Machine learning e revisão sistemática de literatura automatizada
Uma Revisão Sistemática
Bibliographic Data
| ID | 6009059 |
|---|---|
| Authors | Denise Fukumi Tsunoda (0000-0002-5663-4534, Universidade Federal do Paraná), Paulo Sergio Da Conceição Moreira (0000-0002-3168-2177, Universidade Federal do Paraná), André José Ribeiro Guimarães (0000-0003-0874-7400, Universidade Federal do Paraná) |
| Year | 2020 |
| Volume | 16 |
| Issue | 45 |
| Pages | 337 |
| Publication date | 2020-09-25 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Revista Tecnologia e Sociedade (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 1809-0044 • E-ISSN: 1984-3526 |
| Publisher | Universidade Tecnologica Federal do Parana (UTFPR) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.3895/rts.v16n45.12119 |
| OpenAlex | W3087772999 |
| Language | PT |
| References cited | 3 |
Almeja identificar métodos de machine learning empregados na automatização de revisões sistemáticas. Analisa, baseado na recomendação Preferred Reporting Items for Systematic Reviews, 29 de 211 documentos científicos recuperados das bases Web of Science e Scopus, sem restrição de idioma ou recorte temporal. Demonstra a tendência de crescimento da produção relacionada ao tema, com 65,51% dos registros publicados após 2016. Indica o interesse dos pesquisadores em técnicas de text mining, sendo a palavra-chave mais utilizada pelos autores. Em relação aos métodos encontrados, evidencia o algoritmo Support Vector Machine como o mais frequente, sendo utilizado em oito trabalhos, seguido pelas heurísticas Redes Neurais Artificiais e Naïve Bayes, com duas aplicações cada. Ressalta a aplicação majoritária dos métodos à área médica. Conclui, entretanto, que nenhuma das ferramentas identificadas oferece uma solução aplicável a qualquer área do conhecimento
Humanities · Physics · Computer Science · Health Education and Validation · Philosophy
| Highly cited | No |
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