Show simple item record

dc.contributor.advisorWives, Leandro Krugpt_BR
dc.contributor.authorSilva, Douglas Lazaro dos Santos Pirespt_BR
dc.date.accessioned2022-02-10T04:36:40Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/235003pt_BR
dc.description.abstractPara realizar pesquisas científicas e acadêmicas consistentes, relevantes, atuais e com ca ráter inovador, é necessário identificar o que já foi feito na área (trabalhos relacionados), suas contribuições e limitações. Também com essa busca conseguimos identificar como foram feitos e quais tecnologias, métodos e técnicas foram utilizados, o que nos auxi lia a criar uma solução e identificar como pode ser feito e como não deve ser feito algo conforme as informações dos trabalhos relacionados. Amplamente utilizada nas áreas da saúde, biologia e medicina, a Revisão Sistemática da Literatura (RSL) tem como ob jetivo apresentar uma avaliação criteriosa a respeito de um tópico de pesquisa, fazendo uso de uma metodologia de revisão que seja confiável, rigorosa e que permita auditagem. Atualmente, existem algumas ferramentas para auxiliar os pesquisadores na condução da Revisão Sistemática da Literatura. A maioria delas aplica alguma técnica de mineração textual para remover, por exemplo, estudos duplicados. Contudo, quase nenhuma delas apresenta mecanismos de rotulação semântica e filtragem de resultados com base no con texto e conceito do tópico abordado no momento da identificação e seleção. A proposta deste trabalho é desenvolver uma ferramenta web de auxílio à revisão sistemática da li teratura, realizando uma classificação dos resultados encontrados em bibliotecas digitais sobre o tópico abordado, utilizando técnicas de mineração textual para filtragem dos dados com rotulação semântica sobre os resumos dos artigos e aplicando hermenêutica sobre os dados, auxiliando na seleção dos trabalhos relacionados para condução da revisão siste mática da literatura.pt_BR
dc.description.abstractIn order to carry out consistent, relevant, current, and innovative scientific and academic research, it is necessary to identify what has already been done in the area (related works), their contributions and limitations. Also, with this search, we can identify how they were made, what technologies, methods, and techniques were used, which helps us create a solution and identify how to do and not to do according to the information found in those works. Widely used in the area of health, biology, and medicine, the Systematic Literature Review aims to present a judicious assessment regarding a research topic, using a review methodology that is reliable, rigorous, and that allows auditing. Currently, there are some tools to assist researchers in conducting the Systematic Literature Review. For example, most of them apply textual mining techniques to remove duplicate studies. However, almost none of them have mechanisms for semantic labeling and filtering results based on the context and concept of the topic covered at the time of identification and selection. The purpose of this work is to develop a web tool to aid the systematic review of the literature, applying a classification of the results found in digital libraries on the topic covered and using textual mining techniques for filtering the data with semantic labeling on the abstracts of the articles. Hermeneutics is applied to the data and assists in selecting related works for conducting a systematic literature review.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectHermenêuticapt_BR
dc.subjectSystematic literature reviewen
dc.subjectPesquisapt_BR
dc.subjectSemantic labelingen
dc.subjectFerramentas : webpt_BR
dc.titleHermeneutics : ferramenta de auxílio para realização de revisões sistemáticas da literaturapt_BR
dc.title.alternativeHermeneutics: Assistance tool for carrying out systematic literature review en
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coWoloszyn, Viniciuspt_BR
dc.identifier.nrb001136022pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021pt_BR
dc.degree.graduationCiência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


Files in this item

Thumbnail
   

This item is licensed under a Creative Commons License

Show simple item record