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Conhecendo um campo de estudo: aspectos da institucionalização cognitiva e social da ciência da informação

2010· dissertation· pt· W1829376136 on OpenAlexfundno aff
Monica de Fatima Loureiro Alves

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldDecision Sciences
TopicKnowledge Management and Technology
Canadian institutionsnot available
FundersIndiana University BloomingtonUniversity of Colorado BoulderUniversity of PittsburghMälardalens högskolaMasarykova UniverzitaUniversiteit AntwerpenUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUniversidade Federal de Minas GeraisQueen's UniversityUniversitatea din BucureștiUniversidad de Buenos AiresUniversità degli Studi di TrentoDalhousie UniversityUniversidad de GranadaDrexel UniversityRobert Gordon UniversityBar-Ilan UniversityValdosta State UniversityUniversity of WashingtonLouisiana State UniversityLoughborough UniversityUniversity of TorontoUniversity College LondonLong Island UniversityKent State University
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

de São Paulo, São Paulo, 2010.A criação dos programas de pós-graduação em Ciência da Informação (CI), no Brasil, há aproximadamente 30 anos, deu início à institucionalização da pesquisa na área.Pode-se afirmar, no entanto, que pouco se conhece o que se pesquisa no país, na medida que os estudos realizados até o momento, exploraram aspectos específicos, proporcionando, desse modo, uma visão apenas parcial da área.A partir dessa constatação, procurou-se, com o presente estudo, investigar de forma extensiva, os aspectos relacionados à institucionalização da CI, sob o ponto de vista cognitivo e social.A institucionalização cognitiva refere-se às temáticas e métodos de pesquisa adotados pelos pesquisadores e, a segunda, a institucionalização social, procura identificar os cursos existentes, os periódicos editados pela área, os eventos realizados e o número de cadeiras de docência e de pesquisa existentes nas universidades, entre outros.O estudo sobre os aspectos cognitivos teve como fontes de dados a Base de Dados de Dissertações e Teses em Ciência da Informação, produzida pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), da qual foram extraídos os dados sobre as teses produzidas de 1985 a 2007.Os dados sobre a institucionalização social foram obtidos nos portais de cada programa de CI do país e Portal da CAPES.O estudo apresenta características quantitativas e qualitativas, fundamentadas em procedimentos metodológicos e instrumentos propostos pela Bibliometria contemporânea.Os resultados foram organizados em categorias referentes aos domínios de conhecimento da área.As cinco temáticas com maior ocorrência, no período estudado, foram: Tecnologias de Informação e Comunicação, Organização da Informação, Estudo de Usuários e, Serviços de Referência e Informação.Quanto aos métodos de pesquisa utilizados, o de maior ocorência foi Estudo de Caso.Observou-se, do ponto de vista da institucionalização social, ser reduzido o número de periódicos ligados aos programas de pós-graduação da área, fragmentadas e dispersas as fontes de informação da área (bases de dados), fato agravado pela inconsistência das informações registradas.Não há, também, repositórios sobre os eventos científicos de Ciência da Informação.Os resultados mostram que a área apresenta aspectos positivos e outros que merecem maior atenção, tanto do ponto de vista da institucionalização cognitiva quanto social.A ausência de fontes de informação exaustivas e consistentes, dotadas de mecanismos que permitam exploração bibliométrica, tornam particularmente árduas as pesquisas de institucionalização do campo da Ciência da Informação.Espera-se que os resultados desta pesquisa despertem inquietações e incentivem o desenvolvimento de novos estudos que contribuam para consolidar os indicadores sobre a institucionalização da CI.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.038
metaresearch head score (Gemma)0.044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.986
Threshold uncertainty score0.200

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0380.044
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0060.007
Science and technology studies0.0140.051
Scholarly communication0.0280.027
Open science0.0030.018
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.071
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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