Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2018-05-04T11:52:00Z No. of bitstreams: 1 leonardodeaguiarpereira.pdf: 2326653 bytes, checksum: 8c6f963d57bb5da46d8fcfcac54d29b8 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-09-03T16:02:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leonardodeaguiarpereira.pdf: 2326653 bytes, checksum: 8c6f963d57bb5da46d8fcfcac54d29b8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-03T16:02:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 leonardodeaguiarpereira.pdf: 2326653 bytes, checksum: 8c6f963d57bb5da46d8fcfcac54d29b8 (MD5) Previous issue date: 2018-03-22 / Plataformas de apoio à experimentação científica apoiam cientistas e permitem que eles possam desfrutar de recursos para prosseguir com suas pesquisas. Dentre esses recursos estão os serviços científicos, usados para processar dados em determinadas tarefas de um processo de experimentação científica. Desenvolvedores especializados criam e mantêm esses serviços científicos. O sucesso de uma experimentação científica depende da correta execução de seu processo. Como os serviços científicos são utilizados em tarefas dos processos, suas falhas comprometem toda a experimentação. Por isso, é importante que os serviços estejam funcionando corretamente. Neste contexto, é necessário apoiar o desenvolvedor de serviços científicos para que ele possa desenvolver serviços com o máximo de eficiência possível. Diante disso, o objetivo deste trabalho é apresentar recursos que buscam apoiar o desenvolvimento de serviços científicos em uma plataforma de ecossistema de software científico. Esses recursos são associados a um processo de desenvolvimento de serviços que mapeia as atividades dos desenvolvedores e cientistas durante o desenvolvimento de serviços. Apresenta uma interface para análise contextual dos serviços, oferecendo elementos de visualização associados a informações contextuais. Além disso, utiliza a análise de redes sociais científicas para auxiliar na seleção de cientistas mais adequados à avaliação dos serviços. Visando avaliar estes recursos, foram realizados estudos de caso envolvendo o desenvolvimento de serviços científicos. Os resultados sugerem que os recursos empregados podem apoiar o desenvolvimento de serviços científicos em uma plataforma de ecossistema de software científico. / Platforms supporting scientific experimentation support scientists and allow them the use of resources to pursue their research. Among these resources are the scientific services, used to process data in certain tasks of a process of scientific experimentation. Specialized developers create and maintain these scientific services. The success of a scientific experiment depends on the correct execution of its process. As scientific services are used in process tasks, their failures undermine all experimentation. Therefore, it is important that the services are working properly. In this context, it is necessary to support the scientific services developer so that he can develop services as efficiently as possible. Therefore, the objective of this work is to present resources that seek to support the development of scientific services in a scientific software ecosystem platform. These resources are associated with a service development process that maps the activities of developers and scientists during service development. It presents an interface for contextual analysis of the services, offering elements of visualization associated with contextual information. In addition, it uses the analysis of scientific social networks to assist in the selection of better suited scientists to the evaluation of services. In order to evaluate these resources, case studies involving the development of scientific services were carried out. The results suggest that the resources employed can support the development of scientific services in a scientific software ecosystem platform.

