bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
A Random walk down the Dhaka Stock Exchange lane
Authors: Bari Md. Kamrul , Mehjabeen Dr. Melita , Haque Dr. A. K. Enamul
Published: December 2021

Market efficiency has always been a matter of keen interest to the researchers of finance. Since the advancement of this concept, researchers are consistently investigating the market efficiency of different financial markets. Bangladesh, being one of the emerging economies, has also attracted the attention of many researchers. The researchers have investigated the realities regarding the market efficiency of both the stock exchanges of the country. Most of their investigations reveal that the Dhaka Stock Exchange (DSE) and the Chittagong Stock Exchange (CSE) are inefficient. This research, however, did not stop at revisiting market efficiency alone. Whether the return series follows a long-memory process, has also been tested. Besides, non-parametric tests have also been conducted to confirm the results of the parametric tests and vice versa. It generated a more reliable estimate of market efficiency for the period under study. Results of the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model confirm that the return series does not follow a long memory process, and any shock in the system will eventually vanish. The findings of other tests (the run test, the Augmented Dickey–Fuller (ADF) test, the Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) test, and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test) suggest that the return series of the DSE are time-series stationary, non-normal, and do not follow a random walk. Given these results, we must echo the prior researchers to conclude that the stock market of Bangladesh is not efficient for the period of 2015 to 2020. These findings add new knowledge to the existing knowledge pool about market efficiency and long memory of the stock market of Bangladesh.
Las faltas disciplinarias previstas en la Ley del Servicio Civil: análisis y experiencias
Authors: Paiva Goyburu Dante
Published: December 2021

El régimen disciplinario de la Ley N.° 30057, Ley del Servicio Civil, se aplica desde el mes de setiembre de 2014 para la implementación de un solo régimen que beneficie a los trabajadores y empodere a la administración pública, en el marco de la modernización del sistema de gestión de recursos humanos.

En ese sentido, la intervención del Tribunal del Servicio Civil en la resolución de las apelaciones interpuestas por servidores públicos contra las medidas disciplinarias que les han sido impuestas, permitió conocer las particularidades que se suscitan al momento de invocarse las faltas previstas en la Ley N.° 30057 desarrollando criterios orientadores para la tipificación adecuada de las conductas.

A partir de ello y con la inclusión de casos prácticos, se exponen comentarios acerca de los alcances de las faltas previstas en la Ley N.° 30057, interpretándolas y confrontándolas con ejemplos concretos. De esa forma, se proporciona una herramienta de referencia para la administración y los propios servidores en el marco del régimen disciplinario vigente.
Tratamiento de aguas residuales domésticas utilizando esponjas cilíndricas colgantes de poliuretano
Authors: Aranda Castillo Cesar Asbel
Published: December 2021

El elevado crecimiento poblacional de nuestro país provoca que las actuales plantas de tratamiento de aguas residuales utilicen tratamientos anaerobios, ya que estos no ocupan grandes extensiones de terreno, sin embargo, no cumplen con los requisitos establecidos en las normas legales, siendo necesaria la aplicación de un post-tratamiento que brinde buenos resultados, ocupe el menor espacio posible, permita un mínimo consumo de energía, de bajo costo de inversión, operación y mantenimiento (Geológica, 2009). Esta investigación buscó determinar la eficiencia de la tecnología del Reactor de Esponjas Colgante de Flujo Descendente conocida por sus siglas en inglés DHS (Downflow Hanging Sponges) con la que se trata una parte del desagüe de los centros poblados el Ángel y el Milagro en el distrito del Rímac. Además se determinó el efecto del sistema en los parámetros físico-químicos; y el parámetro microbiológico de coliformes termotolerantes a lo largo de su periodo de funcionamiento mediante un análisis estadístico comparándolos con los Estándares de Calidad Ambiental (ECA) de agua categoría 3 y los Límites Máximos Permisibles (LMP) para efluentes de plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR). Este sistema a escala piloto, tuvo un caudal de ingreso de 90 L/día, con un tiempo de retención hidráulico de 1.5 horas y una porosidad de 95.1%. Asimismo, requiere de menos operación y mantenimiento, en comparación a otros sistemas de tratamiento secundario.
Introducción al estudio de las políticas públicas
Authors: Sánchez Velásquez David
Published: December 2021

En el presente trabajo tenemos el propósito de revisar el concepto y las etapas del proceso de elaboración de las políticas públicas. Para tal efecto, sobre la base de diversas investigaciones previas realizadas por académicos y especialistas en la materia, recogemos las principales posturas, definiciones y miradas sobre el marco conceptual de las políticas públicas. De ese modo, pretendemos acercar y familiarizar a la ciudadanía y, en especial, a los servidores públicos, con este campo de estudio y promover, en consecuencia, una participación más activa, reflexiva y vigilante durante el diseño y la implementación de las políticas públicas.
The Effects of Collaborative Writing to Learners’ Text in terms of Writing Accuracy from Sociocultural Theory Perspective
Authors: Le Minh Trung
Published: December 2021

Collaborative Writing (CW) has stimulated scholars for years in order to shed light on the effects of this kind of activity, and in terms of writing fluency, some researchers succeeded in stating that writing in groups affects the quality of learners' texts. Nevertheless, the previous studies have not provided fully spotlight on the field of utilizing grammar and vocabulary correctly when students compose text with peers. The purpose of this study was to review the effects of CW to the learners’ work in terms of accuracy from the perspective of Sociocultural Theory (SCT).
Increasing the flooding efficiency at Karazhanbas field
Authors: Kulikov A. N. , Yukui Fen , Kadyrov E. A. , Turkov V. O.
Published: December 2021

