Análise de redes para a modelagem da geração e difusão do conhecimento

Autores

  • Damião Melo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe – IFS
  • José Karam Filho Laboratório Nacional de Computação Científica – LNCC
  • Antonio Carlos dos Santos Souza Instituição- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia - IFBA

DOI:

https://doi.org/10.38090/recs.vol6.n11.a20320

Palavras-chave:

Redes, Modelagem, Conhecimento

Resumo

Os artigos incluídos nesta seleção assinalam que a análise de redes tem se consolidado como uma estratégia metodológica na pesquisa científica em diversas áreas, permitindo identificar padrões, estruturas e dinâmicas em grandes conjuntos de dados. Esta coletânea tem o potencial de fomentar um aprofundamento sobre a aplicação da análise de redes com relação ao campo da modelagem computacional da geração e difusão do conhecimento, trazendo estudos interdisciplinares, incluindo as ciências humanas, sociais e exatas. Foram selecionados artigos que abordam diferentes aspectos da análise de redes, desde a sua aplicação na identificação de padrões e estruturas em grandes conjuntos de dados, até a sua utilização na visualização e modelagem de redes complexas. As discussões apresentaram os desafios e as limitações associadas ao uso de análise de redes na pesquisa científica, panoramas de produções e opções de modelagem.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Damião Melo, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe – IFS

Possui graduação em Tecnologia em Informática e Gestão da Informação pela Universidade Tiradentes (2008), mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento pela Universidade Federal de Alagoas (2012) e doutorado em Difusão do Conhecimento pela Universidade Federal da Bahia (2022). Atualmente é colaborador externo da Universidade Federal da Bahia e professor do Instituto Federal de Sergipe. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: educação profissional e tecnológica, redes de colaboração, modelagem computacional de conhecimento, desenvolvimento sustentável e meio ambiente, automação de processos de negócio e tecnologia da informação e comunicação aplicadas ao desenvolvimento social. Líder do grupo de pesquisa em Tecnologia, Educação e Gestão do Conhecimento e coordenador do MODOKLab - Laboratory of MOdelling and Diffusion Of Knowledge. Professor permanente do Programa de Pós Graduação Mestrado Profissional de Gestão de Turismo - PPMTUR/IFS.

José Karam Filho, Laboratório Nacional de Computação Científica – LNCC

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal Fluminense (1985), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro(1989) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1996). Atualmente é pesquisador associado - Laboratório Nacional de Computação Científica. Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Princípios Variacionais e Métodos Numéricos, atuando principalmente nos seguintes temas: mecânica computacional, fluidos não newtonianos, métodos estabilizados de elementos finitos, modelagem computacional e reologia sanguínea computacional. É Membro Emérito da Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engeeniring (ABCM) e membro fundador da Brazilian Society of Rheology (BSR)

Antonio Carlos dos Santos Souza, Instituição- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia - IFBA

 

Antonio Carlos dos Santos Souza é Doutor em Ciência da Computação pela UFBA/UEFS/Unifacs (2014), Mestre em Modelagem Computacional pela FVC (2006), Bacharel em Informática pela UCSAL (1998) e Técnico em Instrumentação Industrial pela Escola Técnica Federal da Bahia. Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Coordenador Geral (2019-2021), Coordenador Institucional (2019-2023) e Vice-Coordenador Institucional (2023-atual) do Doutorado Multi-institucional e Multidisciplinar em Difusão do Conhecimento (DMMDC/IFBA/UFBA/UNEB/LNCC/UEFS/Senai-Cimatec), Docente Permanente do Mestrado Profissional em Engenharia de Sistemas e Produtos (PPGESP) e do Curso Superior de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS). Pesquisa os seguintes temas: Inteligência Artificial, Visão Computacional, GPU (Graphics Processing Unit), Análise de Redes Sociais, Modelos Conexionistas, Tecnologia Social, Non-rigid registration of 3D surfaces, Simulação Monte Carlo Paralela em Radiologia e Radioterapia com Nanopartículas, Gestão em Saúde, Morfologia Humana, Iridologia, Biomedicina, Criptomoeda, Inovação Reversa, Sharing economy e Práticas Integrativas e Complementares em Saúde. Tem experiência na área de Deep Learning, Deformação, Computação Massivamente Paralela, Realidade Aumentada, Jogos Digitais, Redes Neurais Artificias, SCORM (Shareable Content Object Reference Model), Informática na Saúde e Lei de Informática. Implanta modelos/normas DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine), PACS (Picture Archiving and Communication System), HIS, LIS, RIS (Radiology Information System) e HL7 (Health Level 7), atuando na Produção, Adoção e Maturidade Tecnológica em Saúde. Propôs a AADSP (Adaptive Approach for. Deployment of Software Process). É líder e pesquisador do Labrasoft / IFBA - Laboratório de Desenvolvimento de Software - e Ex-bolsista de Lei de Informática e EMBRAPII - Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial - no Polo de Inovação Salvador - Saúde - em Sistemas e Produtos Biomédicos e Ex-Coordenador de Projeto de enfrentamento COVID-19 aprovado no CONIF. Certificado ITIL Foundation, PSM I e MCP.

Referências

.

Downloads

Publicado

2024-06-05

Como Citar

MELO, J. D.; KARAM FILHO, J.; DOS SANTOS SOUZA, A. C. Análise de redes para a modelagem da geração e difusão do conhecimento. Revista Educação e Ciências Sociais, [S. l.], v. 6, n. 11, p. 4–7, 2024. DOI: 10.38090/recs.vol6.n11.a20320. Disponível em: https://revistas.uneb.br/index.php/cienciassociais/article/view/20320. Acesso em: 19 nov. 2024.

Edição

v. 6 n. 11 (23): Análise de redes para a modelagem da geração e difusão do conhecimento

Seção

Apresentação

Licença

Copyright (c) 2023 Damião Melo, José Karam Filho, Antonio Carlos dos Santos Souza

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Autores que encaminham os textos para a submissão nesta revista concordam com os seguintes termos:

  • Ao encaminharem os textos para a revista implica na autorização dos autores para a publicação.
  • A aceitação para a publicação implica na cessão de direitos de primeira publicação para a revista. Autores mantém os direitos autorais.
  • Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
  • A revista RECS estimula e permite que os autores publiquem e distribuam seu trabalho em repositórios institucionais ou na sua página pessoal, já que isso pode aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).
  • Os autores dos textos assumem que são autores de todo o conteúdo fornecido na submissão e que possuem autorização para uso de conteúdo protegido por direitos autorais reproduzido em sua submissão.
  • A reprodução total ou parcial dos artigos desta revista é permitida desde que citada à fonte de publicação original.

O conteúdo dos artigos é de estrita responsabilidade de seus autores, os mesmos ao  submeterem assumem a responsabilidade de todo o conteúdo fornecido na submissão, e que possuem autorização para uso de conteúdo protegido por direitos autorais reproduzido em sua submissão.