo a adoção de novas estratégias para lidar com aspectos como eficiência e segurança. Assim, o objetivo foi investigar como as tecnologias oriundas da inteligência artificial e da ciência de dados podem ser utilizadas na gestão eletrônica de documentos com base em uma revisão sistemática da literatura. Como método, definiu-se um protocolo de revisão e, a partir deste, conduziu-se a primeira etapa de análise dos estudos em uma perspectiva qualiquantitativa. Como resultado inicial, foram selecionados 54 estudos, cuja maior parte envolve a aplicação de inteligência artificial em vez de ciência de dados na gestão de documentos. A análise ainda revelou que boa parte dos estudos são recentes, estão concentrados na área de saúde e são oriundos de países como Estados Unidos e África do Sul. Conclui-se que existe quantidade considerável de estudos que tratam da interseção entre a gestão de documentos e a computação, e o protocolo de revisão proposto pode contribuir para a confiabilidade e replicação da pesquisa, com base nas medidas de revocação e precisão.
[publisher] => Enancib
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[date] => 2024-12-31 17:00:37
[type] => Documento avaliado pelos pares
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[source] => Enancib; XXIV 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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