The article presents the main geological reasons for the emergence of problems with the waterflooding efficiency at Karazhanbas field, as well as an overview of the main methods used to increase the coverage of its productive formations by development: periodic injection of steam and water into the formation, alignment of the injectivity profiles of injection wells, as well as gel-polymer flooding used in the neighboring field confined to the same productive formations. The results of a differential analysis of the development indicators of individual objects of this field are described with the aim of selecting areas of influence in them using the indicated methods. The article describes the results of the analysis of the effectiveness of the application of the WFP method of injection wells in the selected areas of this field.
The level of socio-economic development of regions in Poland
Authors: Kubiczek Jakub , Bieleń Martyna
Published: December 2021

The development of regions within one country is an uneven process. States seek to reduce internal inequalities between particular regions through the implementation of appropriate economic policies, as is the case of Poland. The aim of the study is to evaluate the level of socio-economic development of regions in Poland (voivodships) in the years 2013– 2019. For this purpose, a taxonomic analysis based on Hellwig’s development measure was conducted and the Euclidean distance was applied to assess the difference between the obtained pattern and particular voivodships. On the basis of data provided by the Local Data Bank of Statistics Poland and through linear ordering, two rankings of voivodships were created: one reflecting their socio-economic development excluding environmental protection aspects and the other focusing solely on the issue of environmental protection. Low values of the coefficient of variation relating to a part of the analysed variables indicated that the development level of voivodships in the analysed period is in many respects very similar. The variables crucial for determining the differences between voivodships show that Mazowieckie Voivodship occupies high positions in both rankings (and is the leader in the ranking of socio-economic development excluding environmental protection aspects), while Warmińsko-Mazurskie Voivodship is characterised by a low level of development illustrated by both rankings.
Improving Pharmacovigilliance Quality Management System in the Pharmacy and Poisions Board of Kenya
Authors: Apiyo Eric , Ekeocha Zita , Byrn Stephen Robert , Clase Kari L
Published: December 2021

The purpose of this study was to explore ways of improving the pharmacovigilance quality system employed by the Pharmacy and Poisons Board of Kenya. The Pharmacy and Poisons Board of Kenya employs a hybrid system of pharmacovigilance that utilizes an online system of reporting pharmacovigilance incidences and a physical system, where a yellow book is physically filled by the healthcare worker and sent to the Pharmacy and Poisons Board for onward processing. This system, even though it has been relatively effective compared to other systems employed in Africa, has one major flaw. It is a slow and delayed system that captures the data much later after the fact and the agency will always be behind the curve in controlling the adverse incidents and events. This means that the incidences might continue to arise or go out of control. This project attempts to develop a system that would be more proactive in the collection of pharmacovigilance data and more predictive of pharmacovigilance incidences. The pharmacovigilance system should have the capacity to detect and analyze subtle changes in reporting frequencies and in patterns of clinical symptoms and signs that are reported as suspected adverse drug reactions. The method involved carrying out a thorough literature review of the latest trends in pharmacovigilance employed by different regulatory agencies across the world, especially the more stringent regulatory authorities. A review of the system employed by the Pharmacy and Poisons Board of Kenya was also done. Pharmacovigilance data, both primary and secondary, were collected and reviewed. Media reports on adverse drug reactions and poor-quality medicines over the period were also collected and reviewed. An appropriate predictive pharmacovigilance tool was also researched and identified. It was found that the Pharmacy and Poisons Board had a robust system of collecting historical pharmacovigilance data both from the healthcare workers and the general public. However, a more responsive data collection and evaluation system is proposed that will help the agency achieve its pharmacovigilance objectives. On analysis of the data it was found that just above half of all the product complaints, about 55%, involved poor quality medicines; 15% poor performance, 13% presentation, 8% adverse drug reactions, 7% market authorization, 2% expired drugs and 1% adulteration complaints. A regulatory pharmacovigilance prioritization tool was identified, employing a risk impact analysis was proposed for regulatory action.
From Latin American International Political Economy to Latin American Global Political Economy
Authors: Vivares Ernesto , Salgado Espinoza Raúl
Published: December 2021

This paper focuses on the differences between International Political Economy (IPE) versus Global Political Economy (GPE) in Latin America. It explores how IPE tends to be taught and researched beyond mainstream IPE but in dialogue with it. It engages with the main literature of this field to discuss the contours and extension of a transition in teaching and research. It rests upon a historical sociological approach and employs a qualitative analysis of syllabi and curricula of various masters and doctoral programs on International Relations/Studies and underlying disciplines, and is complemented with semi-structured interviews with leading scholars of IPE from across the region. The paper argues that there is a shift from mainstream IPE to a new Latin American GPE as the result of a revitalization of the field and as a response to the new regional and global challenges. New dynamics of development, conflict and a changing world order coexist with old problems, pushing our field to find new responses, demonstrating the limits of the traditional knowledge, and requiring the development of new contributions. While the shift may be minor, it is constant and steady, and is neither homogenous nor dominated by a unique vision of the field, but it is defined by heterogeneity and plurality.
SAGAD: Synthetic Data Generator for Tabular Datasets
Authors: Silva Henrique Matheus F. da , Silva Rafael S. Pereira , Porto Fábio
Published: December 2021

