Array
(
    [responseDate] => 2025-11-18T15:30:25Z
    [request] => https://revistas.usp.br/incid/oai
    [GetRecord] => SimpleXMLElement Object
        (
            [record] => SimpleXMLElement Object
                (
                    [header] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [identifier] => oai:revistas.usp.br:article/222195
                            [datestamp] => 2025-11-18T13:57:51Z
                            [setSpec] => Array
                                (
                                    [0] => incid:ART
                                    [1] => driver
                                )

                        )

                    [metadata] => SimpleXMLElement Object
                        (
                            [dc] => SimpleXMLElement Object
                                (
                                    [title] => Array
                                        (
                                            [0] => Identifying profiles of socio-economic aid applications using the clustering technique: a case study at the Federal Institute of Minas Gerais (IFMG)
                                            [1] => Identificação de perfis das solicitações de auxílios socioeconômicos com a técnica de clustering: estudo de caso no Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG)
                                        )

                                    [creator] => Array
                                        (
                                            [0] => Melo, Eduardo Cardoso
                                            [1] => Bax, Marcello Peixoto
                                        )

                                    [subject] => Array
                                        (
                                            [0] => Clustering
                                            [1] => Aprendizado de Máquina
                                            [2] => Auxílio socioeconômico
                                            [3] => clustering
                                            [4] => Machine Learning
                                            [5] => socioeconomic aid
                                        )

                                    [description] => Array
                                        (
                                            [0] => Dentre as diversas áreas de conhecimento que interagem com a Ciência da Informação, destaca-se recentemente o grande envolvimento da Ciência da Computação na elaboração de estudos com foco na construção de soluções de informação que efetivamente contribuem para a geração de conhecimentos no ambiente organizacional úteis em processos decisórios. Este artigo visa contribuir para a exploração dos pontos positivos obtidos com a integração entre essas áreas de conhecimento, envolvendo a aplicação da técnica de clustering com o intuito de identificar agrupamentos entre as solicitações de auxílios socioeconômicos realizadas por estudantes de uma Instituição de Ensino Superior brasileira. Os dados foram coletados do sistema informatizado da instituição utilizado para gerenciamento dos processos seletivos do setor de Assistência Estudantil, abrangendo editais de 2019 a 2022 dos cursos de graduação. A aplicação do algoritmo K-means permitiu a identificação de três agrupamentos distintos representando os diferentes tipos de indivíduos que demandam apoio para a continuidade dos seus estudos, fato que deve ser analisado pelos gestores envolvidos com o processo de seleção dos bolsistas para que a distribuição dos recursos contemple a realidade do público da instituição.
                                            [1] => Among the many fields that intersect with Information Science, Computer Science has recently stood out for its strong role in developing studies aimed at building information solutions that truly generate organizational knowledge useful for decision-making. This article aims to contribute to the exploration of the positive points obtained from the integration of these areas of knowledge, involving the application of the clustering technique in order to identify groupings among the applications for socio-economic aid made by students at a Brazilian Higher Education Institution. Data were taken from the institution’s computerized system used to manage Student Assistance selection processes, covering calls for applications from 2019 to 2022 for undergraduate programs. Using the K-means algorithm revealed three distinct clusters, reflecting different profiles of students seeking support to continue their studies. Managers in charge of selecting scholarship recipients should consider this when allocating resources so they match the institution’s actual student population.
                                        )

                                    [publisher] => Universidade de São Paulo. Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto
                                    [date] => 2025-11-18
                                    [type] => Array
                                        (
                                            [0] => info:eu-repo/semantics/article
                                            [1] => info:eu-repo/semantics/publishedVersion
                                        )

                                    [format] => application/pdf
                                    [identifier] => Array
                                        (
                                            [0] => https://revistas.usp.br/incid/article/view/222195
                                            [1] => 10.11606/issn.2178-2075.incid.2025.222195
                                        )

                                    [source] => Array
                                        (
                                            [0] => InCID: Revista de Ciência da Informação e Documentação; v. 16 (2025); e-222195
                                            [1] => 2178-2075
                                        )

                                    [language] => por
                                    [relation] => https://revistas.usp.br/incid/article/view/222195/218791
                                    [rights] => Array
                                        (
                                            [0] => Copyright (c) 2025 Eduardo Cardoso Melo, Marcello Peixoto Bax
                                            [1] => https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
                                        )

                                )

                        )

                )

        )

)