O impacto da inteligência artificial na seleção de bases de dados
Introdução: A Inteligência Artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta crucial na otimização de processos, especialmente na seleção de bases de dados de periódicos. Diante do crescente volume de publicações científicas, a IA oferece uma solução eficiente para identificar bases de dados relevant...
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| Format: | Online |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
2024
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| Online Access: | https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/simtec/article/view/11269 |
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| author | Teixeira, Mariana Pedroso Santos, Gildenir Carolino |
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| container_reference | Resumo dos trabalhos do SIMTEC Simpósio dos Profissionais da UNICAMP; v. 9 (2024): Tema: Múltiplas vozes na produção do Conhecimento - Eixo 2; e0240095 |
| description | Introdução: A Inteligência Artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta crucial na otimização de processos, especialmente na seleção de bases de dados de periódicos. Diante do crescente volume de publicações científicas, a IA oferece uma solução eficiente para identificar bases de dados relevantes, levando em conta perfis de usuários e áreas do conhecimento. Objetivo: O objetivo deste estudo foi demonstrar como a IA pode realizar essa seleção com base em perfis personalizados de usuários, utilizando prompts para o processo de indexação. Metodologia: A metodologia empregou um sistema de IA que analisou áreas de interesse, histórico de pesquisa e necessidades específicas de usuários. Foram aplicados prompts personalizados para guiar a IA na indexação de bases de dados do Guia de Fontes de Informação do Portal de Periódicos Eletrônicos Científicos da UNICAMP (PPEC). O design experimental testou diferentes tipos de prompts e modelos de IA para maximizar os resultados. Resultado: Os resultados indicaram que a IA identificou com precisão as bases de dados mais pertinentes para cada perfil, economizando tempo e aumentando a eficácia na recuperação de informações. O uso de prompts personalizados elevou a taxa de acerto e a relevância das sugestões. Conclusão: Conclui-se que a IA, via indexação por prompts, pode transformar o acesso à informação acadêmica, tornando-o mais ágil e preciso as tarefas dos profissionais da informação e usuários. |
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