Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-11-05Bitstream added on 2014-06-13T18:52:20Z : No. of bitstreams: 1 000729397.pdf: 3888738 bytes, checksum: d8ae9b5206f2fa7500902f16bcb77dc2 (MD5) / A qualidade da pesquisa em fontes eletrônicas é essencial para assegurar a precisão e a abrangência na recuperação de artigos para elaboração de uma revisão sistemática. Para isso os pesquisadores devem conhecer o vocabulário controlado e as ferramentas disponíveis em cada base de dados para ajustar seus resultados de pesquisa de acordo com as suas necessidades de especificidade ou exaustividade na recuperação da informação. Foi analisada amostra disponível de estratégias de busca para identificar o melhor método para a pesquisa na base de dados MEDLINE via PubMed, considerando o uso ou não de parênteses, aspas duplas, truncagem e uso de busca em uma única etapa ou utilizando o histórico de pesquisa. Trabalhamos com a hipótese de que haveria uma diferença entre o número de registros recuperados mediante estratégia de busca com ou sem utilização de parênteses, de aspas e de truncagem ou com uma sentença em etapa única ou com combinação de resultados parciais do histórico de pesquisa, reduzindo assim as incertezas que ainda existem no campo da biblioteconomia médica. Neste estudo transversal foram selecionadas e analisadas as estratégias de busca referentes às pesquisas bibliográficas realizados durante as aulas de Medicina baseada em evidências e em revisões sistemáticas realizadas pela nossa unidade na Faculdade de Medicina de Botucatu, UNESP, São Paulo, Brasil. Foram analisadas 120 estratégias de busca. Não houve diferença entre os resultados obtidos com e sem parênteses em 100% das amostras analisadas (p = 1,0). Nas estratégias em que foram usadas aspas ou truncagem, o número de registros recuperados foi menor em comparação com a estratégia padrão (p = 0,04 e p = 0,08, respectivamente). O número de resultados obtidos mediante submissão de estratégias de busca em uma única etapa foi idêntico ao recuperado em pesquisas submetidas em várias etapas com... / A high-quality electronic search is essential insuring accuracy and completeness in retrieved records for the conducting of a systematic review. To achieve such a search, the researchers must know the controlled retrieval languages and available tools of each database to adjust their search results according to their needs for specificity or exhaustiveness in information retrieval. We analyzed the available sample of search strategies to identify the best method for searching in MEDLINE through PubMed, considering the use or not of parentheses, double quotation marks, truncation and use of a simple search or search history. We hypothesized that there would be a difference in the results retrieved by using a search strategy with parentheses and double quotations marks compared to searching without them, thereby reducing the uncertainties that still exist in the medical librarianship field. In our cross-sectional study of search strategies, we selected and analyzed the available searches performed during Evidence-Based Medicine classes and in systematic reviews conducted by our unit at the Botucatu Medical School, UNESP, São Paulo, Brazil. We analyzed 120 search strategies. With regard to the use of phrase searches with parentheses, there was no difference between the results with and without parentheses in 100% of the sample analyzed (p = 1.0). The number of results retrieved by the searches analyzed was smaller using double quotations marks and using truncation, compared to the standard strategy (p = 0.04 and p = 0.08, respectively). The number of results retrieved by the search strategies was exactly the same when comparing simple searches or search history tools (p = 1.0). There is no need to use phrase searching parentheses to retrieve studies; however, we recommend the use of double quotation marks when an investigator attempts to retrieve articles in which a term appears to be exactly the same as what ...