The accuracy of machine learning models implementing classification tasks is strongly dependent on the quality of the training dataset. This is a challenge for domains where data is not abundant, such as personalized medicine,or unbalance, as in the case of images of plant species, where some species have very few samples while others offer large number of samples. In both scenarios,the resulting models tend to offer poor performance. In this paper we present two techniques to face this challenge. Firstly, we present a data augmentation method called SAGAD, based on conditional entropy. SAGAD can balance minority classes in conjunction with the increase of the overall size of the trainingset. In our experiments, the application of SAGAD in small data problems with different machine learning algorithms yielded significant improvement in performance. We additionally present an extension of SAGAD for iterative learning algorithms, called DABEL, which generates new samples for each epoch usingan optimization approach that continuously improves the model’s performance. The adoption of SAGAD and DABEL consistently extends the training dataset towards improved target classification performance.
SSL-VFC4.5: An approach to adapt Very Fast C4.5 classification algorithm to deal with semi-supervised learning
Authors: Nass Carlos Eduardo , Ortíz Díaz Agustín Alejandro , Baldo Fabiano
Published: December 2021

The growing popularity of audio and video streaming, industry 4.0 and IoT (Internet of Things) technologies contribute to the fast augment of the generation of various types of data. Therefore, to analyze these data for decision-making, supervised machine learning techniques need to be fast while keeping a suitable predicting performance even in many real-life scenarios where labeled data are expensive and hard to be gotten. To overcome this problem, this work proposes an adaptation to the Very Fast C4.5 (VFC4.5) algorithm implementing on it a semi-supervised impurity metric presented in the literature. The results pointed out that this adaptation can slightly increase the accuracy of the VFC4.5 when the datasets have the presence of a very few amount of labeled instances, but it increases the training time, especially when the number of labeled instances in the datasets increase.
ACERPI: An approach for ordinances collection, information extraction and entity resolution
Authors: Schmitz Christian , Mbaye Serigne K. , Manica Edimar , Galante Renata
Published: December 2021

Ordinances are documents issued by federal institutions that contain, among others, information regarding their staff. These documents are accessible through public repositories that usually do not allow any filter or advanced search on documents’ contents. This paper presents ACERPI, an approach which identifies the people mentioned in the ordinances to help the user find the documents of interest. ACERPI combines techniques to discover, obtain, convert and structure documents, extract information, and link employees entities. Experiments were performed on two real datasets and demonstrated a recall of 72.7% for our named entity recognition model trained with only 534 samples and F1 measure of 90% in the efficacy of the entity resolution technique.
Processamento Distribuído de Operações Hash Join em Switches Programáveis: Uma Análise via Modelo de Custo
Authors: S. Franco Marisa , Dominico Simone , Kepe Tiago R. , Albini Luiz C. P. , C. de Almeida Eduardo , Z. Alves Marco A.
Published: December 2021

O custo do processamento de uma consulta em sistemas de banco de dados distribuídos liga-se diretamente ao custo da transferência de dados na rede. A Software-Defined Wide Area Network (SD-WAN) e uma tecnologia que permite (re)programar dispositivos de rede via software. Sua programabilidade proporciona novas possibilidades para gerenciar topologias de forma dinâmica, possibilitando ainda o processamento de dados nesses dispositivos. Este artigo avalia o processamento distribuído da operação hash join em switches de rede, a partir de um modelo de custo. Os resultados mostram que o processamento dessas operações em switches de rede alcança desempenho comparável ao processamento tradicional em servidores com um trafego de dados similar.
A Recommender for Choosing Data Systems based on Application Profiling and Benchmarking
Authors: Soares Elton Figueiredo de Souza , Souza Renan , Thiago Raphael Melo , Machado Marcelo de Oliveira Costa , Azevedo Leonardo Guerreiro
Published: December 2021

In our data-driven society, there are hundreds of possible data systems in the market with a wide range of configuration parameters, making it very hard for enterprises and users to choose the most suitable data systems. There is a lack of representative empirical evidence to help users make an informed decision. Using benchmark results is a widely adopted practice, but like there are several data systems, there are various benchmarks. This ongoing work presents an architecture and methods of a system that supports the recommendation of the most suitable data system for an application. We also illustrates how the recommendation would work in a fictitious scenario.
Análise de métodos de tratamento de outliers para predição dos retornos de índices de ações negociados em bolsa
Authors: Gea Cristiane , Lima Janio , Bezerra Eduardo , Ogasawara Eduardo
Published: December 2021

Definidos como pontos extremos, os outliers são observações que não seguem um comportamento padrão em uma série temporal. Contudo, esta anomalia pode levar a especificação incorreta do modelo, estimativas viesadas dos parâmetros e previsões de baixa acurácia. Apesar de ser visto como um erro de medida, nas séries financeiras os outliers carregam informações relevantes sobre a dinâmica do mercado acionário e de fatores interrelacionados. Diante disso, este artigo propõe uma análise comparativa do desempenho de técnicas de tratamento de outliers nas previsões dos índices de ações. Os resultados apontam que métodos com suavização apresentam melhor desempenho, corroborando com a hipótese de que os outliers possuem conteúdo informacional relevante para a previsão da dinâmica dos índices de ações.
Avaliação de Dimensões de Qualidade de Dados para o Agronegócio
Authors: S. Junior Clovis , Dorneles Carina F.
Published: December 2021

