Responsive image
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Ciências da Educação

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Dissertação

Título: ANÁLISE DE TIPOS DE ONTOLOGIAS NAS ÁREAS DE CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO E CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

Ano: 2014

Orientador
  • LIGIA MARIA ARRUDA CAFE
Aluno
  • MARIO BASTOS DE SOUZA JUNIOR

Conteúdo

A emergência de tecnologias que visam complementar a web, associada às problemáticas na busca por novos modelos de recuperação de informação mais eficientes, abriram espaço para estudos que utilizam os benefícios da organização semântica da informação e do conhecimento. sistemas de organização do conhecimento (socs) permitem representar um domínio por meio da sistematização dos conceitos e das relações semânticas que se estabelecem entre eles. entre os tipos desses sistemas conceituais estão as ontologias, utilizadas para representar o conhecimento relativo a um dado domínio do conhecimento. a presente pesquisa tem como objetivo, por meio de uma pesquisa documental, identificar as principais características dos tipos de ontologias. para tanto, foi empregado, nos procedimentos metodológicos, o método de análise de conteúdo de laurence bardin. para a construção do corpus de análise foram utilizadas as bases de dados da library and information science abstracts (lisa) e da computer and information systems abstracts. a análise dos resultados permitiu identificar um predomínio significativo nas pesquisas relacionadas às ontologias de domínio, utilizando-a como ferramenta para representação de conceitos e relações que estejam inseridas na visão de mundo desejada. diferentemente, as ontologias de topo definem os conceitos mais básicos e que sejam extensíveis a outras ações e domínios associados a sua área de abordagem. os tipos aplicação e tarefa permitem um nível de representação mais específico, alinhado a modelagem de ambientes particulares.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.80709

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,98% 7,61% 5,16% 11,18% 5,24% 4,22% 3,46% 4,07% 17,57% 3,07% 5,82% 4,07% 4,49% 4,28% 5,16% 9,61%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

4,98%

ODS 2

7,61%

ODS 3

5,16%

ODS 4

11,18%

ODS 5

5,24%

ODS 6

4,22%

ODS 7

3,46%

ODS 8

4,07%

ODS 9

17,57%

ODS 10

3,07%

ODS 11

5,82%

ODS 12

4,07%

ODS 13

4,49%

ODS 14

4,28%

ODS 15

5,16%

ODS 16

9,61%