Orientador: Regina Paolucci El Dib / Banca: Antônio José Maria Catâneo / Banca: Olavo Ribeiro Rodrigues / Resumo: A qualidade da pesquisa em fontes eletrônicas é essencial para assegurar a precisão e a abrangência na recuperação de artigos para elaboração de uma revisão sistemática. Para isso os pesquisadores devem conhecer o vocabulário controlado e as ferramentas disponíveis em cada base de dados para ajustar seus resultados de pesquisa de acordo com as suas necessidades de especificidade ou exaustividade na recuperação da informação. Foi analisada amostra disponível de estratégias de busca para identificar o melhor método para a pesquisa na base de dados MEDLINE via PubMed, considerando o uso ou não de parênteses, aspas duplas, truncagem e uso de busca em uma única etapa ou utilizando o histórico de pesquisa. Trabalhamos com a hipótese de que haveria uma diferença entre o número de registros recuperados mediante estratégia de busca com ou sem utilização de parênteses, de aspas e de truncagem ou com uma sentença em etapa única ou com combinação de resultados parciais do histórico de pesquisa, reduzindo assim as incertezas que ainda existem no campo da biblioteconomia médica. Neste estudo transversal foram selecionadas e analisadas as estratégias de busca referentes às pesquisas bibliográficas realizados durante as aulas de Medicina baseada em evidências e em revisões sistemáticas realizadas pela nossa unidade na Faculdade de Medicina de Botucatu, UNESP, São Paulo, Brasil. Foram analisadas 120 estratégias de busca. Não houve diferença entre os resultados obtidos com e sem parênteses em 100% das amostras analisadas (p = 1,0). Nas estratégias em que foram usadas aspas ou truncagem, o número de registros recuperados foi menor em comparação com a estratégia padrão (p = 0,04 e p = 0,08, respectivamente). O número de resultados obtidos mediante submissão de estratégias de busca em uma única etapa foi idêntico ao recuperado em pesquisas submetidas em várias etapas com ... / Abstract: A high-quality electronic search is essential insuring accuracy and completeness in retrieved records for the conducting of a systematic review. To achieve such a search, the researchers must know the controlled retrieval languages and available tools of each database to adjust their search results according to their needs for specificity or exhaustiveness in information retrieval. We analyzed the available sample of search strategies to identify the best method for searching in MEDLINE through PubMed, considering the use or not of parentheses, double quotation marks, truncation and use of a simple search or search history. We hypothesized that there would be a difference in the results retrieved by using a search strategy with parentheses and double quotations marks compared to searching without them, thereby reducing the uncertainties that still exist in the medical librarianship field. In our cross-sectional study of search strategies, we selected and analyzed the available searches performed during Evidence-Based Medicine classes and in systematic reviews conducted by our unit at the Botucatu Medical School, UNESP, São Paulo, Brazil. We analyzed 120 search strategies. With regard to the use of phrase searches with parentheses, there was no difference between the results with and without parentheses in 100% of the sample analyzed (p = 1.0). The number of results retrieved by the searches analyzed was smaller using double quotations marks and using truncation, compared to the standard strategy (p = 0.04 and p = 0.08, respectively). The number of results retrieved by the search strategies was exactly the same when comparing simple searches or search history tools (p = 1.0). There is no need to use phrase searching parentheses to retrieve studies; however, we recommend the use of double quotation marks when an investigator attempts to retrieve articles in which a term appears to be exactly the same as what ... / Mestre

Orientador: Maurício Ferreira Magalhães / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T11:36:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Villaca_RodolfodaSilva_D.pdf: 2446951 bytes, checksum: c6d907cab0de18a43fe707cae0e827a4 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Atualmente, a quantidade de dados disponíveis na Internet supera a casa dos Zettabytes (ZB), definindo um cenário conhecido na literatura como Big Data. Embora as soluções de banco de dados tradicionais sejam eficientes na busca e recuperação de um conteúdo específico e exato, elas são ineficientes nesse cenário de Big Data, visto que não foram projetadas para isso. Outra dificuldade é que esses dados são essencialmente não-estruturados e encontram-se diluídos em toda a vastidão da Internet. Desta forma, novas soluções de infraestruturas de bancos de dados são necessárias de modo a suportar a busca e recuperação de dados similares de maneira não exata, configurando-se a busca por similaridade, isto é, busca por grupos de dados que compartilham entre si alguma semelhança. Nesse cenário, a proposta desta tese é explorar a similaridade de Hamming existente entre identificadores de objetos gerados através da função Random Hyperplane Hashing. Essa característica presente nesses identificadores servirá de base para propostas de infra-estruturas distribuídas de armazenamento de dados capazes de suportar eficientemente a busca por similaridade. Nesta tese serão apresentadas a Hamming DHT, uma solução P2P baseada em redes sobrepostas, e o HCube, uma solução baseada em servidores para Data Center. As avaliações de ambas as soluções são apresentadas e mostram que elas são capazes de reduzir as distâncias entre conteúdos similares em ambientes distribuídos, o que contribui para o aumento da cobertura em cenários de busca por similaridade / Abstract: Nowadays, the amount of data available on the Internet is over Zettabytes (ZB). Such condition defines a scenario known in the literature as Big Data. Although traditional database solutions are very efficient for finding and retrieving a specific content, they are inefficient on Big Data scenario, since the great majority of such data is unstructured and scattered across the Internet. In this way, new databases are required in order to support queries capable of finding and recovering similar datasets, i.e., retrieving groups of data that share a common meaning. In order to handle such challenging scenario, the proposal in this thesis is to explore the Hamming similarity existent between content identifiers that are generated using the Random Hyperplane Hashing function. Such identifiers provide the basis for building distributed infrastructures that facilitate the similarity search. In this thesis, we present two different approaches: a P2P solution named Hamming DHT, and a Data Center solution named HCube. Evaluations of both solutions are presented and indicate that such solutions are capable of reducing the distance between similar content, improving the recall in a similarity search / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica