Abstract:There are two major problems in the field of information use today—the quantity of material produced and its quality. Quality is of two kinds—innovation or newness of the results, and the validity of the results. This paper is concerned with the problem of validity and how to screen the literature using this criterion as a filter. Various quality filtering systems are discussed, including peer review and expert panels, and the problems associated with them delineated. It is proposed that the inform… Show more
“…Um CAI se constitui na forma de uma unidade organizacional, estruturada e estabelecida, responsável por reunir e organizar informações em um campo específico de conhecimento, de forma sistemática, por meio da sua aquisição, seleção, armazenamento e recuperação, visando avaliar, analisar e sintetizar um corpo de informação pertinente de forma tempestiva e útil para os usuários interessados, criando conhecimento e divulgando conteúdo (Brady 1968;Hornig 1968). (Carroll and Maskewitz 1980;Neill 1989;SATCOM 1969;Weisman 1973).…”
Este estudo se inicia pelo resgate histórico dos bancos de dados e centros de informação como estruturas precursoras dos observatórios de transporte e logística. É realizada uma revisão sistemática de literatura sobre os conceitos e o surgimento dos bancos de dados, dos centros de informação e dos observatórios. Analisa-se o emprego dos bancos de dados e dos centros de informação no tema de transporte e logística, bem como sua evolução para um modelo organizado de observatório. A partir das evidências encontradas na literatura, pode-se observar que bancos de dados e centros de informação constituem as estruturas iniciais dos observatórios, que surgem na medida em que cumprem funções não atendidas por outras estruturas ou organizações. Considerando as condições históricas, como a crise da informação e os avanços tecnológicos no período pós-segunda guerra mundial, identifica-se a emergência de novos fenômenos na área da Ciência da Informação, como centros de informação e suas variações, incentivados pela necessidade de se obter informação útil e relevante. De forma complementar, é traçada a evolução dos observatórios de transporte e logística e seus desafios na gestão da informação para a tomada de decisão nessa área, o que requer tratamento sistêmico, global e interdisciplinar.
“…Um CAI se constitui na forma de uma unidade organizacional, estruturada e estabelecida, responsável por reunir e organizar informações em um campo específico de conhecimento, de forma sistemática, por meio da sua aquisição, seleção, armazenamento e recuperação, visando avaliar, analisar e sintetizar um corpo de informação pertinente de forma tempestiva e útil para os usuários interessados, criando conhecimento e divulgando conteúdo (Brady 1968;Hornig 1968). (Carroll and Maskewitz 1980;Neill 1989;SATCOM 1969;Weisman 1973).…”
Este estudo se inicia pelo resgate histórico dos bancos de dados e centros de informação como estruturas precursoras dos observatórios de transporte e logística. É realizada uma revisão sistemática de literatura sobre os conceitos e o surgimento dos bancos de dados, dos centros de informação e dos observatórios. Analisa-se o emprego dos bancos de dados e dos centros de informação no tema de transporte e logística, bem como sua evolução para um modelo organizado de observatório. A partir das evidências encontradas na literatura, pode-se observar que bancos de dados e centros de informação constituem as estruturas iniciais dos observatórios, que surgem na medida em que cumprem funções não atendidas por outras estruturas ou organizações. Considerando as condições históricas, como a crise da informação e os avanços tecnológicos no período pós-segunda guerra mundial, identifica-se a emergência de novos fenômenos na área da Ciência da Informação, como centros de informação e suas variações, incentivados pela necessidade de se obter informação útil e relevante. De forma complementar, é traçada a evolução dos observatórios de transporte e logística e seus desafios na gestão da informação para a tomada de decisão nessa área, o que requer tratamento sistêmico, global e interdisciplinar.
Nicholson, S. (2003). Bibliomining for automated collection development in a digital library setting: Using data mining to discover web-based scholarly research works. Journal of the American Society for Information Science and Technology 54(12). 1081-1090. program was designed to analyze a Web page for each criterion and applied to a large collection of scholarly and non-scholarly Web pages. Bibliomining, or data mining for libraries, was then used to create different classification models. Four techniques were used: logistic regression, non-parametric discriminant analysis, classification trees, and neural networks. Accuracy and return were used to judge the effectiveness of each model on test datasets. In addition, a set of problematic pages that were difficult to classify because of their similarity to scholarly research was gathered and classified using the models.
Bibliomining for Automated Collection Development in a DigitalThe resulting models could be used in the selection process to automatically create a digital library of Webbased scholarly research works. In addition, the technique can be extended to create a digital library of any type of structured electronic information.
In this article we describe an "outcomes framework" for planning and analyzing quality management systems in relation to their ultimate purpose, enhancing the wide range of health care benefits. "Small qa" includes those methods that focus on structure or process and induce improvement of outcomes. These methods are essential but, predictably, often involve minimal improvement of health care. "LARGE QA" is defined as those methods that focus on unacceptable outcomes and deduce processes and structures to be changed to enhance outcomes. These methods focus on either "problems" or "opportunities" that predict substantial improvement in health care benefits. We briefly describe and analyze this outcomes framework for quality management in terms of its conceptual factors and its current and future emphasis. We then describe several major national program developments and resources that will facilitate moving the balance of quality management effort from small qa to LARGE QA.
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