Dados de boa qualidade melhoram a precisão de informações resultando em decisões mais assertivas. Para avaliar os diversos aspectos envolvidos, é necessária uma abordagem que faça uso de dimensões para a verificação. Neste artigo, é apresentado um estudo acerca de dimensões de qualidade de dados no domínio do agronegócio. A validação das dimensões é feita sobre duas bases de dados reais, a primeira com foco no meio ambiente e a segunda em agricultura familiar. Os resultados mostram como cada base de dados se comporta em relação às dimensões definidas.
ConSQL: Consentimentos em SQL para o Processamento de Consultas Orientado a Propósitos
Authors: de Abreu Ítalo C. , Praciano Francisco D. B. S. , Amora Paulo R. P. , Machado Javam C.
Published: December 2021

Em vista da crescente necessidade de garantir a proteção de dados pessoais e a privacidade dos indivíduos em um mundo cada vez mais informatizado é crucial que os SGBDs deem suporte a técnicas que facilitem a aplicação dessas garantias quando envolvem dados sob sua gestão, como o direito ao consentimento, onde o indivíduo define os propósitos de acesso e de processamento dos seus dados. Neste trabalho, apresentamos uma extensão da gramática SQL, chamada ConSQL, que permite a definição e a manutenção de propósitos de acesso a relações, tuplas e atributos de um banco de dados relacional. ConSQL, completamente integrada ao processo de reconhecimento de SQL no PostgreSQL, gera estruturas de dados associadas ao esquema de um banco de dados para posterior utilização na verificação de propósitos em tempo de execução de consultas. O artigo também descreve, por meio de exemplos expressos em ConSQL, consentimentos de usuários e mostra a utilidade deles no processamento de consultas que assegura a aplicação de propósitos.
Utilização de dados espaciais para determinar a influência de poluentes na ocorrência de espécies na Amazônia
Authors: Miyaji Renato O. , Corrêa Pedro L. P. , Rizzo Luciana V.
Published: December 2021

Por conta da influência da ação antrópica, os ciclos hidrológicos e energéticos na região da Bacia Amazônica sofreram alterações nas últimas décadas. No entanto, os efeitos dessas mudanças na fauna local ainda não foram profundamente analisados. Neste contexto, neste trabalho buscou-se desenvolver um experimento de Modelagem de Distribuição de Espécies de aves, a partir dos dados meteorológicos e de aerossóis coletados na região de interesse durante o projeto GoAmazon 2014/15, através da aplicação do Modelo de Máxima Entropia, de modo a determinar a influência de poluentes na ocorrência de espécies.
Métodos para auxílio na tomada de decisão em cidades inteligentes
Authors: Lima Ramon Barros de , Aviz Wilamis Micael de Araujo , Coutinho Fábio J. , Clarindo João Paulo
Published: December 2021

Nos últimos anos, com o crescente aumento da população em áreas urbanas, cidades inteligentes surgem como uma alternativa para auxiliar gestores na tomada de decisão, através da utilização de uma rede de dispositivos IoT, que geram dados relativos à infraestrutura urbana. Entretanto, o número de dispositivos IoT cresce constantemente, gerando um imenso volume de dados convencionais e espaciais. Diante disso, este trabalho discute métodos para auxiliar na tomada de decisão no contexto de cidades inteligentes, a partir do uso de técnicas de pré-processamento dos dados brutos gerados por dispositivos IoT, armazenamento e processamento paralelo e distribuído de dados espaciais. Foi desenvolvido um estudo de caso com dados de cerca de 500 mil corridas de táxi ocorridas em Porto, Portugal, que apresenta resultados que podem auxiliar gestores na melhoria do serviço de transportes da cidade.
Comparing Alternative Storage Models for Words Extracted from Legal Texts
Authors: Sodré Ana Paula , Floriano Luis Eduardo Mochenski , Magalhães Dimmy , Aguiar Cristina D. , Pozo Aurora , Hara Carmem S.
Published: December 2021

The COVID-19 pandemic created new demands for services in the judicial system, requiring the use of a data warehouse (DW). Although there exist approaches that use DW in the judicial domain, few target the pandemic or publicly provide the information extracted from the texts. Following the needs of a legal expert, we have developed the COVID-19 Portal. It extracts documents from the Supreme Federal Court in Brazil to obtain quantitative information on words used in the texts. In this paper, we present the design of a DW, and show the query performance improvement achieved with its implementation. The DW has been developed on Postgres, and its performance is compared with the original implementation on MongoDB Cloud and a local MongoDB database.
Análise de Dados para Comunicação Política a partir de um Sistema de Coleta de Tweets
Authors: Heine Alexandre A. P. , Coutinho Bruno , Barreto Mariana , Xavier Nicholas , Villas Marcos V. , Ituassu Arthur , Lifschitz Sérgio
Published: December 2021

