Banca de QUALIFICAÇÃO: LUIS CESAR DE AZEVEDO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUIS CESAR DE AZEVEDO
Data: 06/07/2026
HORA: 09:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/sala/ronaldo-5
TÍTULO:

Transformação Digital da Revisão Científica: Automação de Bibliometria e Extração de Informações com IA

 

PÁGINAS: 110
RESUMO:

O crescimento acelerado da produção científica global impõe um cenário crítico de sobrecarga informacional que desafia a capacidade analítica de pesquisadores e instituições. Diante dessa magnitude documental, os métodos tradicionais de revisão manual e os indicadores quantitativos da bibliometria clássica demonstram-se insuficientes para rastrear tendências e compreender as trajetórias conceituais da literatura de forma contínua. Embora o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a Inteligência Artificial (IA) ofereçam alternativas automatizadas, as abordagens contemporâneas enfrentam um descompasso metodológico entre a hiperfragmentação tópica gerada por modelos probabilísticos tradicionais e os elevados custos operacionais, riscos de privacidade e dependência de APIs proprietárias em nuvem associados aos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) comerciais. Para superar essas limitações, nesta tese é descrito o desenvolvimento, a implementação e a validação do framework metodológico denominado Automated Knowledge Landscapes (AKL), um sistema de bibliometria semântica de ponta a ponta projetado para o mapeamento estratégico da ciência. Concebido sob o paradigma \textit{human-in-the-loop}, o ecossistema proposto integra a modelagem de tópicos baseada em \textit{embeddings} a algoritmos de agrupamento determinístico, assegurando partições espaciais temáticas estáveis e reprodutíveis. O refinamento conceitual é conduzido por meio de aprendizado supervisionado com poucos exemplos (\textit{few-shot learning}), empregando o ajuste fino eficiente de modelos de linguagem pré-treinados. Para a extração profunda de conhecimento latente, incluindo desafios e controvérsias científicas, o fluxo adota LLMs de código aberto executados localmente, priorizando o gerenciamento eficiente da memória de vídeo (VRAM) em dispositivos computacionais convencionais. A validação da arquitetura foi realizada a partir de estudos de caso reais aplicados à totalidade de suas coleções documentais, processando acervos massivos de até 120.000 documentos. Os resultados comprovam que o framework AKL mitiga os vieses humanos de seleção ao associar o processamento exaustivo do corpus ao agrupamento topográfico determinístico e ao refinamento métrico de tópicos, além de conciliar a alta resolução interpretativa com a viabilidade econômica, promovendo a democratização do acesso a tecnologias avançadas de mapeamento científico em ambientes com infraestrutura restrita.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1673092 - RONALDO CRISTIANO PRATI
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1934625 - JESUS PASCUAL MENA CHALCO
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 2364326 - ALEXANDRE DONIZETI ALVES
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1169328 - MATEUS COELHO SILVA