Sistema Web de Avaliação da Produção Científica Brasileira (SWAP-BR)
Resumo
Devido a importância da análise de currículos para tomadas de decisões de instituições de ensino, agências de fomento e grupos pesquisa, cada vez mais, torna-se necessário maneiras de avaliá-los de forma rápida, transparente e justa. Devido a esta necessidade, foi desenvolvido o SWAP-BR. Que consiste em um sistema capaz de avaliar de maneira ampla e automatizada o Currículo Lattes de docentes e pesquisadores. Para isto ele utiliza a Pontuação Qualis (PQ) e o Rep-Index, como métricas de avaliação. Além disto o SWAP-BR pode ser ajustado para trabalhar com diversas áreas do conhecimento, levando em consideração as características de cada uma. Porém, embora ele esteja apto a receber as informações e parametrizações das diversas áreas, neste trabalho serão apresentados apenas os resultados obtidos para a área de Ciência da Computação. Com ele também é possível oferecer maior transparência em processos seletivos ou de avaliação de cunho meritocrático, que envolvam análise de currículos ou desempenho de pesquisadores.
Referências
CAPES, C. d. A. d. P. d. N. S. (2013b). Regulamento para a avaliação trienal 2013 (2010-2012).
CAPES, C. d. A. d. P. d. N. S. (2016a). Documento de Área 2016 - ciência da computação.
CAPES, C. d. A. d. P. d. N. S. (2016b). Plataforma sucupira.
Cervi, C. R. (2013). Rep-index : uma abordagem abrangente e adaptável para identificar reputação acadêmica. UFRGS Lume Repositorio Digital.
Cervi, C. R., Galante, R., and de Oliveira, J. P. M. (2011). Identificando a reputação de pesquisadores usando um modelo de perfil adaptativo. In CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTACAO, volume 31.
Cervi, C. R., Galante, R., and De Oliveira, J. P. M. (2013a). Comparing the reputation of researchers using a profile model and scientific metrics. In Computational Science and Engineering (CSE), 2013 IEEE 16th International Conference on, pages 353–359. IEEE.
Cervi, C. R., Galante, R., and Oliveira, J. (2012). An adaptive approach for identifying reputation of researchers. In IADIS International Conference on WWW/Internet, Marid.
Cervi, C. R., Galante, R., and Oliveira, J. d. (2013b). Application of scientific metrics to evaluate academic reputation in different research areas. World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, 7(10):2778–2788.
CNPq, C. N. d. D. C. e. T. (2016). Sobre a plataforma lattes.
Egghe, L. (2006). An improvement of the h-index: The g-index. ISSI newsletter, 2(1):8–9.
Garfield, E. (2010). The evolution of the science citation index. International microbiology, 10(1):65–69.
Google (2004). Google acadêmico.
Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National academy of Sciences of the United States of America, pages 16569–16572.
Khaliluzzaman, M. and Chowdhury, I. I. (2016). Pre and post controller based mvc architecture for web application. In 2016 5th International Conference on Informatics, Electronics and Vision (ICIEV), pages 552–557.
Mena-Chalco, J. P., Junior, C., and Marcondes, R. (2009). Scriptlattes: an open-source knowledge extraction system from the lattes platform. Journal of the Brazilian Computer Society, 15(4):31–39.
Microsoft (2012). Microsoft academic.
Page, L., Brin, S., Motwani, R., and Winograd, T. (1999). The pagerank citation ranking: Bringing order to the web. Technical report, Stanford InfoLab.