Este artigo apresenta o projeto, a pesquisa e o desenvolvimento de uma ferramenta de coleta e análise de dados do Twitter, que tem por objetivo avaliar os dados publicados nesta rede social, em particular voltados para a área de comunicação política. Além de explicar brevemente a arquitetura do sistema, descrevemos algumas funcionalidades importantes, a saber: a coleta de dados por streaming; as análises relativas aos links compartilhados; a identificação de usuários que realizaram retweets; e o estudo de polaridade dos sentimentos expressos no corpo dos tweets. Dentre os desafios encontrados destacamos o pré-processamento dos dados coletados, as limitações no uso da API do Twitter e a obtenção e preparação da bases de dados para a análise de sentimentos.
EERCASE: Uma Ferramenta Robusta para Projeto Conceitual de Banco de Dados
Authors: Silva Edson A. , Fidalgo Robson N.
Published: December 2021

Considerando a pluralidade de notações Enhanced Entity-Relationship (EER) e a carência de ferramentas robustas, este artigo apresenta a ferramenta EERCASE. Construída com base nas melhores práticas do paradigma Model Driven Development (MDD), EERCASE é capaz de impedir construções sintaticamente inválidas, indicar e explicar os erros de semântica estática e gerar código de definição de dados impondo restrições não triviais. EERCASE tem sido usada para apoiar o ensino e a prática de projeto EER e oferece recursos não disponibilizados por outras ferramentas.
Quem@PUC - A tool to find researchers at PUC-Rio
Authors: Salgueiro Mariana D. A. , dos Santos Veronica , Rêgo André L. C. , Guimarães Daniel S. , Haeusler Edward H. , dos Santos Jefferson B. , Villas Marcos V. , Lifschitz Sérgio
Published: December 2021

Quem@PUC is an Information Retrieval System available on the Web that allows searching for researchers and professors based on a keyword list of research related terms. It publicizes research and teaching activities from the PUC-Rio community to society in general. The idea is to integrate information from professors from administrative systems, courses offered, and researchers’ Lattes CVs. Data sources are converted to RDF format using domain ontologies, then stored in a NoSQL database that supports native free-text indexing on triple objects. Search results include names, academic papers, teaching activities, and contact links.
Towards Auditable and Intelligent Privacy-Preserving Record Linkage
Authors: Nóbrega Thiago , Pires Carlos Eduardo S. , Nascimento Dimas Cassimiro
Published: December 2021

Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL) intends to integrate private/sensitive data from several data sources held by different parties. It aims to identify records (e.g., persons or objects) representing the same real-world entity over private data sources held by different custodians. Due to recent laws and regulations (e.g., General Data Protection Regulation), PPRL approaches are increasingly demanded in real-world application areas such as health care, credit analysis, public policy evaluation, and national security. As a result, the PPRL process needs to deal with efficacy (linkage quality), and privacy problems. For instance, the PPRL process needs to be executed over data sources (e.g., a database containing personal information of governmental income distribution and assistance programs), with an accurate linkage of the entities, and, at the same time, protect the privacy of the information. Thus, this work intends to simplify the PPRL process by facilitating real-world applications (such as medical, epidemiologic, and populational studies) to reduce legal and bureaucratic efforts to access and process the data, making these applications' execution more straightforward for companies and governments. In this context, this work presents two major contributions to PPRL: i) an improvement to the linkage quality and simplify the process by employing Machine Learning techniques to decide whether two records represent the same entity, or not; and ii) we enable the auditability the computations performed during PPRL.
Experion: A framework for contextualizing evidence in expert finding
Authors: Gonçalves Rodrigo , Dorneles Carina F.
Published: December 2021

Expert finding is traditionally related to a subject of research in information retrieval and, often, is taken to mean "expertise retrieval within a specific organization". The task involves finding an expert in an expertise topic. Even though there are interesting proposals in the literature, they do not consider the context in which a given expertise is bound. This Ph.D. thesis introduces the concept of a framework that chronologically contextualizes search results in expert finding. Our motivation is to provide more accurate results of search processes related to finding experts in a given topic, contextualizing the expertise on professional/academic activities, an open research topic. In this paper, we present the main concepts of the framework we are developing and a general overview of its operation. At the moment, we are using the Lattes platform as a data source, for which we developed a process to extract expertise evidence, supported by the Crossref database.
Sumarizacão Automática de Notícias Crime no Contexto da Polícia Federal
Authors: Barros Thierry S. , Pires Carlos Eduardo S. , N. Filho Dimas C.
Published: December 2021

Redes neurais profundas foram aplicadas com sucesso a muitas tarefas diferentes de processamento de linguagem natural. Um modelo de rede neural que alavancou os resultados em uma ampla gama de tarefas de PNL foi o modelo BERT - uma sigla para Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Nesta pesquisa, apresentamos como o modelo BERT pode ser utilizado para resumir documentos textuais da Polícia Federal Brasileira. Os documentos visam relatar um resumo das atividades investigativas. Devido ao tamanho e à complexidade dos documentos, é um trabalho exaustivo ler e compreender todo o seu conteúdo. Assim, objetivamos analisar a viabilidade da utilização do modelo BERT para extrair e sintetizar as informações mais importantes de documentos da Polícia Federal.
Machine Learning on Graph-Structured Data
Authors: Barros Claudio D. T. , da Silva Daniel N. R. , Porto Fabio A. M.
Published: December 2021

Several real-world complex systems have graph-structured data, including social networks, biological networks, and knowledge graphs. A continuous increase in the quantity and quality of these graphs demands learning models to unlock the potential of this data and execute tasks, including node classification, graph classification, and link prediction. This tutorial presents machine learning on graphs, focusing on how representation learning - from traditional approaches (e.g., matrix factorization and random walks) to deep neural architectures - fosters carrying out those tasks. We also introduce representation learning over dynamic and knowledge graphs. Lastly, we discuss open problems, such as scalability and distributed network embedding systems.
Detecção e Aplicação de Dependências de Dados
Authors: Pena Eduardo Henrique Monteiro , Cunha de Almeida Eduardo
Published: December 2021