Submitted by Priscilla Araujo (priscilla@ibict.br) on 2018-08-07T18:37:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tobias Sombra-Mestrado-2018.pdf: 2977663 bytes, checksum: b45309648a3be783327111ae5673abab (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-07T18:37:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tobias Sombra-Mestrado-2018.pdf: 2977663 bytes, checksum: b45309648a3be783327111ae5673abab (MD5) Previous issue date: 2018-03-22 / Este trabalho apresenta uma pesquisa exploratória usando o algoritmo Naive Bayes com capacidade para classificar documentos no Mendeley usando até cinco classes de saída, definidas com base na quantidade de leitores dos documentos. Usando uma série de atributos que foram encontrados durante a coleta de dados, é realizada a classificação para tentar identificar padrões nos atributos, a fim de reconhecer lógicas sociais dos cientistas, que envolve tanto o comportamento quanto sua dinâmica nas redes sociais científicas. Para fins de concretização deste trabalho, foi aplicada uma Revisão Sistemática de Literatura, a fim de buscar o estado da arte de pesquisas que envolvam o uso de Reconhecimento de Padrões em Redes Sociais Científicas, além da aplicação de um método que envolve o uso de algoritmos desenvolvidos para o tratamento automático de todos os dados coletados no Mendeley. / This work is an exploratory research using the Naive Bayes algorithm with the ability to classify documents in Mendeley using the output classes, based on the amount of reading of the documents. Using a series of data that was found during a data collection, a classification is given to check the patterns in the attributes, an end to recognize the social logics of the scientists, that involve both the behavior and its dynamics in scientific social networks. For the purpose of this work, a literature systematic review was applied, with emphasis on the use of methods that involve the use of social networking concepts, as well as the application of a method for the use of algorithms. Created for automatic processing of all data collected at Mendeley.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-10-23T17:43:12Z No. of bitstreams: 1 phillipeisraelmarques.pdf: 8922079 bytes, checksum: 6a86d6e40e9d80c77e61a71e2c42f8e5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-11-09T13:52:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 phillipeisraelmarques.pdf: 8922079 bytes, checksum: 6a86d6e40e9d80c77e61a71e2c42f8e5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-09T13:52:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 phillipeisraelmarques.pdf: 8922079 bytes, checksum: 6a86d6e40e9d80c77e61a71e2c42f8e5 (MD5) Previous issue date: 2017-08-23 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A área de e-Science envolve a realização de experimentos científicos complexos, normalmente apoiados por workflows. Esses experimentos geralmente utilizam dados e recursos distribuídos, e podem ser apoiados por uma plataforma de ecossistema de software científico. Neste contexto, é necessário permitir que diferentes serviços web possam ser compostos, reutilizados, além de interoperarem na plataforma para tratar das complexidades dos experimentos. Entretanto, compor serviços em plataformas de ecossistemas é uma atividade complexa, considerando, sobretudo, os requisitos funcionais e não funcionais desses serviços. Diante disso, o objetivo deste trabalho é apresentar um mecanismo que busca apoiar a composição de serviços no contexto de um ecossistema de software científico. Para tanto, esse mecanismo é associado ao processo de criação de serviços da plataforma de ecossistema de software científico. Oferece elementos de visualização para representar os relacionamentos de dependência funcional e interoperabilidade entre os serviços. Além disso, utiliza a análise de redes sociais científicas para identificar potenciais colaboradores. Os pesquisadores identificados poderão interagir com o auxílio das visualizações existentes, no espaço de trabalho compartilhado, para avaliar as composições. Essa plataforma, denominada E-SECO, apoia as diferentes fases do ciclo de vida de um experimento científico. A partir desse mecanismo, cientistas interagem e analisam as relações entre serviços nas composições realizadas considerando, sobretudo, as métricas de dependência funcional e a interoperabilidade entre os serviços existentes em diferentes instâncias da plataforma. Visando avaliar o mecanismo para apoiar a composição de serviços, foram realizados estudos de caso na plataforma E-SECO. / The area of e-Science encompasses performing complex scientific experiments, usually supported by workflows. These experiments generally use distributed data and resources, and can be supported by a scientific software ecosystem platform. In this context, it is necessary to allow different web services to be composed, reused, and interoperate in the platform to deal with the complexities of the experiments. However, performing services composition on ecosystem platform is a complex activity which requires computational support, considering, above all, the functional and non-functional requirements of these services. Therefore, the goal of this work is to present a mechanism that aims to support services composition in scientific software ecosystem context. To this end, this mechanism is associated to the service construction process of the scientific software ecosystem platform. It also provides visualization elements to represent functional dependency and interoperability relationships between the services. In addition, it uses scientific social networks analysis to identify potential collaborators. The identified researchers may interact through the visualizations, in the shared workspace, to evaluate the compositions. This platform, named E-SECO, supports different phases of the scientific experiment life cycles. From this mechanism, scientists interact and analyze the relationships between services in compositions which were performed considering, above all, the functional dependency metrics and interoperability issues between existing services in different instances of the platform. In order to evaluate the mechanism to support services composition, case studies were carried out on the E-SECO platform.