Dependências de dados são fundamentais em importantes áreas do gerenciamento de dados, tais como qualidade, integração e análise de dados. Esta tese apresenta contribuições relevantes para importantes problemas relacionados à tais dependências. O primeiro é relacionado à detecção de dependências. Estudamos a detecção de restrições de negação, pois elas generalizam outros tipos de dependências, e conseguem expressar complexas regras de qualidade de dados. Apresentamos um algoritmo para a descoberta de restrições de negação e o avaliamos em uma variedade de cenários. Em comparação com soluções do estado da arte, nosso algoritmo melhora significativamente a eficiência da detecção em termos de tempo de execução. O segundo problema diz respeito à aplicação de dependências na melhoria da consistência de dados. Mostramos que é possível extrair evidências de conjuntos de dados para descobrir restrições que se mantêm aproximadamente e que identificam, com boa precisão e recuperação, inconsistências no conjunto de dados de entrada. Apresentamos, ainda, um sistema para detecção de erros baseados em restrições de negação que apresenta execuções até três ordens de magnitude mais rápidas do que as de soluções do estado da arte, especialmente para conjuntos de dados maiores e restrições complexas. Por fim, nossa última contribuição é sobre a aplicação de dependências na otimização de consultas. Apresentamos um sistema para a detecção e seleção automática de dependências funcionais baseado em representações extraídas das cargas de trabalho. Nossos experimentos mostram que a aplicação das dependências selecionadas pode reduzir o tempo de resposta geral de diversas consultas. As contribuições acima foram publicadas em veículos de renome nacional (SBBD) e internacional (PVLDB, CIKM e DEXA), e possibilitaram cooperação nacional com universidades federais (UFPR e UTFPR), bem como internacional com institutos de pesquisa (HPI-Alemanha e SnT-Luxemburgo).
Tecnologias de Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional Inclusivas ao Surdo: Um Mapeamento Sistemático de Literatura
Authors: Silva Lucineide Rodrigues da , García Laura Sánchez
Published: December 2021

Tecnologias computacionais podem apoiar a aprendizagem colaborativa e a inclusão de estudantes Surdos. Para identificar quais as tecnologias têm sido utilizadas neste contexto, um mapeamento sistemático da literatura foi executado. Foram incluídos 28 estudos dentre os 592 encontrados. Os resultados indicam que novas pesquisas devem ser desenvolvidas, maior atenção deve ser dada às abordagens didáticas adotadas e a análise de vídeo deve ser explorada para a análise da interação dos grupos.
Automatic Generation of Learning Objects Using Text Summarizer Based on Deep Learning Models
Authors: Oliveira Leandro Massetti Ribeiro , Busson Antonio José G. , S. Neto Carlos de Salles , Santos Gabriel N. P. dos , Colcher Sérgio
Published: December 2021

A learning object (LO) is an entity, digital or not, that can be used and reused or referenced during a technological support process for teaching and learning. Despite mainly being multimedia, with audio, video, text and images synchronized with each other, LOs can help disseminate knowledge even only in educational texts. However, creating these texts can be costly in time and effort, creating the need to seek new ways to generate this content. This article presents a solution for the generation of text-based LOs generated through summaries supported by Deep Learning models. The present work was evaluated in a supervised experiment in which volunteers rate computer educational texts generated by three types of summarizers. The results presented are positive and allow us to compare the performance of summaries as LO generators in text format. The findings also suggest that using post-processing in the output of models can improve the readability of generated content.
Possibilidades do Pensamento Computacional: um novo olhar teórico
Authors: Beleti Junior Carlos Roberto , Sforni Marta Sueli de Faria
Published: December 2021

O surgimento de novas temáticas, quando relacionadas à Computação, pode provocar mudanças nas mais diversas áreas. Na Educação, um conceito recente, o Pensamento Computacional (PC), tem movimentado o cenário. Diversas pesquisas têm investigado a temática, sua definição e estrutura, formas de realizar seu desenvolvimento e avaliação. No entanto, não há consenso sobre a melhor forma de promover seu desenvolvimento. Visando colaborar com a área, propomos uma pesquisa que investiga o desenvolvimento do PC sob uma nova perspectiva teórica, alicerçado sobre os pressupostos da Teoria Histórico-Cultural e da Teoria do Ensino Desenvolvimental, com base conceitual nos fundamentos da Ciência da Computação.
Mapeamento das Iniciativas de Promoção do Pensamento Computacional no Ensino Fundamental
Authors: Grebogy Elaine Cristina , Santos Icleia , Castilho Marcos Alexandre
Published: December 2021

Este estudo apresenta um levantamento das iniciativas que promovem o Pensamento Computacional no Ensino Fundamental, com o objetivo de compreender as abordagens, recursos e ferramentas utilizadas. Pretende ainda investigar em que nível do Ensino Fundamental as iniciativas acontecem, subdividindo-as nos níveis 1 e 2 para uma análise mais aprofundada das práticas realizadas nos anos iniciais, por entender que nesta fase se formam importantes bases para aquisições de habilidades futuras. Como resultado, percebe-se que o volume de trabalhos relacionados ao PC tem mostrado tendência de crescimento ao longo dos últimos anos, o que reforça a necessidade de se investir em ações nos anos iniciais.
Avaliação de Plataforma Multimodal de Jogos Sérios para Auxílio a Terapia para Autistas
Authors: Trindade Andre B. , Jeronimo Joice L. , Hounsell Marcelo da S. , Faust Rafael G.
Published: December 2021

Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma plataforma capaz de capturar a frequência cardíaca através de um sensor óptico não invasivo embutido em um joystick. A plataforma se concentra nos transtornos do espectro autista (TEA), cuja interação com mídias digitais ainda não foi totalmente compreendida. Um jogo sério foi desenvolvido para testar a frequência cardíaca como parâmetro de jogo. Um questionário foi respondido por 39 especialistas que avaliaram a plataforma, o design do joystick e o jogo. Todos os 18 itens foram avaliados acima do centro da escala, exceto os custos do projeto. Podemos concluir que este tipo de plataforma multimodal pode melhorar as possibilidades de criação de jogos sérios específicos para TEA.
Predicting Dropout in Higher Education: a Systematic Review
Authors: Silva Jailma Januário da , Roman Norton Trevisan
Published: December 2021

In this article, we present a systematic literature review, carried out from February to March 2020, on the application of a machine learning technique to predict student dropout in higher education institutions. Besides describing the protocol followed during our research, which includes the research questions, searched databases and query strings, along with criteria for inclusion and exclusion of articles, we also present our main results, in terms of the attributes used by current research on this theme, along with adopted approaches, specific algorithms, and evalution metrics. The Decision Tree technique is the most used for the construction of models, and accuracy and recall and precision being the most used metric for evaluating models.
Classwork: Uma ferramenta de acompanhamento em tempo real da contribuição individual de alunos de cursos de computação no desenvolvimento de projetos de software acadêmicos hospedados no GitHub
Authors: Brito Lucas Marcel Silva de , Bernardo João Helis
Published: December 2021

Ferramentas que fornecem informações a gerentes de projetos de software sobre a contribuição dos seus desenvolvedores têm ganhado destaque nos últimos anos. Todavia, poucas pesquisas têm focado na utilização de ferramentas que apresentem informações gerenciais a professores da área de computação, que tem a responsabilidade de realizar o acompanhamento dos projetos de software desenvolvidos por seus alunos, usualmente de forma manual. Neste contexto, este trabalho tem o objetivo de propor e avaliar a ferramenta Classwork, que apresenta aos professores de computação, de forma automatizada, informações sobre a contribuição individual dos seus alunos no desenvolvimento de projetos de software acadêmicos hospedados no GitHub.
A identificação de conflitos em sala de aula utilizando Visualização de Informações
Authors: Silveira Junior Carlos Roberto da , Barra Alex Santos Bandeira , Nascimento Thiago Ferraz do , Araújo Wendi Müller
Published: December 2021

No ambiente escolar constroem-se relações sociais e formam-se grupos. Porém, podem ocorrer conflitos, sendo necessária a intervenção de profissionais de educação para identificar e tentar solucionar tais problemas. Este trabalho propõe um software de visualização de informações que gera representações gráficas de relacionamentos, como ferramenta de apoio diagnóstico. Para tanto, definiram-se grafos para a representação visual dos relacionamentos e representou-se diferentes tipos de relações entre os alunos. Como resultado, psicólogos e pedagogos puderam registrar inferências e destacaram que os grafos facilitam a percepção das relações sociais, demonstrando que o aplicativo pode ser uma ferramenta de apoio útil.
Prática pedagógica aliada ao aplicativo móvel zReader: efeitos sobre compreensão textual e interesse de crianças pela leitura
Authors: Souza Tamila Kécia Nunes de , Santos José Amancio Macedo , Guerra Fabrício Vale de Azevedo
Published: December 2021

Este artigo apresenta o resultado da avaliação experimental sobre o impacto do aplicativo zReader na alfabetização de crianças. A intervenção contou com um grupo de controle formado por 15 alunos e um grupo experimental formado por 17 alunos, e durou cerca de 11 meses (de fevereiro a dezembro de 2019). Duas variáveis foram consideradas: a compreensão textual e o interesse pela leitura. Para a variável compreensão textual, os resultados não apresentaram significância estatística, apesar de indicarem melhora nas médias obtidas. Para a variável interesse pela leitura, os resultados foram bastante promissores, apresentando significância estatística para vários itens observados.
Adaptação do processo ENgAGED para o desenvolvimento de conteúdos curriculares em uma plataforma de jogos baseada em Gramática de Grafos
Authors: Silva Júlia Veiga da , Silva Junior Braz Araujo da , Foss Luciana , Cavalheiro Simone André da Costa
Published: December 2021

Os jogos educacionais destacam-se por contribuir para o desenvolvimento de habilidades de maneira lúdica. Entretanto, muitos deles não apresentam uma fundamentação teórica em relação aos processos de criação, validação e avaliação. O GrameStation é um motor de jogos baseado em Gramática de Grafos que pode ser utilizado na Educação Básica para desenvolver o Pensamento Computacional. Neste artigo, propõe-se uma adaptação de um método de desenvolvimento de jogos educacionais (ENgAGED) utilizando a plataforma GrameStation. Um exemplo de instanciação é apresentado a fim de ilustrar o método proposto.
Uma análise de trabalhos de mineração de dados educacionais no contexto da evasão escolar
Authors: Santos Vitor Hugo Barbosa dos , Saraiva Daniel Victor , Oliveira Carina Teixeira de
Published: December 2021

Este artigo apresenta uma análise de trabalhos de mineração de dados educacionais (Educational Data Mining - EDM) nacionais e internacionais que tratam da temática da evasão escolar. As buscas por trabalhos foram realizadas com o propósito de responder a sete questões de pesquisa sobre ferramentas/bibliotecas, algoritmos e bases de dados considerados nos trabalhos. Dada a grande quantidade de informações analisadas, foi utilizada a ferramenta Tableau para uma melhor compreensão e comparação dos fatores estudados. Os resultados servem como subsídio para otimizar a tomada de decisão de analistas de dados no planejamento e desenvolvimento de projetos de EDM.
Diretrizes de Acessibilidade para Jogos Sérios Destinados aos Aprendizes no Espectro Autista
Authors: Pereira Wendell Soares , Cysneiros Filho Gilberto Amado de Azevedo , Aguiar Yuska Paola Costa
Published: December 2021

Jogos sérios podem ser um importante instrumento de apoio no processo de aquisição ou treinamento de habilidades por pessoas no TRasntorno do Espectro Autista (TEA). No entanto, o desenvolvimento de jogos sérios para estes usuários pode mostrar-se desafiador. Portanto, este trabalho propõe um conjunto de 109 diretrizes de acessibilidade para guiar o desenvolvimento de jogos sérios para usuários com TEA. O conjunto de diretrizes foi obtido a partir da análise da literatura, a partir de um mapeamento entre recomendações para o desenvolvimento de jogos sérios e àquelas destinadas ao desenvolvimento de soluções de software para usuários com TEA.
ColabIn: Modelo de Colaboração Interativa de Aula Fracionada para o Ensino Remoto na Educação Superior
Authors: Mourão Érica , Dias Marcel , Pinheiro Edilson , Viterbo José , Maciel Cristiano
Published: December 2021

O distanciamento social face a pandemia do coronavírus acelerou as transformações no ensino e nas práticas didático-pedagógicas. O ensino presencial migrou para o ensino remoto aliado ao uso de Tecnologia de Informação e Comunicação para realizar aulas. Entretanto, a falta da interação entre professor e alunos pode tornar a aprendizagem cansativa e pouco motivadora. O objetivo deste trabalho é propor e avaliar um modelo colaborativo de aulas fracionadas com micro atividades para melhorar a interação entre professor e alunos. Para avaliar o modelo realizamos um experimento com alunos de Computação. Os resultados indicam grande facilidade de uso, aceitação e intenção de adoção em comparação com modelo tradicional no ensino remoto.
Gamificação personalizada: um estudo de mapeamento sistemático
Authors: Morais Aline A. , Melo Lafayette B.
Published: December 2021

Este trabalho tem objetivo investigar os tipos de framework e modelos de gamificação personalizada, as suas adaptações e em quais setores está presente. O mapeamento sistemático foi realizado de dezembro de 2020 a abril de 2021, nos seguintes mecanismos de buscas: ACM, IEEE Xplore, SciELO, SCOPUS e Springer. Foram encontrados 2.604 estudos no período de 2016 a 2021; destes, 20 atenderam aos critérios de inclusão e exclusão definidos no protocolo. No total, foram encontrados 3 frameworks e 3 propostas. Assim, pudemos verificar os frameworks utilizados, os que estão surgindo e as adaptações realizadas, além de ter uma visão dos setores que estão utilizando a gamificação personalizada, especialmente a educação.
Students' perceptions of academic performance in Distance Education evaluated by Learning Analytics and Ontologies
Authors: Costa Laécio A. , Souza Marlo , Salvador Laís N. , Silveira Aleph C. , Saibel Celso A.
Published: December 2021

Keeping track of student learning progress in the Distance Education it is a challenge for education specialists because it is always not possible to adopt the same evaluation mechanisms as traditional education due to transactional distance between educators and students. To help educators in the process of evaluating the acquisition of skills and monitoring students' learning experiences, we present the SapeS architecture, which uses Learning Analytics and Ontologies to produce information about student performance. This architecture enables both educators and students to intervene in the teaching process and promotes autonomy to students successfully achieve their planned objectives. This proposal was based on the Design Science Research methodology, which enables the production and evaluation of the proposed solution to better understand its viability in the participant's real context.
A Revolução Intangível no Ensino da Computação
Authors: Almeida Felipe V. de , Hayashi Victor T. , Arakaki Reginaldo
Published: December 2021

Ao passo que a computação se torna intangível e pervasiva nos negócios e no cotidiano das pessoas, é natural o fomento ao ensino de computação cada vez mais cedo. As iniciativas não mais se limitam à esfera da Sociedade Brasileira de Computação (SBC): elas extrapolaram para o debate geral da computação na Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Considerando estas tendências, como pode ser o perfil do vestibulando e do ingressante do futuro? Como o docente pode trabalhar com turmas cada vez mais heterogêneas? É possível aproveitar conhecimentos prévios para cativar estes alunos? Este artigo busca discutir estas questões a partir dos resultados de um questionário aplicado a 44 alunos ingressantes de um curso de Engenharia da Computação.